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    Container Compute Service:Supported GPU instance families

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    Container Compute Service:Supported GPU instance families

    Última actualización: Sep 24, 2026

    ACS admite varias familias de GPU. Utilice la etiqueta alibabacloud.com/gpu-model-series en su clúster para especificar una familia de GPU. Cada familia de GPU se adapta a distintos casos de uso. Seleccione una familia de instancias según sus necesidades específicas.

    GU8TF

    GPU de cómputo.

    • Cuenta con 96 GB de memoria por GPU y compatibilidad nativa con el formato de datos FP8. Resulta ideal para inference en un solo nodo con modelos de 70 mil millones de parámetros o más.

    • Ofrece interconexiones NVLink de alta velocidad entre las ocho GPU, lo que la hace adecuada para entrenar modelos a escala pequeña o mediana. Una interconexión Remote Direct Memory Access (RDMA) de 1.6 Tbps acelera la comunicación entre nodos.

    A continuación se muestran las especificaciones de pod compatibles:

    GPU

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (96 GB)

    2

    2–16

    1

    30–256

    4

    4–32

    1

    6

    6–48

    1

    8

    8–64

    1

    10

    10–80

    1

    12

    12–96

    1

    14

    14–112

    1

    16

    16–128

    1

    22

    22, 32, 64, 128

    N/A

    2 (96 GB)

    16

    16–128

    1

    30–512

    32

    32, 64, 128, 230

    N/A

    46

    64, 128, 230

    N/A

    4 (96 GB)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    30–1,024

    64

    64, 128, 256, 460

    N/A

    92

    128, 256, 460

    N/A

    8 (96 GB)

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    30–2,048

    128

    128, 256, 512, 920

    N/A

    184

    256, 512, 920

    N/A

    GU8TEF

    GPU de cómputo.

    • Cuenta con 141 GB de memoria de GPU y es compatible con el formato de punto flotante FP8. Las configuraciones de varias GPU admiten inference en un solo nodo para DeepSeek R1.

    • NVLink interconecta ocho GPU para entrenar modelos a escala pequeña o mediana. Una interconexión RDMA de alta velocidad de 1.6 Tbps acelera la comunicación entre nodos.

    A continuación se muestran las especificaciones de pod compatibles:

    GPU

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (141 GB)

    2

    2–16

    1

    30–768

    4

    4–32

    1

    6

    6–48

    1

    8

    8–64

    1

    10

    10–80

    1

    12

    12–96

    1

    14

    14–112

    1

    16

    16–128

    1

    22

    22, 32, 64, 128, 225

    N/A

    2 (141 GB)

    16

    16–128

    1

    30–1,536

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    46

    64, 128, 256, 450

    N/A

    4 (141 GB)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    30–3,072

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    92

    128, 256, 512, 900

    N/A

    8 (141 GB)

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    30–6,144

    128

    128, 256, 512, 1,024

    N/A

    184

    256, 512, 1,024, 1,800

    N/A

    L20 (GN8IS)

    Esta familia proporciona GPU de cómputo.

    • Es compatible con funciones de aceleración comunes como TensorRT, el formato de punto flotante FP8 y la comunicación punto a punto (P2P) entre GPU.

    • Proporciona 48 GB de memoria de GPU por tarjeta. Esto permite ejecutar inference en un solo nodo con modelos de 70 mil millones de parámetros o más cuando se usan configuraciones de varias GPU.

    A continuación se muestran las especificaciones de pod compatibles:

    GPU

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (48 GB)

    2

    2–16

    1

    30–256

    4

    4–32

    1

    6

    6–48

    1

    8

    8–64

    1

    10

    10–80

    1

    12

    12–96

    1

    14

    14–112

    1

    16

    16–120

    1

    2 (48 GB)

    16

    16–128

    1

    30–512

    32

    32, 64, 128, 230

    N/A

    4 (48 GB)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    30–1,024

    64

    64, 128, 256, 460

    N/A

    8 (48 GB)

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    30–2,048

    128

    128, 256, 512, 920

    N/A

    L20X (GX8SF)

    GPU de cómputo.

    • Ofrece 141 GB de memoria por GPU. Esto permite ejecutar inference en un solo nodo para modelos grandes cuando se usan configuraciones de varias GPU.

    • Incluye interconexiones NVLink entre las ocho GPU, lo que la hace ideal para entrenar modelos a gran escala y realizar inference. Una interconexión RDMA de alta velocidad de 3.2 Tbps acelera la comunicación entre nodos.

