## 概述 GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡，在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练，如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。请参考本文介绍选择符合您业务需求的实例规格，确保所选规格满足您业务的最低CPU、内存需求。 :::warning 如需了解实例类型、预估实例费用、查看实例变配情况以及了解实例命名规则等，请参见[实例类型和规格介绍](https://www.volcengine.com/docs/6396/70840)。 ::: |规格名称 |特点 | |---|---| |[GPU计算型gni3](#f4CuIvl1) |搭载NVIDIA GPU显卡，为各种应用程序提供高性能加速，包括视频处理、人工智能、视觉计算、图形、虚拟化和其他计算任务。 | |[GPU计算型ebmgni3](#jx6fplky) |^^| |[GPU计算型gni3c](#nc6GsfgT) |搭载NVIDIA GPU显卡，适用于大模型推理、AI推理以及中小模型训练。 | |[GPU计算型ebmgni3c](#71JgiAQ1) |^^| |[GPU计算型gni3cg](#e5wmtqes) |^^| |[GPU计算型gni3cl](#oiKqdlI3) |^^| |[GPU计算型gna3c](#5rlYvfVD) |第三代GPU计算型实例，NVIDIA GPU搭配AMD Turin CPU，提供更多CPU核数和更高主频，带来更强的推理和图形性能。 | |[GPU计算型pni3l](#d4OaoP67) |搭载NVIDIA GPU显卡，为大模型推理、生成式AI等场景提供加速服务。 | |[GPU计算型gni2](https://www.volcengine.com/docs/6419/1330945#gpu%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9E%8Bgni2) |Ampere架构的推理主力机型，适用于大规模AI推理场景；支持NVIDIA RTX™功能，提供高性能的3D图形虚拟化能力，支持图片或视频渲染。 | |[GPU计算型ini2](https://www.volcengine.com/docs/6419/1330945#gpu%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9E%8Bini2) |具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量，适用于大规模AI推理场景，但不支持图片或视频渲染。 | |[GPU计算型pni2](https://www.volcengine.com/docs/6419/1330945#gpu%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9E%8Bpni2) |相较于V100和A30显卡，A100的运算能力更高，内存能力更强，具有强大的双精度浮点运算能力，主要针对有更高CPU、内存、GPU显卡性能需求的场景，适用于人工智能、科学计算、科研产业等，推理和训练效率可成倍提升。 | |[GPU计算型g1ve](https://www.volcengine.com/docs/6419/1330945#gpu%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9E%8Bg1ve) |^^| |[GPU计算型g1te](https://www.volcengine.com/docs/6419/1330945#gpu%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9E%8Bg1te) |主要面向推理端，适用于推理或入门级的训练，或是图片渲染。 | |[GPU计算型g1tl](https://www.volcengine.com/docs/6419/1330945#gpu%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9E%8Bg1tl) |^^| ## GPU计算型gni3 :::tip 支持在本规格族内变更实例规格。 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第四代英特尔^®^ 至强^®^可扩展处理器（Sapphire Rapids），主频2.6GHz，全核睿频3.1GHz | |^^|处理器与内存配比为1:5.3 | |^^|最大支持192 vCPU，1024 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA GPU（单卡24 GB显存），单台实例最多支持挂载16张显卡 | |存储 |支持极速型SSD云盘和吞吐型SSD云盘，最多可挂载16块云盘（包含一块系统盘） | |^^|小规格实例的存储性能具备突发能力 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：96 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：3600 万PPS | |^^|小规格实例的网络性能具备突发能力 | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 深度学习的推理场景和小规模训练场景，例如： * 大规模部署的AI推理 * 深度学习小规模训练 * 提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于如下场景： * 图形图像处理 * 视频编解码 * 图形数据库 **规格指标明细** :::tip * 小规格实例的存储或网络性能具备突发能力，详见下表。“\-\-”表示当前规格不支持性能突发。 * 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |（出+入）网络带宽能力基准/突发（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS基础/突发（万） |云盘带宽基础/突发（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.gni3.3xlarge |12 |64 |GPU \* 1 |24GB \* 1 |9/最高30 |250 |40 |8 |4 |15 |4/最高8 |2/最高6 |16 |2 | |ecs.gni3.6xlarge |24 |128 |GPU \* 2 |24GB \* 2 |18/最高30 |450 |80 |16 |8 |30 |8/\-\- |4/最高6 |16 |4 | |ecs.gni3.12xlarge |48 |256 |GPU \* 4 |24GB \* 4 |36/\-\- |900 |150 |16 |8 |30 |15/\-\- |8/\-\- |16 |4 | |ecs.gni3.24xlarge |96 |512 |GPU \* 8 |24GB \* 8 |64/\-\- |1800 |300 |32 |15 |30 |30/\-\- |16/\-\- |16 |4 | |ecs.gni3.36xlarge |144 |768 |GPU \* 12 |24GB \* 12 |80/\-\- |2700 |450 |32 |15 |30 |45/\-\- |27/\-\- |16 |4 | |ecs.gni3.48xlarge |192 |1024 |GPU \* 16 |24GB \* 16 |96/\-\- |3600 |600 |32 |15 |30 |60/\-\- |32/无 |16 |4 | ## GPU计算型ebmgni3 :::tip * ebmgni3正在华北2（北京）、华东2（上海）地域邀测中，如需试用，请联系客户经理申请。 * 不支持变更实例规格。 * 不支持使用Windows镜像创建该实例。 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第四代英特尔^®^ 至强^®^可扩展处理器（Sapphire Rapids），主频2.6GHz，全核睿频3.1GHz | |^^|处理器与内存配比为1:5.3 | |^^|GPU显卡：NVIDIA GPU（单卡24 GB显存），单台实例最多支持挂载16张显卡 | |存储 |支持极速型SSD云盘，最多可挂载8块云盘（包含一块系统盘） | |^^|搭载高性能（高IOPS、大吞吐、低访问延迟）SSD本地盘 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：96 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：3600 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 深度学习的推理场景和小规模训练场景，例如： * 大规模部署的AI推理 * 深度学习小规模训练 * 提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于如下场景如： * 图形图像处理 * 视频编解码 * 图形数据库 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |本地存储（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.ebmgni3.48xlarge |192 |1024 |GPU \* 16 |24GB \* 16 |1024 \* 1 |96 |3600 |600 |32 |8 |30 |60 |32 |8 |4 | ## GPU计算型gni3c :::tip * 该实例正在华北2（北京）、华东2（上海）、亚太东南（柔佛）、亚太东南（雅加达）地域邀测中，如需试用，请联系客户经理申请。 * 支持在本规格族内变更实例规格。 * 支持使用的镜像如下： * Ubuntu 22.04 * Ubuntu 20.04 * Debian 10 * veLinux 1.0 * veLinux 1.0 CentOS兼容版 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |* 采用第四代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Sapphire Rapids），主频2.6GHz，全核睿频3.1GHz。|\ | |* 处理器与内存配比为1:5.3。|\ | |* 最大支持192 vCPU，1024 GiB。|\ | |* GPU显卡：NVIDIA GPU（单卡48 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡。 | |^^|^^| |^^|^^| |^^|^^| |存储 |支持极速型SSD云盘和吞吐型SSD云盘，最多可挂载16块云盘（包含一块系统盘）。 | |^^|^^| |网络 |* 最大网络带宽：96 Gbit/s。|\ | |* 最大网络收发包：3600 万PPS。 | |^^|^^| **使用场景** * 大模型推理，支持分布式推理。 * 大规模部署的AI推理，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。 * 中小模型训练。