在阿里云丰富的GPU云服务器实例规格体系里，计算型的gn5、gn6i、gn6v、gn7i，还有新近推出的gn8is、gn8v - tee等实例规格，都是备受瞩目的热门之选。当下阿里云GPU云服务器的租用价格有了新参考，像适用于AI推理与训练的16核60G搭配1张A10 24G显存的gn7i - c16g1.4xlarge实例，按量优惠价低至1.9元/小时起；8核32G配1张V100 16G显存的gn6v - c8g1.2xlarge实例，按量优惠价2.4元/小时起；还有4核30G加1张P100 16G显存的gn5 - c4g1.xlarge实例，按量优惠价1.2元/小时起。本文将详细呈现阿里云GPU云服务器中gn5、gn6i等热门实例规格的关键性能、适用场景，以及最新的按量、1个月和1年收费标准，供大家参考。
一、阿里云gpu云服务器简介
GPU云服务器（elastic GPU service，EGS）是阿里云推出的安全稳定，可按需弹性使用的GPU算力平台，专为满足人工智能计算、图形渲染、科学仿真等高性能计算场景需求而设计。EGS持续集成各类最新GPU加速芯片，结合神龙计算架构实现超低IO延迟，提供针对性的规格实例和优化解决方案为各个场景提供优秀的算力。产品支持包年包月、按量付费及抢占式等多种购买模式，单卡部署至万卡集群均可灵活适配，满足业务全周期弹性扩展需求。依托全球28个地域的分布式算力资源和弹性服务能力，EGS可支撑企业快速构建跨区域计算网络，同时通过阿里云各类配套功能如容器服务、ESSD云盘、NAS服务，云安全等云产品生态的无缝集成，结合cGPU等加速方案和服务软件，有效降低了GPU集群使用门槛，帮助开发者简化训练与推理流程，显著提升计算资源利用率，助力企业降低IT成本，专注核心业务创新。
二、阿里云gpu云服务器产品优势
阿里云GPU云服务器是基于GPU与CPU的IaaS（Infrastructure as a Service）级别计算服务，为智能驾驶、具身智能、模型推理与训练提供算力支持。 选择GPU云服务器，您可以轻松构建具备有以下优势的计算资源。
1、弹性能力
计算节点支持包年包月、按量付费、抢占式实例等计费方式，结合弹性伸缩服务，为业务所使用的资源量随用户业务的波峰波谷自动按需开通。同时，配套的存储，VPC，外网带宽等重要资源也可随时按需调整，为用户节约每一分成本。
2、优化和加速
AI加速解决方案工具包是阿里云针对AI场景，基于GPU云服务器为用户提供的开箱即用的解决方案和软件工具集，通过对热门模型框架进行深度优化、对GPU通信优化配置以及提供更加灵活的容器共享能力等技术手段，为用户提供高性能、低时延的模型推理服务，提升GPU资源的使用效率和性价比。
3、故障恢复
随着AI业务的大规模部署，用户的业务依赖整个GPU计算集群的稳定可靠运行。每一个GPU计算节点的健康度和故障风险是集群计算服务的关键因素，必须时刻监控并发现潜在风险，同时故障后要快速替换，避免由于部分节点故障影响整体稳定性。阿里云提供巡检服务以提前发现硬件故障，支持您通过自助诊断功能快速定位问题，主动运维系统可以快速发现用户节点的故障并协助用户在几分钟内完成故障节点的替换。
4、机密计算
GPU 机密计算实例，基于NVIDIA CC( Confidential Computing )与CPU的TDX/SEV加密结合，进一步将GPU引入到可信执行环境中，以保证模型与用户数据的安全性，以及模型推理服务环境中的所有组件（推理服务框架、模型文件、交互式界面等）的代码、数据和配置的完整性。同时搭配存储加密，VPC加密等阿里云安全能力，为用户提供计算、模型、传输、服务全环节的闭环可信环境。
三、GPU计算型实例规格族gn5
1、适用场景：
- 深度学习。
- 科学计算，例如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析。
- 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载。
2、计算：
- 采用NVIDIA P100 GPU卡。
- 多种处理器与内存配比。
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4（Broadwell）。
3、存储：
- 配备高性能NVMe SSD本地盘。
- I/O优化实例。
- 支持的云盘类型：SSD云盘和高效云盘。
4、网络：
- 仅支持IPv4
- 实例网络性能与实例规格对应，规格越高网络性能越强。
5、gn5包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 本地存储（GiB） | 网络基础带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IPv4地址数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn5-c4g1.xlarge | 4 | 30 | NVIDIA P100 * 1 | 16GB * 1 | 440 | 3 | 30万 | 1 | 3 | 10 |
| ecs.gn5-c8g1.2xlarge | 8 | 60 | NVIDIA P100 * 1 | 16GB * 1 | 440 | 3 | 40万 | 1 | 4 | 10 |
| ecs.gn5-c4g1.2xlarge | 8 | 60 | NVIDIA P100 * 2 | 16GB * 2 | 880 | 5 | 100万 | 4 | 4 | 10 |
| ecs.gn5-c8g1.4xlarge | 16 | 120 | NVIDIA P100 * 2 | 16GB * 2 | 880 | 5 | 100万 | 4 | 8 | 20 |
| ecs.gn5-c28g1.7xlarge | 28 | 112 | NVIDIA P100 * 1 | 16GB * 1 | 440 | 5 | 225万 | 7 | 8 | 10 |
| ecs.gn5-c8g1.8xlarge | 32 | 240 | NVIDIA P100 * 4 | 16GB * 4 | 1760 | 10 | 200万 | 8 | 8 | 20 |
| ecs.gn5-c28g1.14xlarge | 56 | 224 | NVIDIA P100 * 2 | 16GB * 2 | 880 | 10 | 450万 | 14 | 8 | 20 |
| ecs.gn5-c8g1.14xlarge | 54 | 480 | NVIDIA P100 * 8 | 16GB * 8 | 3520 | 25 | 400万 | 14 | 8 | 10 |
四、GPU计算型实例规格族gn6v
1、适用场景：
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、推理应用。
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。
2、计算：
采用NVIDIA V100 GPU卡。
GPU加速器：V100（SXM2封装） 。
创新的Volta架构。
单GPU显存16 GB HBM2（GPU显存带宽900 GB/s）。
单GPU 5120个CUDA Cores。
单GPU 640个Tensor Cores。
单GPU支持6个NVLink链路（NVLink属于双向链路），单向链路的带宽为25 Git/s，总带宽为6×25×2=300 Git/s。
处理器与内存配比约为1:4。
处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake）。
3、存储：
I/O优化实例。
支持的云盘类型：ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、SSD云盘和高效云盘。更多云盘信息，请参见块存储概述。
4、网络：
支持IPv4、IPv6。关于IPv6通信，参见IPv6通信。
实例网络性能与实例规格对应，规格越高网络性能越强。
5、gn6v包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 网络基础带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 云盘基础IOPS | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IPv4地址数 | 单网卡IPv6地址数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | NVIDIA V100 * 1 | 16GB * 1 | 2.5 | 80万 | 无 | 4 | 4 | 10 | 1 |
| ecs.gn6v-c8g1.4xlarge | 16 | 64 | NVIDIA V100 * 2 | 16GB * 2 | 5 | 100万 | 无 | 4 | 8 | 20 | 1 |
| ecs.gn6v-c8g1.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA V100 * 4 | 16GB * 4 | 10 | 200万 | 无 | 8 | 8 | 20 | 1 |
| ecs.gn6v-c8g1.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 20 | 250万 | 无 | 16 | 8 | 20 | 1 |
| ecs.gn6v-c10g1.20xlarge | 82 | 336 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 35 | 450万 | 25万 | 16 | 8 | 20 | 1 |
五、GPU计算型实例规格族gn6i
1、适用场景：
- AI（DL和ML）推理，适合计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统。
- 云游戏云端实时渲染。
- AR和VR的云端实时渲染。
- 重载图形计算或图形工作站。
- GPU加速数据库。
- 高性能计算。
2、计算：
- GPU加速器：T4。
- 创新的Turing架构。
- 单GPU显存16 GB（GPU显存带宽320 GB/s）。
- 单GPU 2560个CUDA Cores。
- 单GPU多达320个Turing Tensor Cores。
- 可变精度Tensor Cores支持65 TFLOPS FP16、130 INT8 TOPS以及260 INT4 TOPS。
- 处理器与内存配比约为1:4。
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake）。
3、存储：
- I/O优化实例。
- 支持的云盘类型：ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、SSD云盘和高效云盘。更多云盘信息，请参见块存储概述。
4、网络：
- 支持IPv4、IPv6。关于IPv6通信，参见IPv6通信。
- 实例网络性能与实例规格对应，规格越高网络性能越强。