    A continuación se muestran las especificaciones de pod compatibles:

    GPU

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    8 (141 GB)

    184

    1,800

    N/A

    30–6,144

    P16EN

    La P16EN es una tarjeta de cómputo con GPU.

    • Proporciona 96 GB de memoria de video por GPU y es compatible con el formato de punto flotante FP16. Las configuraciones de varias GPU permiten ejecutar inference en un solo nodo para modelos como DeepSeek R1.

    • Ofrece una interconexión de alta velocidad de 700 GB/s entre las 16 GPU, lo que resulta ideal para entrenar modelos a escala pequeña o mediana. Una interconexión RDMA de alta velocidad de 1.6 Tbps acelera la comunicación entre nodos.

    A continuación se muestran las especificaciones de pod compatibles:

    GPU

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento

    1 (96 GB)

    2

    2–16

    1

    30–384 GB

    4

    4–32

    1

    6

    6–48

    1

    8

    8–64

    1

    10

    10–80

    1

    2 (96 GB)

    4

    4–32

    1

    30–768 GB

    6

    6–48

    1

    8

    8–64

    1

    16

    16–128

    1

    22

    32, 64, 128, 225

    N/A

    4 (96 GB)

    8

    8–64

    1

    30–1536 GB

    16

    16–128

    1

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    46

    64, 128, 256, 450

    N/A

    8 (96 GB)

    16

    16–128

    1

    30–3072 GB

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    92

    128, 256, 512, 900

    N/A

    16 (96 GB)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    30–6144 GB

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    128

    128, 256, 512, 1,024

    N/A

    184

    256, 512, 1,024, 1,800

    N/A

    T4

    La T4 es una tarjeta de cómputo GPU.

    • Basada en la arquitectura Turing, cada GPU proporciona 16 GB de memoria GPU y 320 GB/s de ancho de banda de memoria.

    • Los Tensor Cores de precisión variable ofrecen hasta 65 TFLOPS (FP16), 130 TOPS (INT8) y 260 TOPS (INT4).

    Las especificaciones de pod compatibles son las siguientes:

    Familia de instancias

    GPU

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    familia de nodo único

    1 (16 GB de memoria GPU)

    2

    2–8

    1

    30–1536

    4

    4–16

    1

    6

    6–24

    1

    8

    8–32

    1

    10

    10–40

    1

    12

    12–48

    1

    14

    14–56

    1

    16

    16–64

    1

    24

    24, 48, 90

    N/A

    2 (16 GB de memoria GPU)

    16

    16–64

    1

    24

    24, 48, 96

    N/A

    32

    32, 64, 128

    N/A

    48

    48, 96, 180

    N/A

    A10

    Una GPU.

    • Basada en la arquitectura Ampere, cada GPU cuenta con 24 GB de memoria y es compatible con funciones de aceleración comunes como RTX y TensorRT.

    Las especificaciones de pod compatibles son las siguientes:

    GPU

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (24 GB)

    2

    2–8

    1

    30–256

    4

    4–16

    1

    6

    6–24

    1

    8

    8–32

    1

    10

    10–40

    1

    12

    12–48

    1

    14

    14–56

    1

    16

    16–60

    1

    2 (24 GB x 2)

    16

    16–64

    N/A

    30–512

    32

    32, 64, 120

    N/A

    4 (24 GB x 4)

    32

    32, 64, 128

    N/A

    30–1,024

    64

    64, 128, 240

    N/A

    8 (24 GB x 8)

    64

    64, 128, 256

    N/A

    30–2,048

    128

    128, 256, 480

    N/A

    G28Ti

    Tarjeta GPU.

    • Proporciona 11 GB de memoria GPU por cada GPU y es compatible con funciones de aceleración comunes como TensorRT y CUDA. También admite la comunicación NVLink y P2P entre GPU.

    Las especificaciones de pod compatibles son las siguientes:

    GPU (tarjetas)

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Tamaño de incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (11 GB de memoria GPU)

    2

    2 a 8

    1

    30 a 1536

    4

    4 a 16

    1

    6

    6 a 24

    1

    8

    8 a 32

    1

    10

    10 a 40

    1

    12

    12 a 48

    1

    G49E

    La G49E es una tarjeta de cómputo GPU.

    • Cada GPU proporciona 48 GB de memoria GPU y es compatible con funciones de aceleración comunes como RTX y TensorRT. Además, permite la comunicación punto a punto (P2P) entre GPU.