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存(GB) |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡(EniQuantity) |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.gni3c.6xlarge |24 |128 |NVIDIA GPU \* 1 |48GB \* 1 |12 |450 |75 |8 |4 |30 |8 |4 |16 |4 | |ecs.gni3c.12xlarge |48 |256 |NVIDIA GPU \* 2 |48GB \* 2 |24 |900 |150 |16 |8 |30 |15 |8 |16 |4 | |ecs.gni3c.24xlarge |96 |512 |NVIDIA GPU \* 4 |48GB \* 4 |48 |1800 |300 |32 |16 |30 |30 |16 |16 |4 | |ecs.gni3c.48xlarge |192 |1024 |NVIDIA GPU \* 8 |48GB \* 8 |96 |3600 |600 |32 |16 |30 |60 |32 |16 |8 | ## GPU计算型ebmgni3c :::tip * 该实例正在华北2（北京）、华东2（上海）、亚太东南（柔佛）、亚太东南（雅加达）地域邀测中，如需试用，请联系客户经理申请。 * 不支持变更实例规格。 * 支持使用的镜像如下： * Ubuntu 22.04 * Ubuntu 20.04 * Ubuntu 18.04 * Debian 10 * veLinux 1.0 * veLinux 1.0 CentOS兼容版 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |* 采用第四代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Sapphire Rapids），主频2.6GHz，全核睿频3.1GHz。|\ | |* 处理器与内存配比为1:5.3。|\ | |* 最大支持192 vCPU，1024 GiB。|\ | |* GPU显卡：NVIDIA GPU（单卡48 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡。 | |^^|^^| |^^|^^| |^^|^^| |存储 |* 支持极速型SSD云盘和吞吐型SSD云盘，最多可挂载16块云盘（包含一块系统盘）。|\ | |* 搭载高性能（高IOPS、大吞吐、低访问延迟）SSD本地盘。 | |^^|^^| |网络 |* 最大网络带宽：96 Gbit/s。|\ | |* 最大网络收发包：3600 万PPS。 | |^^|^^| **使用场景** * 大模型推理，支持分布式推理。 * 大规模部署的AI推理，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。 * 中小模型训练。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存(GB) |本地存储（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡(EniQuantity) |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.ebmgni3c.48xlarge |192 |1024 |GPU \* 8 |48 \* 8 |1920 \* 1 |96 |3600 |600 |32 |16 |30 |70 |64 |16 |4 | ## GPU计算型gni3cg :::tip * 该实例正在华北2（北京）、华东2（上海）地域邀测中，如需试用，请联系客户经理申请。 * 除ecs.gni3cgd.45xlarge规格不支持变更外，其余规格支持在本规格族内变更实例规格。 * 使用本规格族实例时，请确保镜像的启动模式为UEFI，否则可能导致实例无法启动。[如何将镜像启动模式转换为UEFI](https://www.volcengine.com/docs/6396/1035808)。 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |* 采用第四代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Sapphire Rapids），主频2.6GHz，全核睿频3.1GHz。|\ | |* 处理器与内存配比为1:5.3。|\ | |* 最大支持180 vCPU，960 GiB。|\ | |* GPU显卡：NVIDIA GPU（单卡48 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡。 | |^^|^^| |^^|^^| |^^|^^| |存储 |* 支持极速型SSD云盘和吞吐型SSD云盘，最多可挂载16块云盘（包含一块系统盘）。|\ | |* 存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强。 | |^^|^^| |网络 |* 最大网络带宽：160 Gbit/s。|\ | |* 最大网络收发包：1400 万PPS。|\ | |* 网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强。 | |^^|^^| |^^|^^| **使用场景** * 大模型推理，支持分布式推理。 * 大规模部署的AI推理，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。 * 中小模型训练。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存(GB) |本地存储（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡(EniQuantity) |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.gni3cg.5xlarge |22 |120 |GPU \* 1 |48 \* 1 |\- |20 |175 |75 |16 |4 |30 |5 |3 |16 |4 | |ecs.gni3cg.22xlarge |90 |480 |GPU \* 4 |48 \* 4 |\- |80 |700 |300 |32 |8 |30 |20 |12 |16 |4 | |ecs.gni3cg.45xlarge |180 |960 |GPU \* 8 |48 \* 8 |\- |160 |1400 |600 |32 |8 |30 |40 |24 |16 |4 | |ecs.gni3cgd.45xlarge |180 |960 |GPU \* 8 |48 \* 8 |1920 \* 1 |160 |1400 |600 |32 |8 |30 |40 |24 |16 |4 | ## GPU计算型gni3cl :::tip * 该实例正在华北2（北京）、华东2（上海）、亚太东南（柔佛）地域邀测中，如需试用，请联系客户经理申请。 * 除ecs.gni3cl.45xlarge规格不支持变更外，其余规格支持在本规格族内变更实例规格。 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |* 采用第四代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Sapphire Rapids），主频2.6GHz，全核睿频3.1GHz。|\ | |* 处理器与内存配比为1:5.3。|\ | |* 最大支持180 vCPU，960 GiB。|\ | |* GPU显卡：NVIDIA GPU（单卡48 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡。 | |^^|^^| |^^|^^| |^^|^^| |存储 |* 支持极速型SSD云盘和吞吐型SSD云盘，最多可挂载16块云盘（包含一块系统盘）。|\ | |* 存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强。 | |^^|^^| |网络 |* 最大网络带宽：160 Gbit/s。|\ | |* 最大网络收发包：1400 万PPS。|\ | |* 网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强。 | **使用场景** * 大模型推理，支持分布式推理。 * 大规模部署的AI推理，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。 * 中小模型训练。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存(GB) |本地存储（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡(EniQuantity) |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.gni3cl.5xlarge |22 |120 |GPU \* 1 |48 \* 1 |\- |20 |175 |75 |16 |4 |30 |5 |3 |16 |4 | |ecs.gni3cl.11xlarge |44 |240 |GPU \* 2 |48 \* 2 |\- |40 |350 |150 |32 |8 |30 |10 |6 |16 |4 | |ecs.gni3cl.22xlarge |90 |480 |GPU \* 4 |48 \* 4 |\- |80 |700 |300 |32 |8 |30 |20 |12 |16 |4 | |ecs.gni3cl.45xlarge |180 |960 |GPU \* 8 |48 \* 8 |1920 \* 2 |160 |1400 |600 |32 |8 |30 |40 |24 |16 |4 | ## GPU计算型gna3c :::tip * 该实例正在华北2（北京）地域邀测中，如需试用，请联系客户经理申请。 * 除ecs.gni3cl.45xlarge规格不支持变更外，其余规格支持在本规格族内变更实例规格。 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |* 处理器：采用第五代AMD EPYC^™️^ Turin处理器，主频3.5GHz，全核睿频4.5GHz，单核睿频5.0GHz|\ | |* 处理器与内存配比为1:3 |\ | |* 最大支持244 vCPU，712GiB |\ | |* GPU显卡：NVIDIA GPU（单卡48GB显存），单台实例支持挂载8张显卡 | |存储 |* 支持极速型SSD云盘和吞吐型SSD云盘，最多可挂载32块云盘（包含一块系统盘）|\ | |* gna3cd搭载高性能（高IOPS、大吞吐、低访问延迟）SSD本地盘|\ | |* 存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |* 最大网络带宽：320Gbit/s |\ | |* 最大网络收发包：3200万PPS |\ | |* 网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 对CPU性能（核数/频率）敏感的计算场景，如云游戏、图形计算。 * 大模型推理。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |本地存储（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.gna3c.7xlarge |30 |88 |NVIDIA GPU \* 1 |48GB \* 1 |\- |40 |400 |50 |22 |4 |30 |5 |3 |4 |4 | |ecs.gna3c.15xlarge |60 |178 |NVIDIA GPU \* 2 |48GB \* 2 |\- |80 |800 |100 |31 |8 |30 |10 |6 |8 |4 | |ecs.gna3c.30xlarge |120 |356 |NVIDIA GPU \* 4 |48GB \* 4 |\- |160 |1600 |200 |31 |9 |30 |20 |12 |16 |4 | |ecs.gna3c.61xlarge |244 |712 |NVIDIA GPU \* 8 |48GB \* 8 |\- |320 |3200 |400 |31 |9 |30 |40 |24 |32 |4 | |ecs.gna3cd.61xlarge |244 |712 |NVIDIA GPU\* 8 |48GB \* 8 |1920 \* 1 |320 |3200 |400 |31 |9 |30 |40 |24 |32 |4 | ## GPU计算型pni3l :::tip * 该实例正在华东2（上海）、华北2（北京）、亚太东南（柔佛）地域邀测中，如需试用，请联系客户经理申请。 * 支持在本规格族内变更实例规格。 * 支持使用以下镜像创建实例： * veLinux 1.0 * Ubuntu 22.04 * Ubuntu 20.04 * Rocky Linux 8.8 * CentOS 8.3（如需使用该镜像，请联系客户经理申请） * 使用本规格族实例时，请确保镜像的启动模式为UEFI，否则可能导致实例无法启动。[如何将镜像启动模式转换为UEFI](https://www.volcengine.com/docs/6396/1035808)。 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第四代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Sapphire Rapids），主频2.6GHz，全核睿频3.1GHz | |^^|最大支持176 vCPU，1956 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA GPU（单张GPU卡支持96GB显存），显存带宽高达4TB/s，GPU卡之间支持900GB/s NVLINK，单台实例最多支持挂载8张显卡 | |存储 |支持极速型SSD云盘，最多可挂载32块云盘（包含一块系统盘） | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：320 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：3200 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** 大模型推理场景和小模型训练场景： * AI大模型推理，全新96GB显存加速超大模型推理任务，支持FP8浮点数格式，灵活支持几十亿至千亿模型推理，多卡并行推理性能领先。 * 小模型训练，传统AI场景如图像分类、图像识别场景训练，推荐广告场景训练以及自动驾驶训练业务。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |本地存储（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.pni3l.5xlarge |22 |244 |NVIDIA GPU \* 1 |96GB \* 1 |\- |40 |400 |50 |22 |4 |30 |5 |3 |4 |4 | |ecs.pni3l.22xlarge |88 |976 |NVIDIA GPU \* 4 |96GB \* 4 |\- |160 |1600 |200 |31 |9 |30 |20 |12 |16 |4 | |ecs.pni3l.44xlarge |176 |1956 |NVIDIA GPU \* 8 |96GB \* 8 |\- |320 |3200 |400 |31 |9 |30 |40 |24 |32 |4 | |ecs.pni3ld.44xlarge |176 |1956 |NVIDIA GPU \* 8 |96GB \* 8 |3840 \* 4 |320 |3200 |400 |31 |9 |30 |40 |24 |31 |4 | ## GPU计算型gni2 :::tip 当前仅华北2（北京）、华东2（上海）地域提供该实例。 ::: **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第三代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Ice Lake），主频 2.3 GHz，全核睿频 3.0 GHz | |^^|处理器与内存配比为1:4 | |^^|最大支持112 vCPU，448 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA A10（单卡24 GB显存），单台实例最多支持挂载4张显卡 | |存储 |极速型SSD云盘 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：80 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：1000 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 深度学习的推理场景和小规模训练场景，例如： * 大规模部署的 AI 推理 * 深度学习小规模训练 * 支持NVIDIA RTX™功能，提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于如下场景如： * 图形图像处理 * 视频编解码 * 图形数据库 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.gni2.3xlarge |14 |56 |A10 \* 1 |24GB \* 1 |20 |250 |100 |4 |5 |30 |8 |8 |16 |4 | |ecs.gni2.7xlarge |28 |112 |A10 \* 1 |24GB \* 1 |20 |250 |100 |8 |5 |30 |8 |8 |16 |4 | |ecs.gni2.10xlarge |42 |168 |A10 \* 1 |24GB \* 1 |20 |250 |100 |16 |5 |30 |8 |8 |16 |4 | |ecs.gni2.14xlarge |56 |224 |A10 \* 2 |24GB \* 2 |40 |500 |200 |16 |8 |30 |15 |16 |16 |4 | |ecs.gni2.28xlarge |112 |448 |A10 \* 4 |24GB \* 4 |80 |1000 |400 |32 |8 |30 |30 |32 |16 |4 | ## GPU计算型ini2 **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第三代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Ice Lake），主频 2.3 GHz，全核睿频 3.0 GHz | |^^|处理器与内存配比为1:8.35 | |^^|最大支持112 vCPU，936 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA A30（单卡24 GB显存），单台实例最多支持挂载4张显卡 | |存储 |极速型SSD云盘 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：80 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：1000 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 大规模部署的AI推理。 * 深度学习小规模训练。 * 不支持图片、视频渲染。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.ini2.7xlarge |28 |234 |A30 \* 1 |24GB \* 1 |20 |250 |100 |16 |8 |30 |10 |8 |16 |4 | |ecs.ini2.14xlarge |56 |468 |A30 \* 2 |24GB \* 2 |40 |500 |200 |16 |8 |30 |18 |16 |16 |4 | |ecs.ini2.28xlarge |112 |936 |A30 \* 4 |24GB \* 4 |80 |1000 |400 |32 |15 |30 |35 |32 |16 |4 | ## GPU计算型pni2 **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第三代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Ice Lake），主频 2.3 GHz，全核睿频 3.0 GHz | |^^|处理器与内存配比为1:17.5 | |^^|最大支持112 vCPU，1960 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA A100（单卡80 GB显存），挂载了多张显卡的实例支持NVSwitch，单台实例最多支持挂载8张显卡 | |存储 |极速型SSD云盘 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：80 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：1000 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 深度学习训练和推理，例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用。 * 高GPU负载的科学计算，例如高性能数据库、计算流体动力学、计算金融学、地震分析、基因组学等。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.pni2.3xlarge |14 |245 |A100 \* 1 |80GB \* 1 |10 |120 |50 |4 |5 |30 |4 |4 |16 |1 | |ecs.pni2.7xlarge |28 |490 |A100 \* 2 |80GB \* 2 |20 |150 |100 |8 |8 |30 |9 |8 |16 |2 | |ecs.pni2.14xlarge |56 |980 |A100 \* 4 |80GB \* 4 |40 |500 |200 |16 |8 |30 |18 |16 |16 |4 | |ecs.pni2.28xlarge |112 |1960 |A100 \* 8 |80GB \* 8 |80 |1000 |400 |32 |15 |30 |35 |32 |16 |4 | ## GPU计算型g1ve **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第二代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Cascade Lake），主频2.4 GHz，全核睿频3.1 GHz | |^^|处理器与内存配比约为1:4 | |^^|最大支持84 vCPU，342 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA Tesla V100（单卡32 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡 | |存储 |极速型SSD云盘 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：25 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：450 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 机器学习训练场景，例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用。 * 高性能科学计算和仿真计算，例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存(GB) |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包括一块主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.g1ve.2xlarge |8 |32 |V100\*1 |32GB \* 1 |3 |50 |20 |8 |4 |10 |4 |3 |15 |2 | |ecs.g1ve.4xlarge |16 |64 |V100\*2 |32GB \* 2 |5 |100 |60 |8 |8 |20 |4 |3 |15 |2 | |ecs.g1ve.8xlarge |32 |128 |V100\*4 |32GB \* 4 |10 |180 |120 |16 |8 |20 |8 |5 |15 |4 | |ecs.g1ve.21xlarge |84 |342 |V100\*8 |32GB \* 8 |25 |450 |300 |32 |15 |20 |20 |12 |15 |4 | ## GPU计算型g1te **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第二代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Cascade Lake），主频2.4 GHz，全核睿频3.1 GHz | |^^|处理器与内存配比约为1:4 | |^^|最大支持84 vCPU，214 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA Tesla T4（单卡16 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡 | |存储 |极速型SSD云盘 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：25 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：250 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * AI计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统。 * 视频渲染和图形工作站。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存(GB) |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包括一块主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.g1te.xlarge |4 |16 |T4 \* 1 |16GB \* 1 |2 |50 |25 |4 |2 |6 |2 |1.5 |15 |1 | |ecs.g1te.2xlarge |8 |26 |T4 \* 1 |16GB \* 1 |3 |60 |25 |8 |4 |10 |4 |3 |15 |2 | |ecs.g1te.4xlarge |16 |52 |T4 \* 2 |16GB \* 2 |5 |100 |60 |16 |8 |20 |8 |5 |15 |4 | |ecs.g1te.8xlarge |32 |104 |T4 \* 4 |16GB \* 4 |10 |180 |120 |32 |8 |20 |15 |10 |15 |4 | |ecs.g1te.21xlarge |84 |214 |T4 \* 8 |16GB \* 8 |25 |250 |300 |32 |15 |20 |20 |12 |15 |4 | ## GPU计算型g1tl **规格特点** |类型 |性能 | |---|---| |计算 |采用第二代英特尔^®^ 至强^®^ 可扩展处理器（Cascade Lake），主频2.4 GHz，全核睿频3.1 GHz | |^^|处理器与内存配比约为1:4 | |^^|最大支持84 vCPU，342 GiB | |^^|GPU显卡：NVIDIA T4（单卡16 GB显存），单台实例最多支持挂载4张显卡 | |存储 |极速型SSD云盘（推荐）或性能型SSD云盘 | |^^|系统盘和数据盘的类型需保持一致，即同为极速型或同为性能型SSD云盘 | |^^|存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |网络 |最大网络带宽：25 Gbit/s | |^^|最大网络收发包：450 万PPS | |^^|网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | **使用场景** * 配备高性能CPU、内存、GPU，适用于处理高并发AI计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统。 * 视频渲染和重度图形工作站。 **规格指标明细** :::tip 由于业务场景的不同，网络收发包PPS会存在明显差异。因此，建议您进行业务压测以了解实例的性能表现，以便选择合适的实例规格。 ::: |实例规格 |vCPU |内存（GiB） |GPU |GPU显存（GB） |（出+入）网络带宽能力（Gbit/s） |（出+入）网络收发包能力（万PPS） |连接数（万） |网卡多队列 |弹性网卡（包含一张主网卡） |单网卡私有IP |云盘IOPS（万） |云盘带宽（Gbit/s） |云盘数量（包含一块系统盘） |磁盘队列数 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |ecs.g1tl.4xlarge |16 |64 |T4 \* 1 |16GB \* 1 |5 |100 |60 |8 |8 |20 |4 |3 |15 |2 | |ecs.g1tl.8xlarge |32 |128 |T4 \* 2 |16GB \* 2 |10 |180 |120 |16 |8 |20 |8 |5 |15 |4 | |ecs.g1tl.16xlarge |64 |256 |T4 \* 4 |16GB \* 4 |18 |350 |250 |32 |8 |20 |15 |10 |15 |4 | |ecs.g1tl.21xlarge |84 |342 |T4 \* 4 |16GB \* 4 |25 |450 |300 |32 |15 |20 |20 |12 |15 |4 | ## 相关文档 [购买GPU计算型实例](https://www.volcengine.com/docs/6419/74499)

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