5、gn6i包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 网络基础带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 云盘基础IOPS | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IPv4地址数 | 单网卡IPv6地址数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn6i-c4g1.xlarge | 4 | 15 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 4 | 250万 | 无 | 2 | 2 | 10 | 1 |
| ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | 8 | 31 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 5 | 250万 | 无 | 2 | 2 | 10 | 1 |
| ecs.gn6i-c16g1.4xlarge | 16 | 62 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 6 | 250万 | 无 | 4 | 3 | 10 | 1 |
| ecs.gn6i-c24g1.6xlarge | 24 | 93 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 7.5 | 250万 | 无 | 6 | 4 | 10 | 1 |
| ecs.gn6i-c40g1.10xlarge | 40 | 155 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 10 | 160万 | 无 | 16 | 10 | 10 | 1 |
| ecs.gn6i-c24g1.12xlarge | 48 | 186 | NVIDIA T4 * 2 | 16GB * 2 | 15 | 450万 | 无 | 12 | 6 | 10 | 1 |
| ecs.gn6i-c24g1.24xlarge | 96 | 372 | NVIDIA T4 * 4 | 16GB * 4 | 30 | 450万 | 25万 | 24 | 8 | 10 | 1 |
六、GPU计算型实例规格族gn7i
规格族介绍：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。
1、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。
2、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。
- 最大可提供752 GiB内存，相比gn6i大幅提升。
3、存储：
- I/O优化实例。
- 支持的云盘类型：ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。更多云盘信息，请参见块存储概述。
4、网络：
- 支持IPv4、IPv6。关于IPv6通信，参见IPv6通信。
- 实例网络性能与实例规格对应，规格越高网络性能越强。
5、gn7i包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 网络基础带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IPv4地址数 | 单网卡IPv6地址数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 | 30 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 160万 | 8 | 4 | 15 | 15 |
| ecs.gn7i-c16g1.4xlarge | 16 | 60 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 300万 | 8 | 8 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-c32g1.8xlarge | 32 | 188 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 600万 | 12 | 8 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-c32g1.16xlarge | 64 | 376 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 32 | 1200万 | 16 | 15 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-c32g1.32xlarge | 128 | 752 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 2400万 | 32 | 15 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-c48g1.12xlarge | 48 | 310 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 900万 | 16 | 8 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-c56g1.14xlarge | 56 | 346 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 1000万 | 16 | 8 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-2x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 16 | 600万 | 16 | 8 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-4x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 32 | 600万 | 16 | 8 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-4x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 1200万 | 32 | 8 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-8x.32xlarge | 128 | 512 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 64 | 2400万 | 32 | 16 | 30 | 30 |
| ecs.gn7i-8x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 32 | 1200万 | 32 | 8 | 30 | 30 |
七、GPU计算型实例规格族gn8v/gn8v-tee
1、规格族介绍：
- gn8v：阿里云针对AI模型训练和超大参数量模型推理任务推出的第8代加速计算规格族（GPU计算型实例规格族），针对不同应用需求，为您提供1卡、2卡、4卡和8卡多种机型。
- gn8v-tee：为了满足您使用大模型进行模型训练和推理的安全性要求，阿里云基于gn8v推出一款具有机密计算特性的第8代实例规格族。该实例在GPU计算过程中对数据进行加密，确保用户数据的安全性。
2、适用场景：
- 对于70 B以上的LLM模型，进行多卡并行推理计算时性价比较高。
- 单个GPU提供39.5 TFLOPS FP32算力，在传统AI模型训练和自动驾驶训练业务中性能突出。
- 8卡之间支持NVLINK互联，适用于中小模型训练场景。
3、产品特色及定位：
- 高速&大容量显存：每个GPU配备了96 GB容量的HBM3显存，且显存带宽可以达到4 TB/s，大幅加快了模型训练和推理速度。
- 高卡间带宽：多个GPU卡之间通过900 GB/s NVLINK互联，多卡训练和推理的效率远超过历代GPU产品。
- 大模型量化技术：支持FP8算力，对大规模参数训练和推理过程的算力进行优化，大幅提升训练和推理的计算速度，降低显存占用。
- 高安全性（仅限gn8v-tee系列产品）：支持CPU机密计算（Intel TDX）和GPU机密计算（NVIDIA CC）功能，闭环全链路模型推理的机密计算能力。对于模型推理和训练的安全性，开启机密计算能力保障用户推理数据和企业模型的安全。
4、计算：
- 采用最新的CIPU 1.0云处理器。
- 具有解耦计算和存储能力，可以灵活选择所需存储资源。
- 提供裸金属能力，相对于传统虚拟化实例，可以支持GPU实例之间的P2P通信。
- 采用Intel第4代Xeon可扩展处理器，全核睿频可达3.1 GHz，基频可达2.8 GHz。
5、存储：
- I/O优化实例。
- 支持NVMe协议。详情参见NVMe协议概述。
- 支持的云盘类型：弹性临时盘、ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。更多云盘信息，请参见块存储概述。
6、网络：
- 支持IPv4、IPv6。关于IPv6通信，请参见IPv6通信。
- 支持巨型帧（Jumbo frames）。更多信息，请参见巨型帧（Jumbo Frames）。
- 超高网络性能，最大3000万PPS网络收发包能力（8卡实例）。
- 支持ERI（Elastic RDMA Interface）。
- 安全：支持可信计算（vTPM）特性（仅gn8v支持，gn8v-tee不支持）。
7、gn8v包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU显存 | 网络基础带宽（Gbit/s） | 弹性网卡 | 队列数量（主） | 单网卡私有IPv4地址数 | 单网卡IPv6地址数 | 最大支持云盘数量 | 云盘基础IOPS | 云盘基础带宽（GB/s） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn8v.4xlarge | 16 | 96 | 96GB * 1 | 12 | 8 | 16 | 30 | 30 | 17 | 10万 | 0.75 |
| ecs.gn8v.6xlarge | 24 | 128 | 96GB * 1 | 15 | 8 | 24 | 30 | 30 | 17 | 12万 | 0.937 |
| ecs.gn8v-2x.8xlarge | 32 | 192 | 96GB * 2 | 20 | 8 | 32 | 30 | 30 | 25 | 20万 | 1.25 |
| ecs.gn8v-4x.8xlarge | 32 | 384 | 96GB * 4 | 20 | 8 | 32 | 30 | 30 | 25 | 20万 | 1.25 |
| ecs.gn8v-2x.12xlarge | 48 | 256 | 96GB * 2 | 25 | 8 | 48 | 30 | 30 | 33 | 30万 | 1.5 |
| ecs.gn8v-8x.16xlarge | 64 | 768 | 96GB * 8 | 32 | 8 | 64 | 30 | 30 | 33 | 36万 | 2.5 |