    Las especificaciones de pod compatibles son las siguientes:

    GPU (tarjetas)

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Tamaño de incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (48 GB de memoria GPU)

    2

    2 a 16

    1

    30 a 256

    4

    4 a 32

    1

    6

    6 a 48

    1

    8

    8 a 64

    1

    10

    10 a 80

    1

    12

    12 a 96

    1

    14

    14 a 112

    1

    16

    16 a 120

    1

    2 (48 GB × 2 de memoria GPU)

    16

    16 a 128

    1

    30 a 512

    32

    32, 64, 128, 230

    N/A

    4 (48 GB × 4 de memoria GPU)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    30 a 1024

    64

    64, 128, 256, 460

    N/A

    8 (48 GB × 8 de memoria GPU)

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    30 a 2048

    128

    128, 256, 512, 920

    N/A

    G59

    GPU.

    • Cada GPU cuenta con 32 GB de memoria GPU y es compatible con funciones de aceleración como RTX y TensorRT. También permite la comunicación punto a punto (P2P) entre GPU.

    Las especificaciones de pod compatibles son las siguientes:

    GPU (tarjetas)

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Tamaño de incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (32 GB de memoria GPU)

    2

    2 a 16

    1

    30 a 256

    4

    4 a 32

    1

    6

    6 a 48

    1

    8

    8 a 64

    1

    10

    10 a 80

    1

    12

    12 a 96

    1

    14

    14 a 112

    1

    16

    16 a 128

    1

    22

    22, 32, 64, 128

    N/A

    2 (32 GB × 2 de memoria GPU)

    16

    16 a 128

    1

    30 a 512

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    46

    64, 128, 256, 360

    N/A

    4 (32 GB × 4 de memoria GPU)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    30 a 1024

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    92

    128, 256, 512, 720

    N/A

    8 (32 GB × 8 de memoria GPU)

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    30 a 2048

    128

    128, 256, 512, 1024

    N/A

    184

    256, 512, 1024, 1440

    N/A

    L20N

    La L20N es una tarjeta de cómputo GPU.

    • Incorpora la nueva arquitectura Blackwell, CPU de alta frecuencia y gran capacidad de memoria.

    • Resulta ideal para la aceleración GPU rentable en diversos escenarios, como el entrenamiento para conducción autónoma e inteligencia corpórea, la inference de modelos grandes, el renderizado de películas y animaciones, las aplicaciones de metaverso y los videojuegos en la nube.

    Las especificaciones de pod compatibles son las siguientes:

    GPU (tarjetas)

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Tamaño de incremento de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (48 GB de memoria GPU)

    2

    2 a 16

    1

    30 a 2048

    4

    4 a 32

    1

    6

    6 a 48

    1

    8

    8 a 64

    1

    10

    10 a 80

    1

    12

    12 a 96

    1

    14

    14 a 112

    1

    16

    16 a 128

    1

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    2 (48 GB × 2 de memoria GPU)

    16

    16 a 128

    1

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    4 (48 GB × 4 de memoria GPU)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    128

    128, 256, 512, 1024

    N/A

    8 (48 GB × 8 de memoria GPU)

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    128

    128, 256, 512, 1024

    N/A

    256

    256, 512, 1024, 2048

    N/A

    L20NE

    Tarjeta GPU.

    • Ofrece una CPU de alta frecuencia, memoria de gran capacidad y una tarjeta gráfica profesional basada en la nueva arquitectura Blackwell.

    • Proporciona un servicio de GPU en la nube rentable para cargas de trabajo aceleradas por GPU. Entre ellas se incluyen la conducción autónoma, el entrenamiento de inteligencia encarnada, la inference de modelos grandes, el renderizado de películas y animaciones, el metaverso y los videojuegos en la nube.

    Las especificaciones de pod compatibles son las siguientes:

    GPU (tarjetas)

    vCPU

    Memoria (GiB)

    Tamaño de paso de memoria (GiB)

    Almacenamiento (GiB)

    1 (72 GB de memoria GPU)

    2

    2 a 16

    1

    30 a 2048

    4

    4 a 32

    1

    6

    6 a 48

    1

    8

    8 a 64

    1

    10

    10 a 80

    1

    12

    12 a 96

    1

    14

    14 a 112

    1

    16

    16 a 128

    1

    32

    32, 64, 128, 180

    N/A

    2 (72 GB × 2 de memoria GPU)

    16

    16 a 128

    1

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    64

    64, 128, 256, 360

    N/A

    4 (72 GB × 4 de memoria GPU)

    32

    32, 64, 128, 256

    N/A

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    128

    128, 256, 512, 720

    N/A

    8 (72 GB × 8 de memoria GPU)

    64

    64, 128, 256, 512

    N/A

    128

    128, 256, 512, 1024

    N/A

    256

    256, 512, 1024, 1440

    N/A