目前机器学习平台仅对计算资源收费,而实例是计算资源的基本单位,用户执行任务时选择某个队列下某一规格的实例即可获取相应的 CPU、内存、GPU。具体的规格列表及定价如下。
说明
实例的创建会因为工作负载类型而存在不同数量的 CPU 和内存损耗。比如用户使用相同的实例规格分别创建开发机和自定义任务,实际获得的 CPU 和内存的数量有可能不一致。
- 通用型g1ie
- 采用2.3GHz主频的第三代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Ice Lake)或2.4GHz主频的第二代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Cascade Lake)
- 处理器与内存配比为1:4
- 最大支持116 vCPU,460GiB
- 通用型g3a
- 采用第四代AMD EPYC(TM )Genoa处理器,主频2.6GHz,睿频3.7GHz
- 处理器与内存配比为1:4
- 最大支持192 vCPU,768GiB
- 通用型g3i
- 采用第四代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Sapphire Rapids)或第五代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Emerald Rapids),主频2.6GHz,全核睿频最高3.1GHz
- 处理器与内存配比为1:4
- 最大支持192 vCPU,768GiB
实例规格 | vCPU | 内存(GiB) | 网络基础带宽(Gbit/s) | 云盘IOPS(万) | 云盘带宽 | 按量后付费(元/小时) | 预付费包天(元/天) | 预付费包月(元/月) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ml.g1ie.8xlarge | 32 | 128 | 10 | 8 | 5 | 7.67 | 184.08 | 3742.85 |
ml.g1ie.14xlarge | 58 | 224 | 16 | 13 | 8 | 12.35 | 296.4 | 6025.99 |
ml.g1ie.16xlarge | 64 | 256 | 18 | 15 | 10 | 15.34 | 368.16 | 7485.7 |
ml.g1ie.21xlarge | 84 | 342 | 25 | 20 | 12 | 20.13 | 483.12 | 9824.98 |
ml.g1ie.29xlarge | 116 | 460 | 32 | 26 | 16 | 27.8 | 667.2 | 13567.82 |
ml.g2a.8xlarge | 32 | 128 | 11 | 6 | 8 | 6.51 | 156.22 | 3176.45 |
ml.g2a.16xlarge | 64 | 256 | 22 | 12 | 12 | 13.02 | 312.44 | 6352.9 |
ml.g2a.28xlarge | 112 | 448 | 40 | 22 | 16 | 22.78 | 546.77 | 11117.57 |
ml.g3i.24xlarge | 96 | 384 | 64 | 30 | 16 | 24.92 | 598.14 | 12162.24 |
ml.g3i.48xlarge | 192 | 768 | 96 | 60 | 32 | 49.85 | 1196.29 | 24324.48 |
ml.g3a.16xlarge | 64 | 256 | 20 | 10 | 7 | 13.8 | 331.18 | 6734.07 |
ml.g3a.24xlarge | 96 | 384 | 32 | 15 | 10 | 20.7 | 496.78 | 10101.1 |
ml.g3a.32xlarge | 128 | 512 | 40 | 20 | 13 | 27.6 | 662.37 | 13468.14 |
ml.g3a.48xlarge | 192 | 768 | 64 | 30 | 20 | 41.4 | 993.55 | 20202.21 |
- 计算型c1ie
- 采用2.3GHz主频的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器(Ice Lake)或2.4GHz主频的第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器(Cascade Lake)
- 处理器与内存配比为1:2
- 最大支持32 vCPU,64GiB
- 计算型c3a
- 处理器:采用第四代AMD EPYC(TM )Genoa处理器,主频2.6GHz,睿频3.7GHz
- 处理器与内存配比为1:2
- 最大支持192 vCPU,384GiB
- 计算型c3i
- 采用第四代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Sapphire Rapids)或第五代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Emerald Rapids),主频2.6GHz,全核睿频最高3.1GHz
