Elastic GPU Service

คุณสมบัติ

• 

  ความสามารถในการประมวลผล

  สามารถในการประมวลผลได้หลาย GPU

  
  

  อินสแตนซ์ GA1

  อินสแตนซ์ GA1 สามารถมี AMD Fire Pro S7150 GPU จำนวนสี่ชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 160 GB โดยจะมีหน่วยความจำแบบ GPU ขนาด 32 GB และ 8192 คอร์ ซึ่งทำงานกันแบบขนาน และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 15 TFLOPS และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ double-precision ได้ 1 TFLOPS

  
  

  อินสแตนซ์ GN4

  อินสแตนซ์ GN4 สามารถมี NVIDIA Tesla M40 GPU จำนวนสองชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 96 GB โดยจะมีหน่วยความจำแบบ GPU ขนาด 24 GB และ 6000 คอร์ ซึ่งทำงานกันแบบขนาน และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 14 TFLOPS

  
  

  อินสแตนซ์ GN5

  อินสแตนซ์ GN5 สามารถมี NVIDIA Tesla P100 GPU จำนวนแปดชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 480 GB และ GPU มีหน่วยความจำ 128 GB สามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 74.4 TFLOPS ซึ่งช่วยให้สามารถทำการประมวลผลจำนวน floating-point ขนาดใหญ่แบบขนานที่จำเป็นต่อการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผล GPU เพื่อวัตถุประสงค์อื่นทั่วๆ ไป นอกจากนี้อินสแตนซ์ GN5 ยัง สามารถเก็บค่า floating-point แบบ double-precision ได้สูงสุดถึง 37.6 TFLOPS อีกด้วย เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงซึ่งจำเป็นในรูปแบบต่างๆ เช่น งานคำนวณทางวิทยาศาสตร์

  
  

  อินสแตนซ์ GN5i

  อินสแตนซ์ GN5i สามารถมี NVIDIA Tesla P4 GPU จำนวนสองชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 224 GB โดย GPU มีหน่วยความจำ 16 GB และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 11 TFLOPS และมีความสามารถในการคำนวณค่าแบบ INT8 ได้ถึง 44 TOPS

  
  

  อินสแตนซ์ GN6

  อินสแตนซ์ GN6 สามารถมี NVIDIA Tesla V100 GPU จำนวนแปดชุด, 88 vCPU และหน่วยความจำ 256 GB มีหน่วยความจำ GPU ขนาด 128 GB จากการใช้ Tensor Cores ทำให้อินสแตนซ์ GN6 สามารถคำนวณการเรียนรู้เชิงลึกได้ 1000 TFLOPS และเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 125.6 TFLOPS ซึ่งช่วยให้สามารถทำการประมวลผลจำนวน floating-point ขนาดใหญ่แบบขนานที่จำเป็นต่อการประมวลผล GPU เพื่อวัตถุประสงค์ทั่วๆ ไป นอกจากนี้อินสแตนซ์ GN6 ยัง สามารถเก็บค่า floating-point แบบ double-precision ได้สูงสุดถึง 62.4 TFLOPS อีกด้วย เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงซึ่งจำเป็นในรูปแบบต่างๆ เช่น งานคำนวณทางวิทยาศาสตร์

• 

  เครือข่ายโดยทั่วไปมีประสิทธิภาพสุดยอด

  เครือข่ายประสิทธิภาพสูงจาก EGS เพื่อเพิ่มความสามารถในการคำนวณและการเรนเดอร์สำหรับงานคำนวณที่ซับซ้อนได้อย่างหลากหลาย

  
  

  ประสิทธิภาพเครือข่ายยอดเยี่ยมบนโหนดประมวลผล

  อินสแตนซ์ Elastic GPU สามารถรองรับแบนด์วิธเครือข่ายภายในได้สูงสุด 2,000,000 PPS และ 25 Gbit/s เพื่อประสิทธิภาพสูงสุดที่จำเป็นสำหรับโหนดประมวลผล

  
  

  ที่จัดเก็บข้อมูลประสิทธิภาพสูง

  อินสแตนซ์ Elastic GPU มีแคชในเครื่องที่มีความเร็วสูงและสามารถแนบเข้ากับคลาวด์ดิสก์แบบพิเศษหรือคลาวด์ดิสก์แบบ SSD ได้ ซึ่งช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลจะมีความพร้อมใช้งานสูง ตลอดจนมีระบบประมวลผลและการเรนเดอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

• 

  มีวิธีการชำระเงินหลายแบบ

  คุณสามารถเลือกวิธีชำระเงินที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณมากที่สุด

  
  

  ชำระเงินรายปี

  ชำระเงินค่าใช้อินสแตนซ์แบบรายปีเพื่อรับส่วนลดสูงสุด

  
  

  ชำระเงินรายเดือน

  ชำระเงินค่าใช้งานอินสแตนซ์แบบรายเดือนเพื่อรักษาต้นทุนให้สมเหตุสมผล และเพลิดเพลินกับค่าใช้งานอินสแตนซ์รายชั่วโมงในราคาต่ำ

  
  

  จ่ายเป็นรายชั่วโมง

  ชำระเงินค่าใช้อินสแตนซ์แบบรายชั่วโมงกรณีต้องการทรัพยากรสำหรับการคำนวณแบบชั่วคราว ระบบจะเรียกเก็บเงินจากคุณตามค่าใช้จ่ายที่ต่ำที่สุดในแต่ละครั้ง

  
  

  ขออินสแตนซ์ spot

  คุณสามารถร้องขออินสแตนซ์ spot และรับส่วนลดสูงสดุถึง 90%

• 

  ใช้ไดรว์ NVMe คุณภาพสูง (ฟีเจอร์พิเศษของอินสแตนซ์ GA1 และ GN5)

  ไดรว์ NVM Express คุณภาพสูงจะทำงานบนอินสแตนซ์ GPU

  
  

  ไดรว์ NVMe คุณภาพสูงจะทำงานบนอินสแตนซ์ GPU

  cloud storage ที่มีความน่าเชื่อถือสูงซึ่งจะสำรองข้อมูลไว้สามชุด และสามารถแนบเข้ากับอินสแตนซ์ GA1 ได้ นอกจากนี้ ไดรว์ NVMe ที่มีความจุสูงสุด 1.4 TB ยังสามารถทำงานบนอินสแตนซ์ GA1 ได้อีกด้วย ไดรว์ NVMe เหล่านี้สามารถจัดการได้ 230,000 IOPS โดยมีความหน่วง I/O ประมาณ 200 μs และมีแบนด์วิธในการอ่านข้อมูลสูงสุด 1900 Mbit/s และแบนด์วิธในการเขียนข้อมูล 1100 Mbit/s (ทดสอบประสิทธิภาพของอินสแตนซ์ด้วยการสุ่มอ่าน 240,000 ครั้งและความลึกของ IO ที่ 12)