GPU虚拟化型实例规格族sgn7i-vws（共享CPU）
sgn7i-vws的特点如下：
依托第三代神龙架构，提供稳定可预期的超高性能。同时通过芯片快速路径加速手段，完成存储、网络性能以及计算稳定性的数量级提升，可以更快地存储数据和加载模型。
实例的CPU和网络资源采用共享模式提供，更大化利用底层资源。内存和GPU显存采用独享模式提供，为您提供数据隔离和性能保障。
说明
如果您需要独享的CPU资源，请选择vgn7i-vws。
已包含NVIDIA GRID vWS的软件License，可以为各类专业CAD软件提供认证过的图形加速驱动能力，满足专业级图形设计的需求，也可以作为轻量级GPU计算型实例使用，降低小规模AI推理过程的使用成本。
计算：
采用NVIDIA A10 GPU卡
创新的Ampere架构
支持vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能，提供多种业务支撑
处理器：2.9 GHz主频的Intel ® Xeon ® 可扩展处理器（Ice Lake），全核睿频3.5 GHz
存储：
I/O优化实例
仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘
网络：
支持IPv6
实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
适用场景：
配备高性能CPU、内存、GPU，可以处理更多并发AI推理任务，适用于图像识别、语音识别、行为识别业务。
支持RTX功能，搭配高主频CPU，提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于远程图形设计、云游戏等高强度图形处理业务。
使用Ice Lake处理器，在影视动漫制作、云游戏、机械设计等领域进行3D建模时，效果更加出色。
GPU虚拟化型实例规格族vgn7i-vws
vgn7i-vws的特点如下：
依托第三代神龙架构，提供稳定可预期的超高性能。同时通过芯片快速路径加速手段，完成存储、网络性能以及计算稳定性的数量级提升，可以更快地存储数据和加载模型。
已包含NVIDIA GRID vWS的软件License，可以为各类专业CAD软件提供认证过的图形加速驱动能力，满足专业级图形设计的需求，也可以作为轻量级GPU计算型实例使用，降低小规模AI推理过程的使用成本。
计算：
采用NVIDIA A10 GPU卡
创新的Ampere架构
支持vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能，提供多种业务支撑
处理器：2.9 GHz主频的Intel ® Xeon ® 可扩展处理器（Ice Lake），全核睿频3.5 GHz
存储：
I/O优化实例
仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘
网络：
支持IPv6
实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
适用场景：
配备高性能CPU、内存、GPU，可以处理更多并发AI推理任务，适用于图像识别、语音识别、行为识别业务。
支持RTX功能，搭配高主频CPU，提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于远程图形设计、云游戏等高强度图形处理业务。
使用Ice Lake处理器，在影视动漫制作、云游戏、机械设计等领域进行3D建模时，效果更加出色。
GPU计算型实例规格族gn7e
gn7e的特点如下：
您可以根据需要选择不同卡数和不同CPU资源的规格，灵活适应其不同的AI业务需求。
依托第三代神龙架构，VPC和云盘网络带宽相比上一代平均提升一倍。
存储：
I/O优化实例
仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘
网络：
支持IPv6
实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
适用场景：
中小规模的AI训练业务
使用CUDA进行加速的HPC业务
对GPU处理能力或显存容量需求较高的AI推理业务
深度学习，例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用
高GPU负载的科学计算，例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等
GPU计算型实例规格族gn7i
gn7i的特点如下：
依托第三代神龙架构，提供稳定可预期的超高性能。同时通过芯片快速路径加速手段，完成存储、网络性能以及计算稳定性的数量级提升。
计算：
采用NVIDIA A10 GPU卡
创新的Ampere架构
支持RTX、TensorRT等常用加速功能
处理器：2.9 GHz主频的Intel ® Xeon ® 可扩展处理器（Ice Lake），全核睿频3.5 GHz
更大可提供752 GiB内存，相比gn6i大幅提升
存储：
I/O优化实例
仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘
网络：
支持IPv6
实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
适用场景：
配备高性能CPU、内存、GPU，可以处理更多并发AI推理任务，适用于图像识别、语音识别、行为识别业务
支持RTX功能，搭配高主频CPU，提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于远程图形设计、云游戏等高强度图形处理业务
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