- 处理器与内存配比为1:2
- 最大支持192 vCPU,384GiB
实例规格 | vCPU | 内存(GiB) | 网络基础带宽(Gbit/s) | 云盘IOPS(万) | 云盘带宽 | 按量后付费(元/小时) | 预付费包天(元/天) | 预付费包月(元/月) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ml.c1ie.8xlarge | 32 | 64 | 10 | 8 | 6 | 5.98 | 143.58 | 2919.42 |
ml.c1ie.14xlarge | 58 | 116 | 16 | 13 | 8 | 10.47 | 251.26 | 5108.99 |
ml.c1ie.16xlarge | 64 | 128 | 18 | 15 | 10 | 11.96 | 287.16 | 5838.84 |
ml.c1ie.21xlarge | 84 | 168 | 25 | 20 | 12 | 15.7 | 376.89 | 7663.48 |
ml.c1ie.29xlarge | 116 | 232 | 32 | 26 | 16 | 21.69 | 520.47 | 10582.9 |
ml.c3i.16xlarge | 64 | 128 | 42 | 20 | 10 | 12.83 | 307.99 | 6262.4 |
ml.c3i.24xlarge | 96 | 192 | 64 | 30 | 16 | 19.25 | 461.98 | 9393.6 |
ml.c3i.48xlarge | 192 | 384 | 96 | 60 | 32 | 38.5 | 923.96 | 18787.2 |
ml.c3a.16xlarge | 64 | 128 | 20 | 10 | 7 | 9.2 | 220.79 | 4489.38 |
ml.c3a.24xlarge | 96 | 192 | 32 | 15 | 10 | 13.8 | 331.18 | 6734.07 |
ml.c3a.32xlarge | 128 | 256 | 40 | 20 | 13 | 18.4 | 441.58 | 8978.76 |
ml.c3a.48xlarge | 192 | 384 | 64 | 30 | 20 | 27.6 | 662.37 | 13468.14 |
- 内存型r1ie
- 采用2.3GHz主频的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器(Ice Lake)或2.4GHz主频的第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器(Cascade Lake)
- 处理器与内存配比为1:8
- 最大支持32 vCPU,256GiB
- 内存型r3a
- 采用第四代AMD EPYC(TM )Genoa处理器,主频2.6GHz,睿频3.7GHz
- 处理器与内存配比为1:8
- 最大支持96 vCPU,768GiB
- 内存型r3i
- 采用第四代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Sapphire Rapids)或第五代英特尔(®) 至强(®) 可扩展处理器(Emerald Rapids),主频2.6GHz,全核睿频最高3.1GHz
- 处理器与内存配比为1:8
- 最大支持192 vCPU,1536GiB
实例规格 | vCPU | 内存(GiB) | 网络基础带宽(Gbit/s) | 云盘IOPS(万) | 云盘带宽 | 按量后付费(元/小时) | 预付费包天(元/天) | 预付费包月(元/月) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ml.r1ie.8xlarge | 32 | 256 | 10 | 8 | 5 | 10.12 | 242.98 | 4940.56 |
ml.r1ie.16xlarge | 64 | 512 | 18 | 15 | 10 | 20.25 | 485.96 | 9881.12 |
ml.r1ie.21xlarge | 84 | 972 | 25 | 20 | 12 | 26.58 | 637.82 | 12968.97 |
ml.r2a.8xlarge | 32 | 256 | 11 | 6 | 8 | 8.82 | 211.69 | 4304.45 |
ml.r2a.16xlarge | 64 | 512 | 22 | 12 | 12 | 17.64 | 423.39 | 8608.9 |
ml.r2a.28xlarge | 112 | 970 | 40 | 22 | 16 | 30.87 | 740.93 | 15065.57 |
ml.r3a.16xlarge | 64 | 512 | 20/最高25 | 10 | 5 | 14.63 | 351.05 | 9125.43 |
ml.r3a.24xlarge | 96 | 768 | 32 | 15 | 8 | 24.38 | 585.09 | 13688.14 |
