GPU 云服务器 渲染型实例

GPU 渲染型实例 适用于 GPU 传统图形图像处理(3D 渲染)应用场景。腾讯云以和 云服务器 CVM 一致的管理方式,提供快速、稳定、弹性的计算服务。

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GPU 云服务器 产品页,含版本规格、价格与购买入口。

一、适用场景

适用于高性能图形处理,3D 渲染。例如:

·非线性编辑

·云游戏

·云手机

·云桌面

·CloudXR

·图形图像处理等

二、渲染型实例总览

GPU 云服务器渲染型系列提供以下实例:

注意:说明:

注意:下列 NVIDIA GPU 类型实例中,若公共镜像命名中包含“GRID”字样,表示预装 GRID 驱动的镜像,可应用于渲染场景。

实例 GPU 类型 可用镜像 售卖地域
GA3 GA01 Windows Server 2019 数据中心版 64位 广州
GNV4v NVIDIA A10 Windows Server 2019 数据中心版 64位 中文版 GRID16.2Windows Server 2022 数据中心版 64位 中文版 GRID16.2 广州、上海、北京
GNV4 NVIDIA A10 CentOS 7.2 及以上Ubuntu 16.04 – 20.04Windows Server 2019 数据中心版 64位 中文版 GRID16.2Windows Server 2022 数据中心版 64位 中文版 GRID16.2 广州、上海、北京、南京、重庆
GN7vw NVIDIA T4 TencentOS Server 3.1 (TK4) GRID16.2Ubuntu Server 20.04 LTS 64位 GRID16.2Ubuntu Server 22.04 LTS 64位 GRID16.2Windows Server 2019 数据中心版 64位 中文版 GRID16.2Windows Server 2022 数据中心版 64位 中文版 GRID16.2 广州、上海、南京、北京、成都、重庆、中国香港、新加坡、曼谷、法兰克福、首尔、东京、硅谷、弗吉尼亚
GI1 Intel SG1 CentOS 7.6 64位 + SG1-pv1.3CentOS 7.6 64位 + SG1-pv1.4CentOS 7.6 64位 + SG1-pv1.5CentOS 7.6 64位 + SG1-pv1.6 广州、南京、重庆

三、渲染型实例选型推荐

腾讯云提供了类型丰富的 GPU 计算实例,可满足不同业务应用场景的需求。请参见下表,并结合实际需求选择合适的计算实例。

GPU 云服务器渲染型实例选型推荐如下表,其中 ✓ 为支持,★ 为推荐。

功能\\实例 GA3 GNV4v GNV4 GN7vw GI1
图形图像处理 ★ ★ ★ ★ ★
视频编解码 ★ ★ ★ ★ ★
深度学习训练 – – ✓ – –
深度学习推理 – – ✓ – –
科学计算 – – – – –

四、渲染型 GA3

GA3 适用于图形图像处理(3D 渲染,视频编解码)场景。

五、硬件规格

·GPU: 腾讯云星星海 GA01。

·CPU:2.55GHz AMD EPYCTM Milan 处理器,睿频3.5GHz。

·内存:搭配八通道 DDR4 内存。

·存储:可选择 云硬盘类型,如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。

·网络:默认网络优化,实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

规格 GPU GPU 显存 vCPU 内存(GiB) 内网带宽(Gbps) 网络收发包(PPS) 队列数
GA3.LARGE10 GA01 * 1/6 32GB * 1/6 4 10 1.5 15万 4
GA3.2XLARGE14 GA01 * 1/4 32GB * 1/4 8 14 2 35万 8
GA3.4XLARGE30 GA01 * 1/2 32GB * 1/2 16 30 4 75万 16
GA3.8XLARGE62 GA01 * 1 32GB * 1 32 62 7 150万 32

六、渲染型 GNV4v

NVIDIA 实例 GNV4v 配置了 vDWS License 服务器并安装 GRID driver 的渲染型实例,适用于图形图像处理(3D 渲染,视频编解码)场景。使用该实例,你可免除手动配置 GPU 图形图像处理基础环境。

注意:该实例处于白名单开放状态,请你通过 售前在线咨询 进行实例购买权限开通。

七、硬件规格

·GPU:NVIDIA® A10(FP32 31.2 TFLOPS, INT8 250 TOPS)。

·CPU:2.55GHz AMD EPYCTM Milan 处理器,睿频3.5GHz。

·内存:搭配八通道 DDR4 内存。

·存储:可选择 云硬盘类型,如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。

·网络:默认网络优化,实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

规格 GPU GPU 显存 vCPU 内存 (GiB) 内网带宽(Gbps) 网络收发包(PPS) 队列数
GNV4v.LARGE24 NVIDIA A10 * 1/4 24GB * 1/4 6 24 3 50万 6
GNV4v.3XLARGE58 NVIDIA A10 * 1/2 24GB * 1/2 14 58 7 110万 14
GNV4v.7XLARGE116 NVIDIA A10 * 1 24GB * 1 28 116 13 230万 28