| ecs.gn8v-4x.24xlarge | 96 | 512 | 96GB * 4 | 50 | 15 | 64 | 30 | 30 | 49 | 50万 | 3 |
| ecs.gn8v-8x.48xlarge | 192 | 1024 | 96GB * 8 | 100 | 15 | 64 | 50 | 50 | 65 | 100万 | 6 |
8、gn8v-tee包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU显存 | 网络基础带宽（Gbit/s） | 弹性网卡 | 队列数量（主） | 单网卡私有IPv4地址数 | 单网卡IPv6地址数 | 最大支持云盘数量 | 云盘基础IOPS | 云盘基础带宽（GB/s） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn8v-tee.4xlarge | 16 | 96 | 96GB * 1 | 12 | 8 | 16 | 30 | 30 | 17 | 10万 | 0.75 |
| ecs.gn8v-tee.6xlarge | 24 | 128 | 96GB * 1 | 15 | 8 | 24 | 30 | 30 | 17 | 12万 | 0.937 |
| ecs.gn8v-tee-8x.16xlarge | 64 | 768 | 96GB * 8 | 32 | 8 | 64 | 30 | 30 | 33 | 36万 | 2.5 |
| ecs.gn8v-tee-8x.48xlarge | 192 | 1024 | 96GB * 8 | 100 | 15 | 64 | 50 | 50 | 65 | 100万 | 6 |
八、GPU计算型实例规格族gn8is
1、规格族介绍：
gn8is是阿里云针对近期AI生成业务的发展推出的第8代加速计算规格族（GPU计算型实例规格族），针对不同应用需求，采用最新NVIDIA L20 GPU，为您提供1卡、2卡、4卡和8卡机型，以及不同CPU和GPU配比的实例规格。
2、产品特色及定位：
- 图形处理：该产品采用Intel第5代Xeon Scaleable高主频处理器，在3D建模场景中，为您提供足够的CPU算力支撑，使得图形的渲染和设计更加顺畅。
- 推理任务：采用全新NVIDIA L20，单卡配置48 GB显存来加速推理任务，支持FP8浮点数格式，搭配ACK容器可灵活支持各类AIGC模型的推理，尤其适用于70 B以下LLM模型的推理任务。
3、适用场景：
- 结合云市场的GRID镜像使用GRID驱动，启动OpenGL和Direct3D图形能力，提供工作站级图形处理能力，适用于动漫、影视特效制作和渲染。
- 结合ACK容器化管理能力，更高效、低成本地支撑AIGC图形生成和LLM大模型推理。
- 其他通用AI识别场景、图像识别、语音识别等。
4、计算：
- 采用全新NVIDIA L20企业级GPU。
- 支持TensorRT等常用加速功能，支持FP8浮点数格式，提升模型推理性能。
- 显存容量提升至48 GB，多卡情况下，支持70 B及更大模型的单机推理。
- 支持图形处理能力，例如通过云助手方式或选择云市场镜像方式安装GRID驱动后，图形处理性能相对7代平台提升1倍。
5、存储：
- I/O优化实例。
- 支持NVMe协议。详情参见NVMe协议概述。
- 支持的云盘类型：弹性临时盘、ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。更多云盘信息，请参见块存储概述。
6、网络：
- 支持IPv4、IPv6。关于IPv6通信，参见IPv6通信。
- 支持ERI（Elastic RDMA Interface）。
- 安全：支持可信计算（vTPM）特性。更多详情，请参见可信计算能力概述。
7、gn8is包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 网络基础带宽（Gbit/s） | 弹性网卡 | 队列数量（主） | 单网卡私有IPv4地址数 | 单网卡IPv6地址数 | 最大支持云盘数量 | 云盘基础IOPS | 云盘基础带宽（GB/s） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn8is.2xlarge | 8 | 64 | L20 * 1 | 48GB * 1 | 8 | 4 | 8 | 15 | 15 | 17 | 6万 | 0.75 |
| ecs.gn8is.4xlarge | 16 | 128 | L20 * 1 | 48GB * 1 | 16 | 8 | 16 | 30 | 30 | 17 | 12万 | 1.25 |
| ecs.gn8is-2x.8xlarge | 32 | 256 | L20 * 2 | 48GB * 2 | 32 | 8 | 32 | 30 | 30 | 33 | 25万 | 2 |
| ecs.gn8is-4x.16xlarge | 64 | 512 | L20 * 4 | 48GB * 4 | 64 | 8 | 64 | 30 | 30 | 33 | 45万 | 4 |
| ecs.gn8is-8x.32xlarge | 128 | 1024 | L20 * 8 | 48GB * 8 | 100 | 15 | 64 | 50 | 50 | 65 | 90万 | 8 |
九、gpu云服务器最新收费标准
下面表格为大家展示了阿里云gpu云服务器不同实例规格最新的按量付费、包月及包年（1年、3年、5年）收费标准。
| 实例规格族 | 实例规格 | vCPU | 内存 | 按量付费 | 包年包月(1月) | 包年包月(1年) | 包年包月(3年) | 包年包月(5年) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPU图形计算型 gi6s | ecs.ebmgi6s.24xlarge | 96 vCPU | 384 GiB | 15.09375元/小时 | 7245元/1月 | 73899元/1年 | 143451元/3年 | 165186元/5年 |
| GPU图形计算型 gi6s | ecs.ebmgi6s.24xlarge | 96 vCPU | 384 GiB | 15.09375元/小时 | 7245元/1月 | 86940元/1年 | 260820元/3年 | 434700元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn6e | ecs.ebmgn6e.24xlarge | 96 vCPU | 768 GiB | 157.92元/小时 | 75800元/1月 | 773160元/1年 | 1500840元/3年 | 1728240元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn6e | ecs.ebmgn6e.24xlarge | 96 vCPU | 768 GiB | 157.92元/小时 | 75800元/1月 | 909600元/1年 | 2728800元/3年 | 4548000元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn6i | ecs.ebmgn6i.24xlarge | 96 vCPU | 384 GiB | 68.75元/小时 | 19800元/1月 | 237600元/1年 | 712800元/3年 | 1188000元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn6i | ecs.ebmgn6i.24xlarge | 96 vCPU | 384 GiB | 68.75元/小时 | 19800元/1月 | 201960元/1年 | 392040元/3年 | 451440元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn6v | ecs.ebmgn6v.24xlarge | 96 vCPU | 384 GiB | 237.125元/小时 | 68292元/1月 | 696578.4元/1年 | 1352181.6元/3年 | 1557057.6元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn6v | ecs.ebmgn6v.24xlarge | 96 vCPU | 384 GiB | 237.125元/小时 | 68292元/1月 | 819504元/1年 | 2458512元/3年 | 4097520元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn7 | ecs.ebmgn7.26xlarge | 104 vCPU | 768 GiB | 252.6666666666元/小时 | 121280元/1月 | 1237056元/1年 | 2401344元/3年 | 2765184元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn7 | ecs.ebmgn7.26xlarge | 104 vCPU | 768 GiB | 252.6666666666元/小时 | 121280元/1月 | 1455360元/1年 | 4366080元/3年 | 7276800元/5年 |
| GPU 弹性裸金属服务器 ebmgn7ex | ecs.ebmgn7ex.32xlarge | 128 vCPU | 1024 GiB | 270.8333元/小时 | 130000元/1月 | 1560000元/1年 | 4680000元/3年 | 7800000元/5年 |
| GPU 弹性裸金属服务器 ebmgn7ex | ecs.ebmgn7ex.32xlarge | 128 vCPU | 1024 GiB | 270.8333元/小时 | 130000元/1月 | 1326000元/1年 | 2574000元/3年 | 2964000元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn7i | ecs.ebmgn7i.32xlarge | 128 vCPU | 768 GiB | 53.2331元/小时 | 25551.9元/1月 | 306622.8元/1年 | 919868.4元/3年 | 1533114元/5年 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器 ebmgn7i | ecs.ebmgn7i.32xlarge | 128 vCPU | 768 GiB | 53.2331元/小时 | 25551.9元/1月 | 260629.38元/1年 | 505927.62元/3年 | 582583.32元/5年 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ebmgn7ix | ecs.ebmgn7ix.32xlarge | 128 vCPU | 512 GiB | 80.7469元/小时 | 38758.5元/1月 | 465102元/1年 | 1395306元/3年 | 2325510元/5年 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ebmgn7ix | ecs.ebmgn7ix.32xlarge | 128 vCPU | 512 GiB | 80.7469元/小时 | 38758.5元/1月 | 395336.7元/1年 | 767418.3元/3年 | 883693.8元/5年 |
