Esta página descreve os recursos e os tipos de instância das seguintes famílias de instâncias aceleradas por vGPU no Elastic GPU Service (EGS):
sgn8ia: Instâncias vGPU de última geração com GPUs NVIDIA Lovelace e processadores AMD Genoa
sgn7i-vws: Instâncias vGPU econômicas com CPUs compartilhadas e GPUs NVIDIA A10
vgn7i-vws: Instâncias vGPU com CPU dedicada e GPUs NVIDIA A10
vgn6i-vws: Instâncias vGPU da geração anterior com GPUs NVIDIA T4 (atualizadas a partir da vgn6i)
Todas as famílias operam na arquitetura SHENLONG de terceira geração com aceleração de caminho rápido. Essa arquitetura oferece melhorias de estabilidade em armazenamento, rede e computação em uma ordem de magnitude superior à virtualização tradicional. Cada família inclui uma licença de estação de trabalho virtual (vWS) NVIDIA GRID, que fornece aceleração gráfica certificada para softwares de Design Assistido por Computador (CAD) e aplicativos gráficos profissionais.
Comparação entre famílias
|
Família |
GPU |
CPU |
Alocação de CPU |
Faixa de vGPU |
Armazenamento |
|
sgn8ia |
NVIDIA Lovelace |
AMD Genoa, 3,4–3,75 GHz |
Compartilhada (~1:1,5 de overcommit) |
2 GB a 48 GB de memória GPU |
Discos ESSD e ESSD AutoPL |
|
sgn7i-vws |
NVIDIA A10 (Ampere) |
Intel Xeon Ice Lake, 2,9/3,5 GHz |
Compartilhada |
1/12 a 1/3 da A10 (2–8 GB de memória GPU) |
Discos ESSD e ESSD AutoPL |
|
vgn7i-vws |
NVIDIA A10 (Ampere) |
Intel Xeon Ice Lake, 2,9/3,5 GHz |
Dedicada |
1/6 a A10 completa (4–24 GB de memória GPU) |
Discos ESSD e ESSD AutoPL |
|
vgn6i-vws |
NVIDIA T4 |
Intel Xeon Platinum 8163 (Skylake), 2,5 GHz |
Dedicada |
1/4 a T4 completa (4–16 GB de memória GPU) |
SSDs padrão e discos ultra |
Como funciona o fatiamento de vGPU
Cada GPU física é dividida em várias partições de GPU. Cada partição é alocada como uma vGPU para uma única instância. A coluna GPUs nas tabelas de tipos de instância usa o formato <GPU model> * <fraction> para exibir tanto o modelo da GPU quanto o tamanho da partição alocada para cada instância. Por exemplo, NVIDIA A10 * 1/6 indica que a instância recebe um sexto de uma GPU NVIDIA A10.
Casos de uso
|
Caso de uso |
Descrição |
Famílias recomendadas |
|
Gráficos remotos e estações de trabalho virtuais |
Design gráfico, CAD, animação, produção cinematográfica e design mecânico — acesso remoto com desempenho de GPU quase nativo |
sgn8ia, sgn7i-vws, vgn7i-vws |
|
Inferência de IA em escala |
Inferência simultânea para reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e identificação de comportamento |
sgn8ia, sgn7i-vws, vgn7i-vws |
|
Cloud gaming |
Renderização GPU em tempo real para jogos em nuvem interativos e aplicações AR/VR |
Todas as famílias |
|
Visualização 3D |
Renderização GPU de nível profissional para cargas de trabalho com uso intensivo de gráficos |
sgn8ia, sgn7i-vws, vgn7i-vws |
|
Ambientes de deep learning |
Ambientes educacionais e experimentais de deep learning que exigem aceleração por GPU |
vgn6i-vws |
sgn8ia
As instâncias sgn8ia utilizam GPUs NVIDIA Lovelace com grande capacidade de memória GPU e múltiplas opções de fatiamento de GPU, combinadas com processadores AMD Genoa operando entre 3,4 GHz e 3,75 GHz. As CPUs são recursos compartilhados com uma taxa de overcommit de aproximadamente 1:1,5. A memória do sistema e a memória GPU são exclusivas para cada instância. A memória GPU disponível varia de 2 GB a 48 GB (GPU completa).
Para cargas de trabalho que exigem CPUs dedicadas, utilize as instâncias otimizadas para computação aceleradas por GPU gn7i.
