阿里云轻量级GPU云服务器虚拟化GPU和常规有什么区别?

阿里云轻量级GPU云服务器目前提供vgn5i和vgn6i两种实例规格,轻量级GPU云服务器的虚拟GPU和传统GPU有什么区别?服务器教程网分享阿里云轻量级虚拟化GPU的优势和使用场景详解:

虚拟化GPU和物理GPU
虚拟化GPU和物理GPU

阿里云轻量级GPU云服务器

阿里云轻量级GPU云服务器提供两种实例规格vgn5i和vgn6i,详细介绍可以参考:轻量级GPU实例规格详解 – 阿里云,本文服务器教程网主要说说轻量级GPU云服务器的虚拟化GPU和常规GPU的区别,以及虚拟GPU的优势和使用场景:

什么是虚拟化GPU服务?虚拟化GPU服务是通过GPU虚拟化技术将物理GPU资源进行切分,虚拟化的GPU依然具有物理GPU的所有计算特性。用户可以使用虚拟化GPU实例搭建自己的AI推理计算业务,云端图形工作站或者游戏业务。

虚拟化GPU实例和常规GPU实例的区别

阿里云GPU CPU加速器呈现 运行稳定性 计算业务场景 使用与管理
常规GPU实例 通过设备直通方式提供物理GPU加速器 仅支持作业离线迁移
  • 重负载GPU加速计算
  • 深度学习训练与推理计算
  • HPC计算
  • 重载图形计算
  • 弹性计算服务实例
  • 业务扩展以单颗物理GPU资源方式增加
虚拟化GPU实例 通过GPU虚拟化方式提供虚拟GPU加速器 *支持作业在线迁移
  • 轻负载GPU计算
  • 轻负载的深度学习推理计算
  • 深度学习教学场景
  • 云游戏与VR/AR场景
  • 弹性计算服务实例
  • 业务扩展以更小粒度GPU资源方式增加(例如:1/8或1/4颗Tesla P4的资源)

虚拟化GPU服务器的优势

  • 降低批量部署成本
  • 在诸多图形计算和AI推理计算的场景中,用户通常并不要求单GPU实例的计算性能十分强大,而是更加关注业务在批量部署中的成本。小粒度的虚拟化GPU实例则更加合适这些场景,很好的平衡用户业务在批量部署中的成本需求。

  • 实现快速弹性伸缩
  • 拥有了小粒度的虚拟化GPU实例,用户不必再为了匹配较强的物理GPU资源而将服务部署成为复杂的胖服务节点,而是可以基于容器方式将有GPU计算需求的服务都解耦部署在不同的虚拟化GPU实例节点上。这样部署的瘦服务节点更加有利于快速弹性伸缩,在业务的任何时刻都可以应对自如,提高业务运维效率。

  • 提高运维效率
  • 使用小颗粒的虚拟化GPU实例进行瘦服务节点部署,使得服务环境配置和服务接口变得简单,使用不同的镜像即可部署大规模的AI应用而无需部署复杂的胖节点,提供运维效率,降低时间风险和成本。

    虚拟化GPU服务使用场景

  • 云游戏
  • 随着5G移动通信业务的快速展开,云游戏发展最大的阻碍带宽和延时得以消除,基于云端计算的云游戏有着诸多优势。例如:使用相同配置的虚拟化GPU实例,用户的游戏运行基础环境变得统一可控,更有利于游戏开发团队提供更多高质量的图形游戏给游戏用户而不必担心游戏用户的游戏机配置和性能不匹配。

  • VR/AR
  • 5G移动通信带来的另一个机会是VR/AR,基于云端GPU加速的VR/AR应用也将不再依赖昂贵的专用终端,推广起来也变得更加容易,用户仅需要基于手持移动设备或者家中的电视即可实现VR/AR应用。

  • AI推理
  • 随着AI技术的普及,基于AI技术的互联网应用也变得更加普遍,而这些应用更多使用轻量级的AI算法模型,且更加依赖于基于容器的弹性部署,小颗粒的虚拟化GPU实例则更加适合这样的计算场景。

  • DL教学
  • AI技术与传统产业的结合变得越来越深入,AI技术也成为了国家战略,培养更多的AI人才也变成了必须。高等院校和领先的AI培训机构也越来越多依赖于云端GPU实例作为教学实验资源。小颗粒的虚拟化GPU实例则具有更好的成本优势且可以使用镜像方式批量部署,更加便利搭建深度学习教学实验环境。

    关于阿里云GPU云服务器详细介绍请以官方文档为准:

    阿里云GPU云服务器:

    地址:GPU云服务器官方详解 – 阿里云

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