| ecs.ebmgn8ia | ecs.ebmgn8ia.64xlarge | 256 vCPU | 1536 GiB | 95.76元/小时 | 45965.64元/1月 | 551587.68元/1年 | 1654763.04元/3年 | 2757938.4元/5年 |
| ecs.ebmgn8is | ecs.ebmgn8is.32xlarge | 128 vCPU | 1024 GiB | 115.3065元/小时 | 55347.14元/1月 | 664165.66元/1年 | 1992496.97元/3年 | 3320828.28元/5年 |
| ecs.ebmgn8t | ecs.ebmgn8t.32xlarge | 128 vCPU | 1024 GiB | 110.4167元/小时 | 53000元/1月 | 636000元/1年 | 1908000元/3年 | 3180000元/5年 |
| ecs.ebmgn8v | ecs.ebmgn8v.48xlarge | 192 vCPU | 1024 GiB | 287.5元/小时 | 138000元/1月 | 1656000元/1年 | 4968000元/3年 | 8280000元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c4g1.xlarge | 4 vCPU | 30 GiB | 1.1502元/小时 | 1840.5元/1月 | 17668.8元/1年 | 132516元/3年 | 220860元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c4g1.xlarge | 4 vCPU | 30 GiB | 1.1502元/小时 | 1840.5元/1月 | 17668.8元/1年 | 68908.32元/3年 | 77301元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c4g1.xlarge | 4 vCPU | 30 GiB | 1.1502元/小时 | 1840.5元/1月 | 17668.8元/1年 | 66258元/3年 | 110430元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.14xlarge | 54 vCPU | 480 GiB | 11.0817元/小时 | 17731元/1月 | 170217.6元/1年 | 638316元/3年 | 1063860元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.14xlarge | 54 vCPU | 480 GiB | 11.0817元/小时 | 17731元/1月 | 170217.6元/1年 | 663848.64元/3年 | 744702元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.14xlarge | 54 vCPU | 480 GiB | 11.0817元/小时 | 17731元/1月 | 170217.6元/1年 | 1276632元/3年 | 2127720元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 60 GiB | 1.3851元/小时 | 2216.5元/1月 | 21278.4元/1年 | 79794元/3年 | 132990元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 60 GiB | 1.3851元/小时 | 2216.5元/1月 | 21278.4元/1年 | 82985.76元/3年 | 93093元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 60 GiB | 1.3851元/小时 | 2216.5元/1月 | 21278.4元/1年 | 159588元/3年 | 265980元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.4xlarge | 16 vCPU | 120 GiB | 2.7702元/小时 | 4433元/1月 | 42556.8元/1年 | 165971.52元/3年 | 186186元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.4xlarge | 16 vCPU | 120 GiB | 2.7702元/小时 | 4433元/1月 | 42556.8元/1年 | 319176元/3年 | 531960元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.4xlarge | 16 vCPU | 120 GiB | 2.7702元/小时 | 4433元/1月 | 42556.8元/1年 | 159588元/3年 | 265980元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.8xlarge | 32 vCPU | 240 GiB | 5.5413元/小时 | 8865.5元/1月 | 85108.8元/1年 | 319158元/3年 | 531930元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.8xlarge | 32 vCPU | 240 GiB | 5.5413元/小时 | 8865.5元/1月 | 85108.8元/1年 | 331924.32元/3年 | 372351元/5年 |
| GPU计算型 gn5 | ecs.gn5-c8g1.8xlarge | 32 vCPU | 240 GiB | 5.5413元/小时 | 8865.5元/1月 | 85108.8元/1年 | 638316元/3年 | 1063860元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 64 GiB | 15.63元/小时 | 4275元/1月 | 40500元/1年 | 72900元/3年 | 81000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 64 GiB | 15.63元/小时 | 4500元/1月 | 54000元/1年 | 162000元/3年 | 270000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 64 GiB | 15.63元/小时 | 4500元/1月 | 45900元/1年 | 81000元/3年 | 135000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c16g1.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 31.25元/小时 | 9000元/1月 | 108000元/1年 | 324000元/3年 | 540000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c16g1.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 31.25元/小时 | 8550元/1月 | 81000元/1年 | 145800元/3年 | 162000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c16g1.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 31.25元/小时 | 9000元/1月 | 91800元/1年 | 162000元/3年 | 270000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c28g1.14xlarge | 56 vCPU | 224 GiB | 43.06元/小时 | 11780元/1月 | 111600元/1年 | 200880元/3年 | 223200元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c28g1.14xlarge | 56 vCPU | 224 GiB | 43.06元/小时 | 12400元/1月 | 126480元/1年 | 223200元/3年 | 372000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c28g1.14xlarge | 56 vCPU | 224 GiB | 43.06元/小时 | 12400元/1月 | 148800元/1年 | 446400元/3年 | 744000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c2g1.large | 2 vCPU | 8 GiB | 8.68元/小时 | 2375元/1月 | 22500元/1年 | 40500元/3年 | 45000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c2g1.large | 2 vCPU | 8 GiB | 8.68元/小时 | 2500元/1月 | 25500元/1年 | 45000元/3年 | 75000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c2g1.large | 2 vCPU | 8 GiB | 8.68元/小时 | 2500元/1月 | 30000元/1年 | 90000元/3年 | 150000元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c4g1.xlarge | 4 vCPU | 16 GiB | 9.69元/小时 | 2790元/1月 | 33480元/1年 | 100440元/3年 | 167400元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c4g1.xlarge | 4 vCPU | 16 GiB | 9.69元/小时 | 2790元/1月 | 28458元/1年 | 50220元/3年 | 83700元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c4g1.xlarge | 4 vCPU | 16 GiB | 9.69元/小时 | 2650.5元/1月 | 25110元/1年 | 45198元/3年 | 50220元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | 11.67元/小时 | 3192元/1月 | 30240元/1年 | 54432元/3年 | 60480元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | 11.67元/小时 | 3360元/1月 | 34272元/1年 | 60480元/3年 | 100800元/5年 |