GPU: NVIDIA Lovelace — compatível com vGPU, RTX e TensorRT
CPU: AMD Genoa, 3,4 GHz a 3,75 GHz (compartilhada, ~1:1,5 de overcommit)
Armazenamento: Otimizado para I/O; compatível com Enterprise SSDs (ESSDs) e discos ESSD AutoPL
Rede: Compatível com IPv4 e IPv6
Casos de uso:
Inferência de IA simultânea — reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e identificação de comportamento
Processamento gráfico com uso intensivo de computação — design gráfico remoto e cloud gaming
Modelagem 3D — animação, produção cinematográfica, cloud gaming e design mecânico
Tipos de instância
|
Tipo de instância |
vCPUs |
Memória (GiB) |
Memória GPU |
Largura de banda base de rede (Gbit/s) |
Taxa de encaminhamento de pacotes (pps) |
Filas NIC |
ENIs |
Endereços IPv4/IPv6 privados por ENI |
Máximo de discos |
IOPS base de disco |
BPS base de disco (MB/s) |
|
ecs.sgn8ia-m2.xlarge |
4 |
16 |
2 GB |
2,5 |
1.000.000 |
4 |
4 |
15/15 |
9 |
30.000 |
244 |
|
ecs.sgn8ia-m4.2xlarge |
8 |
32 |
4 GB |
4 |
1.600.000 |
8 |
4 |
15/15 |
9 |
45.000 |
305 |
|
ecs.sgn8ia-m8.4xlarge |
16 |
64 |
8 GB |
7 |
2.000.000 |
16 |
8 |
30/30 |
17 |
60.000 |
427 |
|
ecs.sgn8ia-m16.8xlarge |
32 |
128 |
16 GB |
10 |
3.000.000 |
32 |
8 |
30/30 |
33 |
80.000 |
610 |
|
ecs.sgn8ia-m24.12xlarge |
48 |
192 |
24 GB |
16 |
4.500.000 |
48 |
8 |
30/30 |
33 |
120.000 |
1.000 |
|
ecs.sgn8ia-m48.24xlarge |
96 |
384 |
48 GB |
32 |
9.000.000 |
64 |
15 |
30/30 |
33 |
24.000 |
2.000 |
Os valores de memória GPU representam a memória vGPU alocada por meio da tecnologia de fatiamento de vGPU. As CPUs são compartilhadas com uma taxa de overcommit de aproximadamente 1:1,5. A memória do sistema e a memória GPU são exclusivas para cada instância.
sgn7i-vws
As instâncias sgn7i-vws utilizam GPUs NVIDIA A10 (arquitetura NVIDIA Ampere) combinadas com processadores Intel Xeon Scalable (Ice Lake, base de 2,9 GHz, turbo all-core de 3,5 GHz). Os recursos de CPU e rede são compartilhados para maximizar a utilização. A memória do sistema e a memória GPU são exclusivas para cada instância. A memória GPU disponível varia de 1/12 de uma GPU A10 (2 GB) a 1/3 de uma GPU A10 (8 GB).
Para cargas de trabalho que exigem CPUs dedicadas, utilize a vgn7i-vws.
GPU: NVIDIA A10 (arquitetura Ampere) — compatível com vGPU, RTX e TensorRT
CPU: Intel Xeon Scalable (Ice Lake), base de 2,9 GHz / turbo all-core de 3,5 GHz (compartilhada)
Armazenamento: Otimizado para I/O; compatível com ESSDs e discos ESSD AutoPL
Rede: Compatível com IPv4 e IPv6 (compartilhada)
Casos de uso:
Inferência de IA simultânea — reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e identificação de comportamento
Processamento gráfico com uso intensivo de computação — design gráfico remoto e cloud gaming
Modelagem 3D — animação, produção cinematográfica, cloud gaming e design mecânico
Tipos de instância
|
Tipo de instância |
vCPUs |
Memória (GiB) |
GPUs |
Memória GPU |
Largura de banda base/burst de rede (Gbit/s) |
Taxa de encaminhamento de pacotes (pps) |
Filas NIC |
ENIs |
Endereços IPv4 privados por ENI |
Endereços IPv6 por ENI |
|
ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge |
4 |
15,5 |
NVIDIA A10 * 1/12 |
24GB * 1/12 |
1,5/5 |
500.000 |
4 |
2 |
2 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge |
8 |
31 |
NVIDIA A10 * 1/6 |
24GB * 1/6 |
2,5/10 |
1.000.000 |
4 |
4 |
6 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge |
16 |
62 |
NVIDIA A10 * 1/3 |
24GB * 1/3 |
5/20 |
2.000.000 |
8 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge |
4 |
8 |
NVIDIA A10 * 1/12 |
24GB * 1/12 |
1,5/5 |
500.000 |
4 |
2 |
2 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge |
8 |
16 |
NVIDIA A10 * 1/6 |
24GB * 1/6 |
2,5/10 |
1.000.000 |
4 |
4 |
6 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge |
16 |
32 |
NVIDIA A10 * 1/3 |
24GB * 1/3 |
5/20 |
2.000.000 |
8 |
4 |
10 |
1 |
A coluna GPUs exibe o modelo de GPU e a partição alocada por instância. NVIDIA A10 * 1/12 significa que cada instância recebe um doze avos de uma GPU NVIDIA A10 como vGPU. Os recursos de CPU e rede são compartilhados; a memória do sistema e a memória GPU são exclusivas para cada instância.
vgn7i-vws
As instâncias vgn7i-vws utilizam GPUs NVIDIA A10 (arquitetura NVIDIA Ampere) combinadas com processadores Intel Xeon Scalable (Ice Lake, base de 2,9 GHz, turbo all-core de 3,5 GHz). Diferentemente da sgn7i-vws, os recursos de CPU são dedicados a cada instância. A memória GPU disponível varia de 1/6 de uma GPU A10 (4 GB) até uma GPU A10 completa (24 GB).