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。
- GPU型 g1ve 适用场景 :
- 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。
- GPU型 gni2 适用场景 :
- 深度学习的推理场景和小规模训练场景。
- GPU型 ini2 适用场景 :
- 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。
实例规格 | vCPU(Core) | 内存(GiB) | GPU 显存(GiB) | 网络带宽能力(Gbit/s) | 云盘IOPS(万) | 云盘带宽(Gbit/s) | 按量后付费(元/小时) | 预付费包天(元/天) | 预付费包月(元/月) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ml.g1ve.2xlarge | 8 | 32 | 32*1 | 3 | 4 | 3 | 25.67 | 309.11 | 6285.27 |
ml.g1ve.8xlarge | 32 | 128 | 32*4 | 10 | 8 | 5 | 102.66 | 1236.45 | 25141.07 |
ml.g1ve.21xlarge | 84 | 342 | 32*8 | 25 | 20 | 12 | 204.3 | 2547.25 | 51794 |
ml.gni2.3xlarge | 14 | 56 | 24*1 | 20 | 8 | 8 | 10.09 | 242.25 | 4845 |
ml.gni2.7xlarge | 28 | 112 | 24*1 | 20 | 8 | 8 | 10.63 | 255 | 5100 |
ml.gni2.10xlarge | 42 | 168 | 24*1 | 20 | 8 | 8 | 20.19 | 484.5 | 9690 |
ml.gni2.14xlarge | 56 | 224 | 24*2 | 40 | 15 | 16 | 21.25 | 510 | 10200 |
ml.gni2.28xlarge | 112 | 448 | 24*4 | 80 | 30 | 32 | 42.5 | 1020 | 20400 |
ml.ini2.7xlarge | 28 | 234 | 24*1 | 20 | 8 | 8 | 13.04 | 313 | 6364.25 |
ml.ini2.14xlarge | 56 | 468 | 24*2 | 40 | 15 | 16 | 26.08 | 625.99 | 12728.5 |
ml.ini2.28xlarge | 112 | 936 | 24*4 | 80 | 30 | 32 | 52.17 | 1251.98 | 25457 |
高性能计算GPU型规格在原有 GPU型规格的基础上,加入 RDMA 网络,可大幅提升网络性能,提高大规模集群加速比,适用于高性能计算、人工智能、机器学习等业务场景。
- 高性能计算GPU型 hpcg1ve 适用场景:
- 大规模机器学习训练场景。
- 高性能科学计算和仿真计算。
- 高性能计算GPU型 hpcpni2 适用场景:
- 大模型训练和推理等。
- 大规模高性能计算应用,例如计算金融、材料量子模拟、分子建模、基因测序等。
- 高性能计算GPU型 hpcpni2l 适用场景:
- 大模型训练和推理等。
- 大规模高性能计算应用,例如计算金融、材料量子模拟、分子建模、基因测序等。
实例规格 | vCPU(Core) | 内存(GiB) | GPU 显存(GiB) | 网络带宽能力(Gbit/s) | RDMA 网络(Gbps) | 云盘IOPS(万) | 云盘带宽(Gbit/s) | 按量后付费(元/小时) | 预付费包天(元/天) | 预付费包月(元/月) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ml.hpcg1ve.21xlarge | 84 | 342 | 32*8 | 25 | 100*1 | 20 | 12 | 110.98 | 2663.51 | 54158 |
ml.hpcpni2.28xlarge | 112 | 1960 | 80*8 | 80 | 200*4 | 35 | 32 | 350.67 | 8416.08 | 171128.51 |
ml.hpcpni2l.28xlarge | 112 | 1960 | 80*8 | 80 | 200*4 | 35 | 32 | 338 | 8112 | 162500 |
机器学习平台提供预付费的计费方式。预付费是一种先付费后使用的计费方式,通过包年包月,您可以提前预留资源,并享受更大的价格优惠,帮您更大程度节省支出。
您可以通过创建预付费资源组完成下单。下单成功后会立即进入使用时长倒计时。
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产品或服务交付方式 | 服务期或授权期 | 发票内容 | 税率 |
|---|---|---|---|
机器学习平台-公有云版本 | 以客户实际使用服务期为准 | 信息技术服务技术服务费 | 6% |