| GPU计算型 gn5i | ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | 11.67元/小时 | 3360元/1月 | 40320元/1年 | 120960元/3年 | 201600元/5年 |
| GPU 计算型 gn6e | ecs.gn6e-c12g1.12xlarge | 48 vCPU | 368 GiB | 78.958元/小时 | 37900元/1月 | 454800元/1年 | 1364400元/3年 | 2274000元/5年 |
| GPU 计算型 gn6e | ecs.gn6e-c12g1.12xlarge | 48 vCPU | 368 GiB | 78.958元/小时 | 37900元/1月 | 386580元/1年 | 750420元/3年 | 864120元/5年 |
| GPU 计算型 gn6e | ecs.gn6e-c12g1.24xlarge | 96 vCPU | 736 GiB | 157.916元/小时 | 75800元/1月 | 909600元/1年 | 2728800元/3年 | 4548000元/5年 |
| GPU 计算型 gn6e | ecs.gn6e-c12g1.24xlarge | 96 vCPU | 736 GiB | 157.916元/小时 | 75800元/1月 | 773160元/1年 | 1500840元/3年 | 1728240元/5年 |
| GPU 计算型 gn6e | ecs.gn6e-c12g1.3xlarge | 12 vCPU | 92 GiB | 19.739元/小时 | 9475元/1月 | 96645元/1年 | 187605元/3年 | 216030元/5年 |
| GPU 计算型 gn6e | ecs.gn6e-c12g1.3xlarge | 12 vCPU | 92 GiB | 19.739元/小时 | 9475元/1月 | 113700元/1年 | 341100元/3年 | 568500元/5年 |
| GPU 计算型 gn6i | ecs.gn6i-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 62 GiB | 1.9692元/小时 | 2362.5元/1月 | 22680元/1年 | 54432元/3年 | 90720元/5年 |
| GPU 计算型 gn6i | ecs.gn6i-c24g1.12xlarge | 48 vCPU | 186 GiB | 34.38元/小时 | 4950元/1月 | 47520元/1年 | 114048元/3年 | 190080元/5年 |
| GPU 计算型 gn6i | ecs.gn6i-c24g1.24xlarge | 96 vCPU | 372 GiB | 68.75元/小时 | 9900元/1月 | 95040元/1年 | 228096元/3年 | 380160元/5年 |
| GPU 计算型 gn6i | ecs.gn6i-c24g1.6xlarge | 24 vCPU | 93 GiB | 17.19元/小时 | 2475元/1月 | 23760元/1年 | 57024元/3年 | 95040元/5年 |
| GPU 计算型 gn6i | ecs.gn6i-c40g1.10xlarge | 40 vCPU | 155 GiB | 14.819元/小时 | 3556.45元/1月 | 34141.94元/1年 | 81940.64元/3年 | 136567.74元/5年 |
| GPU 计算型 gn6i | ecs.gn6i-c4g1.xlarge | 4 vCPU | 15 GiB | 11.63元/小时 | 1674元/1月 | 16070.4元/1年 | 38568.96元/3年 | 64281.6元/5年 |
| GPU 计算型 gn6i | ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 31 GiB | 14元/小时 | 2016元/1月 | 19353.6元/1年 | 46448.64元/3年 | 77414.4元/5年 |
| GPU 计算型 gn6v | ecs.gn6v-c10g1.20xlarge | 82 vCPU | 336 GiB | 219.64元/小时 | 31627.5元/1月 | 303624元/1年 | 660382.2元/3年 | 1100637元/5年 |
| GPU 计算型 gn6v | ecs.gn6v-c8g1.16xlarge | 64 vCPU | 256 GiB | 211.68元/小时 | 30480元/1月 | 292608元/1年 | 636422.4元/3年 | 1060704元/5年 |
| GPU 计算型 gn6v | ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | 2.3814元/小时 | 3810元/1月 | 36576元/1年 | 79552.8元/3年 | 132588元/5年 |
| GPU 计算型 gn6v | ecs.gn6v-c8g1.4xlarge | 16 vCPU | 64 GiB | 52.92元/小时 | 7620元/1月 | 73152元/1年 | 159105.6元/3年 | 265176元/5年 |
| GPU 计算型 gn6v | ecs.gn6v-c8g1.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 105.84元/小时 | 15240元/1月 | 146304元/1年 | 318211.2元/3年 | 530352元/5年 |
| GPU 计算型 gn7 | ecs.gn7-c12g1.3xlarge | 12 vCPU | 94 GiB | 31.5833333333元/小时 | 15160元/1月 | 181920元/1年 | 545760元/3年 | 909600元/5年 |
| GPU 计算型 gn7 | ecs.gn7-c12g1.3xlarge | 12 vCPU | 94 GiB | 31.5833333333元/小时 | 15160元/1月 | 154632元/1年 | 300168元/3年 | 345648元/5年 |
| GPU 计算型 gn7 | ecs.gn7-c13g1.13xlarge | 52 vCPU | 378 GiB | 126.3333333333元/小时 | 60640元/1月 | 727680元/1年 | 2183040元/3年 | 3638400元/5年 |
| GPU 计算型 gn7 | ecs.gn7-c13g1.13xlarge | 52 vCPU | 378 GiB | 126.3333333333元/小时 | 60640元/1月 | 618528元/1年 | 1200672元/3年 | 1382592元/5年 |
| GPU 计算型 gn7 | ecs.gn7-c13g1.26xlarge | 104 vCPU | 756 GiB | 252.6666666666元/小时 | 121280元/1月 | 1455360元/1年 | 4366080元/3年 | 7276800元/5年 |
| GPU 计算型 gn7 | ecs.gn7-c13g1.26xlarge | 104 vCPU | 756 GiB | 252.6666666666元/小时 | 121280元/1月 | 1237056元/1年 | 2401344元/3年 | 2765184元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-2x.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 20.1867元/小时 | 9689.63元/1月 | 98834.23元/1年 | 191854.67元/3年 | 220923.56元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-2x.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 20.1867元/小时 | 9689.63元/1月 | 116275.56元/1年 | 348826.68元/3年 | 581377.8元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-4x.16xlarge | 64 vCPU | 256 GiB | 40.3734元/小时 | 19379.25元/1月 | 232551元/1年 | 697653元/3年 | 1162755元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-4x.16xlarge | 64 vCPU | 256 GiB | 40.3734元/小时 | 19379.25元/1月 | 197668.35元/1年 | 383709.15元/3年 | 441846.9元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-4x.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 38.1305元/小时 | 18302.63元/1月 | 186686.83元/1年 | 362392.07元/3年 | 417299.96元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-4x.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 38.1305元/小时 | 18302.63元/1月 | 219631.56元/1年 | 658894.68元/3年 | 1098157.8元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-8x.16xlarge | 64 vCPU | 256 GiB | 76.2609元/小时 | 36605.25元/1月 | 373373.55元/1年 | 724783.95元/3年 | 834599.7元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-8x.16xlarge | 64 vCPU | 256 GiB | 76.2609元/小时 | 36605.25元/1月 | 439263元/1年 | 1317789元/3年 | 2196315元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-8x.32xlarge | 128 vCPU | 512 GiB | 80.7469元/小时 | 38758.5元/1月 | 465102元/1年 | 1395306元/3年 | 2325510元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-8x.32xlarge | 128 vCPU | 512 GiB | 80.7469元/小时 | 38758.5元/1月 | 395336.7元/1年 | 767418.3元/3年 | 883693.8元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 60 GiB | 