腾讯云GPU云服务器_高性能云服务器-云巴巴 -云巴巴

腾讯云GPU云服务器

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为 IaaS 层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。腾讯云随时提供触手可得的算力，有效缓解您的计算压力，提升业务效率与竞争力。

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云巴巴福利

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特价云主机、云安全、云存储等特价产品和代金券，数量有限，先到先得

限时特惠

计算型GT4

CPU显存（GB）：40 内存（GB）：96
包年包月（元/月）：13748
按小时计费（元/小时）：28.64

计算型GN8

CPU显存（GB）：24 内存（GB）：56
包年包月（元/月）：3520-4400
按小时计费（元/小时）：12.07-15.09

推理型G13X

CPU显存（GB）：16 内存（GB）：64
包年包月（元/月）：4600
按小时计费（元/小时）：17884.8

产品亮点

选型丰富

腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择，分别针对计算负载场景和图形处理负载场景，满足您的不同需求。

简单管理

GPU 云服务器采用和云服务器 CVM 一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。

安全防护

不同用户之间资源全面隔离，保障您的数据安全，完善的网络监控服务保障您的网络安全。同时，GPU 云服务器与云安全无缝对接，享有云服务器同等的基础云安全基础防护和高防服务。

节约成本

您无需预先采购、准备硬件资源，一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，有效降低基础设施建设投入。目前，GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，您可以根据需要选择计费模式。

易于入门

GPU 云服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致，无需二次学习。您可以参阅云服务器 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。

极致性能

GPU 云服务器突破传统 GPU，发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

功能特点

深度学习训练

选型推荐

推荐使用 GN10Xp 实例。GN10Xp 配备 Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有强大的单精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ，80个 vGPU 和320GB主机内存。是深度学习训练的首选。 产品优势

GN10Xp 最大实例规格具备125.6 TFLOPS 单精度浮点运算能力，支持 Tensor Core 加速，单卡搭载32GB显存，GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期，使得复杂模型的快速迭代成为可能，人工智能相关业务得以把握先机。

深度学习推理

选型推荐
推荐使用 GN7 实例。GN7 配备 Tesla T4 GPU，具有强大的单精度浮点运算能力，能够提供130 TOPS 的 INT8 算力，并具备16GB的 GPU 板载内存。最大实例规格配置4颗 T4，80个 vGPU 和320GB主机内存。是深度学习推理的首选，也可以支持轻量级训练场景。
产品优势
GN7 最大实例规格具备32.4 TFLOPS 单精度浮点运算能力，单卡搭载16GB显存，集成320个 Tensor Core 核心，130 INT8 TOPS，260 INT4 TOPS，强大的数据吞吐能力和计算能力助力复杂模型实时推理。

科学计算

选型推荐
推荐使用 GN10Xp 实例。GN10Xp 配备 Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有强大的双精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ，80个 vGPU 和320GB主机内存。适用于计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等多种场景。
产品优势
GN10Xp 最大实例规格具备62.4 TFLOPS 双精度浮点运算能力，125.6 TFLOPS 单精度浮点运算能力，支持 Tensor Core 加速，单卡搭载32GB显存，GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连，可满足科学计算等高性能计算场景的需求。

视频编解码

选型推荐
推荐使用 GN7 实例。GN7 配备 Tesla T4 GPU，具备专用的硬件转码引擎，格式支持丰富，码率高，并发高。最大实例规格配置 4 颗 T4 ，80个 vGPU 和320GB主机内存。单路视频转码成本低，是视频编解码，视频分析等业务的首选。
产品优势
GN7 最大实例规格可解码152个全高清视频流，单卡搭载16G显存，具备硬件转码引擎，是上一代 GPU 解码性能的两倍，助力深度学习集成到视频管道中，可满足多样化视频编解码的需求。