八、渲染型 GNV4

NVIDIA 实例 GNV4 配置了 vDWS License 服务器并安装 GRID driver 的渲染型实例(含 GRID 的公共镜像,例如 Windows Server 2022 数据中心版 64位 中文版 GRID16.2),适用于图形图像处理(3D 渲染,视频编解码)场景。使用该实例,你可免除手动配置 GPU 图形图像处理基础环境。

九、硬件规格

·GPU: NVIDIA® A10(31.2 TFLOPS 单精度浮点计算,250 INT8 TOPS,500 INT4 TOPS)。

·CPU: Intel® Xeon® Cooper Lake 处理器,基频 3.4 GHz,睿频3.8 GHz。

·内存:搭配六通道 DDR4 内存。

·存储: 可选择 云硬盘类型,如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。

·网络: 默认网络优化,实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

规格 GPU GPU 显存 vCPU 内存(GiB) 内网带宽(Gbps) 网络收发包(PPS) 队列数
GNV4.3XLARGE44 NVIDIA A10 * 1 24GB 12 44 2 50万 12
GNV4.6XLARGE88 NVIDIA A10 * 2 24GB * 2 24 88 4 100万 24
GNV4.12XLARGE176 NVIDIA A10 * 4 24GB * 4 48 176 7 210万 32
GNV4.24XLARGE352 NVIDIA A10 * 8 24GB * 8 96 352 13 420万 32
GNV4.48XLARGE704 NVIDIA A10 * 16 24GB * 16 192 704 25 850万 32

十、渲染型 GN7vw

NVIDIA 实例 GN7vw 是在 GN7 基础上配置 vDWS License 服务器并安装 GRID driver 的渲染型实例,适用于图形图像处理(3D 渲染,视频编解码)场景。使用该实例,你可免除手动配置 GPU 图形图像处理基础环境。

注意:该实例处于白名单开放状态,请你通过 售前在线咨询 进行实例购买权限开通。

十一、硬件规格

·GPU: NVIDIA® Tesla® T4(FP32 8.1 TFLOPS, 130 INT8 TOPS, 260 INT4 TOPS)。

·CPU:Intel® Xeon® Platinum 8255C CPU,主频 2.5 GHz。

·内存: DDR4 ,内存速率达2666MT/s。

·存储: 可选择 云硬盘类型,如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。

·网络: 默认网络优化,实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

规格 GPU GPU 显存 vCPU 内存 (GiB) 内网带宽(Gbps) 网络收发包(PPS) 队列数
GN7vw.LARGE16 NVIDIA T4 * 1/4 16GB * 1/4 4 16 2 50万 8
GN7vw.2XLARGE32 NVIDIA T4 * 1/2 16GB * 1/2 8 32 4 80万 8
GN7vw.4XLARGE64 NVIDIA T4 * 1 16GB * 1 16 64 7 150万 8

十二、渲染型 GI1

GPU 渲染型 GI1 实例搭载 H3C XG310 加速卡,单张加速卡包含 4 颗 Intel SG1 芯片,适用于 Android 云游戏、Android 云应用、视频转码处理等场景。

注意:该实例处于白名单开放状态,请你通过 售前在线咨询 进行实例购买权限开通。

十三、适用场景

·Android 云手机

·Android 云游戏

·Android 云应用

·视频转码

十四、硬件规格

·GPU:Intel® SG1,采用 H3C XG310 加速卡,单张加速卡包含4颗 SG1 芯片。

·CPU:Intel® Xeon® Platinum 8255c CPU,主频2.5GHz。

·存储:可选择 云硬盘类型,如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。

·网络:默认网络优化,实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

规格 GPU GPU 显存 vCPU 内存(GiB) 内网带宽(Gbps) 网络收发包(PPS) 队列数
GI1.10XLARGE160 H3C XG310 * 1(Intel SG1 芯片 * 4) 32GB * 1(8GB * 4) 42 160 13 250万 32
GI1.21XLARGE320 H3C XG310 * 2(Intel SG1 芯片 * 8) 32GB * 2(8GB * 8) 84 320 25 600万 32
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