1.917746元/小时 | 4844.81元/1月 | 49417.06元/1年 | 95927.24元/3年 | 110461.67元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 60 GiB | 1.917746元/小时 | 4844.81元/1月 | 58137.72元/1年 | 174413.16元/3年 | 290688.6元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c32g1.16xlarge | 64 vCPU | 376 GiB | 26.6166元/小时 | 12775.95元/1月 | 153311.4元/1年 | 459934.2元/3年 | 766557元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c32g1.16xlarge | 64 vCPU | 376 GiB | 26.6166元/小时 | 12775.95元/1月 | 130314.69元/1年 | 252963.81元/3年 | 291291.66元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c32g1.32xlarge | 128 vCPU | 752 GiB | 53.2331元/小时 | 25551.9元/1月 | 306622.8元/1年 | 919868.4元/3年 | 1533114元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c32g1.32xlarge | 128 vCPU | 752 GiB | 53.2331元/小时 | 25551.9元/1月 | 260629.38元/1年 | 505927.62元/3年 | 582583.32元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c32g1.8xlarge | 32 vCPU | 188 GiB | 13.3083元/小时 | 3193.99元/1月 | 30662.3元/1年 | 229967.28元/3年 | 383278.8元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c32g1.8xlarge | 32 vCPU | 188 GiB | 13.3083元/小时 | 3193.99元/1月 | 30662.3元/1年 | 126482元/3年 | 145645.94元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c48g1.12xlarge | 48 vCPU | 310 GiB | 17.944元/小时 | 8613元/1月 | 103356元/1年 | 310068元/3年 | 516780元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c48g1.12xlarge | 48 vCPU | 310 GiB | 17.944元/小时 | 8613元/1月 | 87852.6元/1年 | 170537.4元/3年 | 196376.4元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c56g1.14xlarge | 56 vCPU | 346 GiB | 21.533元/小时 | 10335.6元/1月 | 124027.2元/1年 | 372081.6元/3年 | 620136元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c56g1.14xlarge | 56 vCPU | 346 GiB | 21.533元/小时 | 10335.6元/1月 | 105423.12元/1年 | 204644.88元/3年 | 235651.68元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 30 GiB | 9.5326元/小时 | 4575.66元/1月 | 54907.92元/1年 | 164723.76元/3年 | 274539.6元/5年 |
| GPU 计算型 gn7i | ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 vCPU | 30 GiB | 9.5326元/小时 | 4575.66元/1月 | 46671.73元/1年 | 90598.07元/3年 | 104325.05元/5年 |
| GPU 计算型 gn7r | ecs.gn7r-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 64 GiB | 4.8667元/小时 | 2336元/1月 | 23827.2元/1年 | 46252.8元/3年 | 53260.8元/5年 |
| GPU 计算型 gn7r | ecs.gn7r-c16g1.4xlarge | 16 vCPU | 64 GiB | 4.8667元/小时 | 2336元/1月 | 28032元/1年 | 84096元/3年 | 140160元/5年 |
| ecs.gn8ia | ecs.gn8ia-2x.8xlarge | 32 vCPU | 256 GiB | 29.44元/小时 | 14130.82元/1月 | 169569.84元/1年 | 508709.52元/3年 | 847849.2元/5年 |
| ecs.gn8ia | ecs.gn8ia.16xlarge | 64 vCPU | 384 GiB | 23.94元/小时 | 11491.41元/1月 | 137896.92元/1年 | 413690.76元/3年 | 689484.6元/5年 |
| ecs.gn8ia | ecs.gn8ia.4xlarge | 16 vCPU | 128 GiB | 15.64元/小时 | 7508.01元/1月 | 90096.12元/1年 | 270288.36元/3年 | 450480.6元/5年 |
| ecs.gn8ia | ecs.gn8ia.8xlarge | 32 vCPU | 256 GiB | 18.41元/小时 | 8835.81元/1月 | 106029.72元/1年 | 318089.16元/3年 | 530148.6元/5年 |
| ecs.gn8is | ecs.gn8is-2x.8xlarge | 32 vCPU | 256 GiB | 31.7132291666元/小时 | 15222.35元/1月 | 182668.2元/1年 | 548004.6元/3年 | 913341元/5年 |
| ecs.gn8is | ecs.gn8is-4x.16xlarge | 64 vCPU | 512 GiB | 63.4264583333元/小时 | 30444.7元/1月 | 365336.4元/1年 | 1096009.2元/3年 | 1826682元/5年 |
| ecs.gn8is | ecs.gn8is-8x.32xlarge | 128 vCPU | 1024 GiB | 115.3208333333元/小时 | 55354元/1月 | 664248元/1年 | 1992744元/3年 | 3321240元/5年 |
| ecs.gn8is | ecs.gn8is.2xlarge | 8 vCPU | 64 GiB | 14.4151041666元/小时 | 6919.25元/1月 | 83031元/1年 | 249093元/3年 | 415155元/5年 |
| ecs.gn8is | ecs.gn8is.4xlarge | 16 vCPU | 128 GiB | 15.8566145833元/小时 | 7611.18元/1月 | 91334.1元/1年 | 274002.3元/3年 | 456670.5元/5年 |
| ecs.gn8t | ecs.gn8t-2x.8xlarge | 32 vCPU | 256 GiB | 28.99元/小时 | 13914.34元/1月 | 166972.08元/1年 | 500916.24元/3年 | 834860.4元/5年 |
| ecs.gn8t | ecs.gn8t-4x.16xlarge | 64 vCPU | 512 GiB | 57.98元/小时 | 27828.68元/1月 | 333944.16元/1年 | 1001832.48元/3年 | 1669720.8元/5年 |
| ecs.gn8t | ecs.gn8t-8x.32xlarge | 128 vCPU | 1024 GiB | 110.43元/小时 | 53007元/1月 | 636084元/1年 | 1908252元/3年 | 3180420元/5年 |
| ecs.gn8t | ecs.gn8t.4xlarge | 16 vCPU | 128 GiB | 14.49元/小时 | 6957.17元/1月 | 83486.04元/1年 | 250458.12元/3年 | 417430.2元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v-2x.12xlarge | 48 vCPU | 256 GiB | 73.3125元/小时 | 35190元/1月 | 422280元/1年 | 1266840元/3年 | 2111400元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v-2x.8xlarge | 32 vCPU | 192 GiB | 68.1717元/小时 | 32722.42元/1月 | 392668.99元/1年 | 1178006.98元/3年 | 1963344.96元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v-4x.24xlarge | 96 vCPU | 512 GiB | 146.625元/小时 | 70380元/1月 | 844560元/1年 | 2533680元/3年 | 4222800元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v-4x.8xlarge | 32 vCPU | 384 GiB | 138.61035元/小时 | 66532.97元/1月 | 798395.62元/1年 | 2395186.85元/3年 | 3991978.08元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v-8x.16xlarge | 64 vCPU | 768 GiB | 277.2207元/小时 | 133065.94元/1月 | 1596791.23元/1年 | 4790373.7元/3年 | 7983956.16元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v-8x.48xlarge | 192 vCPU | 1024 GiB | 287.5元/小时 | 138000元/1月 | 1656000元/1年 | 4968000元/3年 | 8280000元/5年 |
