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阿里云VGN5i虛擬化GPU服務器價格更低的GPU計算服務

Ashin / 3891人閱讀

摘要：關于實例可以參考官方文檔阿里云實例規格族匯總之輕量級計算型實例規格族官方詳解，包括實例的使用場景等詳細信息。小顆粒的虛擬化實例則具有更好的成本優勢且可以使用鏡像方式批量部署，更加便利搭建深度學習教學實驗環境。

阿里云推出虛擬化GPU VGN5i實例，適用于云游戲、VR/AR、AI推理和DL教學等輕量級GPU計算場景，更細粒度的GPU計算服務，阿里云百科網分享：

什么是虛擬化GPU服務？

阿里云虛擬化GPU服務

虛擬化GPU服務是一種彈性GPU計算服務，用戶可以根據業務需求選擇比一顆物理GPU更小的計算資源來部署自己的業務。簡單來說，虛擬GPU計算服務成本更低，價格更便宜。關于VGN5i實例可以參考官方文檔：阿里云實例規格族匯總之輕量級GPU計算型實例規格族vgn5i官方詳解，包括vgn5i實例的GPU、使用場景等詳細信息。

虛擬化GPU服務和常規GPU計算有什么區別？
云吞鋪子 常規GPU實例 虛擬化GPU實例
CPU加速器呈現 通過設備直通方式提供物理GPU加速器 通過GPU虛擬化方式提供虛擬GPU加速器
運行穩定性 僅支持作業離線遷移 支持作業在線遷移
計算業務場景 重負載GPU加速計算/深度學習訓練與推理計算/HPC計算/重載圖形計算 輕負載GPU計算/輕負載的深度學習推理計算/深度學習教學場景/云游戲與VR/AR場景
使用與管理 彈性計算服務實例/業務擴展以單顆物理GPU資源方式增加 彈性計算服務實例/業務擴展以更小粒度GPU資源方式增加（例如：1/8或1/4顆Tesla P4的資源）
VGN5i虛擬化GPU實例應用場景

圖形與AI計算場景全覆蓋，虛擬化GPU服務是通過GPU虛擬化技術將物理GPU資源進行切分，虛擬化的GPU依然具有物理GPU的所有計算特性。用戶可以使用虛擬化GPU實例搭建自己的AI推理計算業務，云端圖形工作站或者游戲業務：

    圖形計算
    單顆物理GPU的計算能力越來越強，虛擬桌面，圖形設計以及云游戲和VR/AR應用則在部分場景下需要小粒度的GPU計算資源。

云游戲和VR/AR應用在批量部署時使用虛擬化GPU實例，成本優勢也將極為明顯。

    深度學習計算
    在深度學習的訓練計算場景中，雖然對單顆GPU的性能要求與日俱增，但在諸多深度學習推理計算場景中，則需要小粒度的GPU計算資源。

在AI應用普惠化的背景下，小粒度的虛擬化GPU實例更加貼合用戶業務場景，幫助用戶降低業務支出。

    云游戲
    隨著5G移動通信業務的快速展開，云游戲發展最大的阻礙帶寬和延時得以消除，基于云端計算的云游戲有著諸多優勢。例如：使用相同配置的虛擬化GPU實例，用戶的游戲運行基礎環境變得統一可控，更有利于游戲開發團隊提供更多高質量的圖形游戲給游戲用戶而不必擔心游戲用戶的游戲機配置和性能不匹配。

    VR/AR
    5G移動通信帶來的另一個機會是VR/AR，基于云端GPU加速的VR/AR應用也將不再依賴昂貴的專用終端，推廣起來也變得更加容易，用戶僅需要基于手持移動設備或者家中的電視即可實現VR/AR應用。

    AI推理
    隨著AI技術的普及，基于AI技術的互聯網應用也變得更加普遍，而這些應用更多使用輕量級的AI算法模型，且更加依賴于基于容器的彈性部署，小顆粒的虛擬化GPU實例則更加適合這樣的計算場景。

    DL教學
    AI技術與傳統產業的結合變得越來越深入，AI技術也成為了國家戰略，培養更多的AI人才也變成了必須。高等院校和領先的AI培訓機構也越來越多依賴于云端GPU實例作為教學實驗資源。小顆粒的虛擬化GPU實例則具有更好的成本優勢且可以使用鏡像方式批量部署，更加便利搭建深度學習教學實驗環境。

虛擬化GPU計算的優勢

在互聯網業務中，批量部署成本和快速彈性伸縮是用戶的主要關注點。批量部署的成本優勢和快速彈性伸縮可以幫助用戶自如應對業務變化，提高業務效率和減少業務支出。

    批量部署成本
    在諸多圖形計算和AI推理計算的場景中，用戶通常并不要求單GPU實例的計算性能十分強大，而是更加關注業務在批量部署中的成本。小粒度的虛擬化GPU實例則更加合適這些場景，很好的平衡用戶業務在批量部署中的成本需求。

    快速彈性伸縮
    擁有了小粒度的虛擬化GPU實例，用戶不必再為了匹配較強的物理GPU資源而將服務部署成為復雜的胖服務節點，而是可以基于容器方式將有GPU計算需求的服務都解耦部署在不同的虛擬化GPU實例節點上。這樣部署的瘦服務節點更加有利于快速彈性伸縮，在業務的任何時刻都可以應對自如，提高業務運維效率。

    提高運維效率
    使用小顆粒的虛擬化GPU實例進行瘦服務節點部署，使得服務環境配置和服務接口變得簡單，使用不同的鏡像即可部署大規模的AI應用而無需部署復雜的胖節點，提供運維效率，降低時間風險和成本。

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