GPU: NVIDIA A10 (arquitetura Ampere) — compatível com vGPU, RTX e TensorRT
CPU: Intel Xeon Scalable (Ice Lake), base de 2,9 GHz / turbo all-core de 3,5 GHz (dedicada)
Armazenamento: Otimizado para I/O; compatível com ESSDs e discos ESSD AutoPL
Rede: Compatível com IPv4 e IPv6
Casos de uso:
Inferência de IA simultânea — reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e identificação de comportamento
Processamento gráfico com uso intensivo de computação — design gráfico remoto e cloud gaming
Modelagem 3D — animação, produção cinematográfica, cloud gaming e design mecânico
Tipos de instância
|
Tipo de instância |
vCPUs |
Memória (GiB) |
GPUs |
Memória GPU |
Largura de banda base de rede (Gbit/s) |
Taxa de encaminhamento de pacotes (pps) |
Filas NIC |
ENIs |
Endereços IPv4 privados por ENI |
Endereços IPv6 por ENI |
|
ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge |
4 |
30 |
NVIDIA A10 * 1/6 |
24GB * 1/6 |
3 |
1.000.000 |
4 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge |
10 |
62 |
NVIDIA A10 * 1/3 |
24GB * 1/3 |
5 |
2.000.000 |
8 |
6 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge |
14 |
93 |
NVIDIA A10 * 1/2 |
24GB * 1/2 |
8 |
3.000.000 |
8 |
6 |
15 |
1 |
|
ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge |
30 |
186 |
NVIDIA A10 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
6.000.000 |
12 |
8 |
30 |
1 |
A coluna GPUs exibe o modelo de GPU e a partição alocada por instância. NVIDIA A10 * 1/6 significa que cada instância recebe um sexto de uma GPU NVIDIA A10 como vGPU. Os recursos de CPU são dedicados; a memória do sistema e a memória GPU são exclusivas para cada instância.
vgn6i-vws
A vgn6i-vws é a versão atualizada da vgn6i, modificada para utilizar o driver NVIDIA GRID mais recente com uma licença NVIDIA GRID vWS.
Imagens gratuitas com o driver pré-instalado: Envie um ticket para solicitar uma imagem pré-instalada.
Imagens personalizadas sem o driver: Envie um ticket para solicitar o arquivo do driver. A Alibaba Cloud não cobra taxas adicionais de licença.
As instâncias vgn6i-vws utilizam GPUs NVIDIA T4 combinadas com processadores Intel Xeon Platinum 8163 (Skylake, 2,5 GHz). A proporção entre CPU e memória é de 1:5. Oferece suporte a 1/4 e 1/2 da capacidade de computação das GPUs NVIDIA Tesla T4, com 4 GB e 8 GB de memória GPU por instância vGPU.
GPU: NVIDIA T4 — compatível com 1/4 e 1/2 da capacidade de computação, 4 GB e 8 GB de memória GPU por instância vGPU
CPU: Intel Xeon Platinum 8163 (Skylake), 2,5 GHz
Armazenamento: Otimizado para I/O; compatível com SSDs padrão e discos ultra
Rede: Compatível com IPv4 e IPv6
Casos de uso:
Renderização em tempo real para cloud gaming
Renderização em tempo real para aplicações de Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR)
Inferência de IA — deep learning e machine learning para implantação elástica de serviços de internet
Ambientes educacionais e experimentais de deep learning
Tipos de instância
|
Tipo de instância |
vCPUs |
Memória (GiB) |
GPUs |
Memória GPU |
Largura de banda base de rede (Gbit/s) |
Taxa de encaminhamento de pacotes (pps) |
Filas NIC |
ENIs |
Endereços IPv4 privados por ENI |
Endereços IPv6 por ENI |
|
ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge |
4 |
23 |
NVIDIA T4 * 1/4 |
16GB * 1/4 |
2 |
500.000 |
4/2 |
3 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge |
10 |
46 |
NVIDIA T4 * 1/2 |
16GB * 1/2 |
4 |
800.000 |
8/2 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge |
20 |
92 |
NVIDIA T4 * 1 |
16GB * 1 |
7,5 |
1.200.000 |
6 |
4 |
10 |
1 |
A coluna GPUs exibe o modelo de GPU e a partição alocada por instância. NVIDIA T4 * 1/4 significa que cada instância recebe um quarto de uma GPU NVIDIA T4 como vGPU.