| ecs.gn8v-tee | ecs.gn8v-tee-8x.16xlarge | 64 vCPU | 768 GiB | 350.7元/小时 | 168337.94元/1月 | 2020055.28元/1年 | 6060165.84元/3年 | 10100276.4元/5年 |
| ecs.gn8v-tee | ecs.gn8v-tee-8x.48xlarge | 192 vCPU | 1024 GiB | 360.98元/小时 | 173272元/1月 | 2079264元/1年 | 6237792元/3年 | 10396320元/5年 |
| ecs.gn8v-tee | ecs.gn8v-tee.4xlarge | 16 vCPU | 96 GiB | 43.84元/小时 | 21042.24元/1月 | 252506.88元/1年 | 757520.64元/3年 | 1262534.4元/5年 |
| ecs.gn8v-tee | ecs.gn8v-tee.6xlarge | 24 vCPU | 128 GiB | 45.84元/小时 | 22004元/1月 | 264048元/1年 | 792144元/3年 | 1320240元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v.4xlarge | 16 vCPU | 96 GiB | 34.6525875元/小时 | 16633.24元/1月 | 199598.9元/1年 | 598796.71元/3年 | 997994.52元/5年 |
| ecs.gn8v | ecs.gn8v.6xlarge | 24 vCPU | 128 GiB | 36.65625元/小时 | 17595元/1月 | 211140元/1年 | 633420元/3年 | 1055700元/5年 |
| GPU共享型 sgn6i | ecs.sgn6i-vws-m2.xlarge | 4 vCPU | 10 GiB | 1.6792561427元/小时 | 806.04元/1月 | 9672.52元/1年 | 29017.55元/3年 | 48362.58元/5年 |
| GPU共享型 sgn6i | ecs.sgn6i-vws-m4.2xlarge | 8 vCPU | 16 GiB | 2.9323299314元/小时 | 1407.52元/1月 | 16890.22元/1年 | 50670.66元/3年 | 84451.1元/5年 |
| GPU共享型 sgn6i | ecs.sgn6i-vws-m8.4xlarge | 16 vCPU | 32 GiB | 5.3932674314元/小时 | 2588.77元/1月 | 31065.22元/1年 | 93195.66元/3年 | 155326.1元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge | 4 vCPU | 15 GiB | 1.8710868048元/小时 | 898.12元/1月 | 10777.46元/1年 | 32332.38元/3年 | 53887.3元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge | 4 vCPU | 15 GiB | 1.8710868048元/小时 | 898.12元/1月 | 9160.84元/1年 | 17782.81元/3年 | 20477.17元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge | 4 vCPU | 8 GiB | 1.831元/小时 | 878.99元/1月 | 8965.71元/1年 | 17404.02元/3年 | 20040.99元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge | 4 vCPU | 8 GiB | 1.831元/小时 | 878.99元/1月 | 10547.89元/1年 | 31643.68元/3年 | 52739.46元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge | 8 vCPU | 31 GiB | 3.1177013882元/小时 | 1496.5元/1月 | 15264.27元/1年 | 29630.63元/3年 | 34120.12元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge | 8 vCPU | 31 GiB | 3.1177013882元/小时 | 1496.5元/1月 | 17957.96元/1年 | 53873.88元/3年 | 89789.8元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge | 8 vCPU | 16 GiB | 3.078元/小时 | 1477.37元/1月 | 17728.39元/1年 | 53185.18元/3年 | 88641.96元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge | 8 vCPU | 16 GiB | 3.078元/小时 | 1477.37元/1月 | 15069.13元/1年 | 29251.85元/3年 | 33683.94元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge | 16 vCPU | 62 GiB | 5.6109305548元/小时 | 2693.25元/1月 | 27471.12元/1年 | 53326.28元/3年 | 61406.02元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge | 16 vCPU | 62 GiB | 5.6109305548元/小时 | 2693.25元/1月 | 32318.96元/1年 | 96956.88元/3年 | 161594.8元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge | 16 vCPU | 32 GiB | 5.571元/小时 | 2674.12元/1月 | 27275.98元/1年 | 52947.5元/3年 | 60969.84元/5年 |
| 共享型GPU实例 sgn7i | ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge | 16 vCPU | 32 GiB | 5.571元/小时 | 2674.12元/1月 | 32089.39元/1年 | 96268.18元/3年 | 160446.96元/5年 |
| ecs.sgn8ia | ecs.sgn8ia-m16.8xlarge | 32 vCPU | 128 GiB | 8.44元/小时 | 4050.47元/1月 | 48605.64元/1年 | 145816.92元/3年 | 243028.2元/5年 |
| ecs.sgn8ia | ecs.sgn8ia-m2.xlarge | 4 vCPU | 16 GiB | 1.097270052元/小时 | 526.69元/1月 | 6320.28元/1年 | 18960.83元/3年 | 31601.38元/5年 |
| ecs.sgn8ia | ecs.sgn8ia-m24.12xlarge | 48 vCPU | 192 GiB | 12.4285520833元/小时 | 5965.71元/1月 | 71588.46元/1年 | 214765.38元/3年 | 357942.3元/5年 |
| ecs.sgn8ia | ecs.sgn8ia-m4.2xlarge | 8 vCPU | 32 GiB | 2.1945401041元/小时 | 1053.38元/1月 | 12640.55元/1年 | 37921.65元/3年 | 63202.76元/5年 |
| ecs.sgn8ia | ecs.sgn8ia-m48.24xlarge | 96 vCPU | 384 GiB | 24.3987708333元/小时 | 11711.41元/1月 | 140536.92元/1年 | 421610.76元/3年 | 702684.6元/5年 |
| ecs.sgn8ia | ecs.sgn8ia-m8.4xlarge | 16 vCPU | 64 GiB | 4.3890802083元/小时 | 2106.76元/1月 | 25281.1元/1年 | 75843.31元/3年 | 126405.51元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn6i-vws | ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge | 20 vCPU | 92 GiB | 11.186194134元/小时 | 5369.37元/1月 | 64432.48元/1年 | 193297.43元/3年 | 322162.39元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn6i-vws | ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge | 20 vCPU | 92 GiB | 11.186194134元/小时 | 5369.37元/1月 | 54767.61元/1年 | 106313.59元/3年 | 122421.71元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn6i-vws | ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge | 4 vCPU | 23 GiB | 3.2737192134元/小时 | 1571.39元/1月 | 18856.62元/1年 | 56569.87元/3年 | 94283.11元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn6i-vws | ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge | 4 vCPU | 23 GiB | 3.2737192134元/小时 | 1571.39元/1月 | 16028.13元/1年 | 31113.43元/3年 | 35827.58元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn6i-vws | ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge | 10 vCPU | 46 GiB | 5.9094914318元/小时 | 2836.56元/1月 | 34038.67元/1年 | 102116.01元/3年 | 170193.35元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn6i-vws | ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge | 10 vCPU | 46 GiB | 5.9094914318元/小时 | 2836.56元/1月 | 28932.87元/1年 | 56163.81元/3年 | 64673.47元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge | 14 vCPU | 93 GiB | 8.0609345648元/小时 | 3869.25元/1月 | 39466.33元/1年 | 76611.12元/3年 | 88218.87元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge | 14 vCPU | 93 GiB | 8.0609345648元/小时 | 3869.25元/1月 | 46430.98元/1年 | 139292.95元/3年 | 232154.92元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge | 30 vCPU | 186 GiB | 15.5374970648元/小时 | 7458元/1月 | 89495.98元/1年 | 268487.95元/3年 | 447479.92元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge | 30 vCPU | 186 GiB | 15.5374970648元/小时 | 7458元/1月 | 76071.58元/1年 | 147668.37元/3年 | 170042.37元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge | 4 vCPU | 30 GiB | 3.0765595648元/小时 | 1476.75元/1月 | 15062.83元/1年 | 29239.62元/3年 | 33669.87元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge | 4 vCPU | 30 GiB | 3.0765595648元/小时 | 1476.75元/1月 | 17720.98元/1年 | 53162.95元/3年 | 88604.92元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge | 10 vCPU | 62 GiB | 5.5687470648元/小时 | 2673元/1月 | 32075.98元/1年 | 96227.95元/3年 | 160379.92元/5年 |
| 轻量级 GPU 实例 vgn7i-vws | ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge | 10 vCPU | 62 GiB | 5.5687470648元/小时 | 2673元/1月 | 27264.58元/1年 | 52925.37元/3年 | 60944.37元/5年 |
| ASIC 加速型 (video) | ecs.video-trans.26xhevc | 104 vCPU | 192 GiB | 32.292元/小时 | 15500元/1月 | 186000元/1年 | 558000元/3年 | 930000元/5年 |
| ASIC 加速型 (video) | ecs.video-trans.26xhevc | 104 vCPU | 192 GiB | 32.292元/小时 | 15500元/1月 | 186000元/1年 | 306900元/3年 | 353400元/5年 |
十、阿里云GPU云服务器最新活动价格参考
阿里云不仅为用户提供了灵活多样的计费方式，还精心推出了众多优惠活动，让用户能够以更实惠的价格享受到高性能的 GPU 云服务器服务。目前阿里云推出了GPU云服务器新人专享、官网特惠和目录价直降等活动。T4、V100、A10 卡最低包月 5 折起，包年 4 折起；V100 卡最低包月 6 折起，T4 包年 5 折起；A10 卡目录价最高直降 25%。这些活动为用户节省了大量成本，让更多用户能够以更加实惠的价格享受到高性能的计算服务。具体云服务器配置及精选特惠价如下表所示：
| gpu实例规格 | 配置 | 显存 | 内存 | 活动价格 |
|---|---|---|---|---|
| GPU 计算型 gn6i（ecs.gn6i-c4g1.xlarge） | 4 vCPU 15 GiB | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 1681.00元/1个月起 10164.00元/6个月起 16141.80元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6i（ecs.gn6i-c8g1.2xlarge） | 8 vCPU 31 GiB | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 2026.00元/1个月起 12216.00元/6个月起 19455.60元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6i（ecs.gn6i-c16g1.4xlarge） | 16 vCPU 62 GiB | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 2372.50元/1个月起 14235.00元/6个月起 22751.40元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6i（ecs.gn6i-c24g1.6xlarge） | 24 vCPU 93 GiB | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 2485.00元/1个月起 14892.00元/6个月起 23964.00元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6i（ecs.gn6i-c24g1.12xlarge） | 48 vCPU 186 GiB | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 4960.00元/1个月起 29742.00元/6个月起 47591.40元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6i（ecs.gn6i-c24g1.24xlarge） | 96 vCPU 372 GiB | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 9910.00元/1个月起 59460.00元/6个月起 95111.40元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6i（ecs.gn6i-c40g1.10xlarge） | 40 vCPU 155 GiB | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 3563.45元/1个月起 21398.71元/6个月起 34345.94元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6v（ecs.gn6v-c8g1.2xlarge） | 8 vCPU 32 GiB | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 3817.00元/1个月起 22902.00元/6个月起 36647.40元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6v（ecs.gn6v-c8g1.4xlarge） | 16 vCPU 64 GiB | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 7627.00元/1个月起 45840.00元/6个月起 73223.40元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6v（ecs.gn6v-c8g1.8xlarge） | 32 vCPU 128 GiB | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 15247.00元/1个月起 91500.00元/6个月起 146508.00元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6v（ecs.gn6v-c8g1.16xlarge） | 64 vCPU 256 GiB | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 30490.00元/1个月起 183000.00元/6个月起 292812.00元/1年起 |
| GPU 计算型 gn6v（ecs.gn6v-c10g1.20xlarge） | 82 vCPU 336 GiB | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 31647.50元/1个月起 189825.00元/6个月起 303828.00元/1年起 |
| GPU 计算型 gn7i（ecs.gn7i-c32g1.8xlarge） | 32 vCPU 188 GiB | 24G显存A10计算卡 | 最高配置752G DDR4内存 | 3203.99元/1个月起 19223.94元/6个月起 30764.30元/1年起 |
| GPU计算型 gn5（ecs.gn5-c4g1.xlarge） | 4 vCPU 30 GiB | 16G显存 | P100内存 | 1847.50元/1个月起 11163.00元/6个月起 17872.80元/1年起 |
| GPU计算型 gn5（ecs.gn5-c8g1.2xlarge） | 8 vCPU 60 GiB | 16G显存 | P100内存 | 3688.50元/1个月起 22131.00元/6个月起 35413.80元/1年起 |
| GPU计算型 gn5（ecs.gn5-c8g1.4xlarge） | 16 vCPU 120 GiB | 16G显存 | P100内存 | 4453.00元/1个月起 26640.00元/6个月起 42628.20元/1年起 |
| GPU计算型 gn5（ecs.gn5-c8g1.8xlarge） | 32 vCPU 240 GiB | 16G显存 | P100内存 | 8885.50元/1个月起 53235.00元/6个月起 85180.20元/1年起 |
| GPU计算型 gn5（ecs.gn5-c8g1.14xlarge） | 54 vCPU 480 GiB | 16G显存 | P100内存 | 17738.00元/1个月起 106428.00元/6个月起 170421.60元/1年起 |
| GPU计算型 gn5（ecs.gn5-c28g1.7xlarge） | 28 vCPU 112 GiB | 16G显存 | P100内存 | 3445.50元/1个月起 20673.00元/6个月起 33081.00元/1年起 |
| GPU计算型 gn5（ecs.gn5-c28g1.14xlarge） | 56 vCPU 224 GiB | 16G显存 | P100内存 | 6883.50元/1个月起 41379.00元/6个月起 66085.80元/1年起 |
上面表格中详细列出了不同实例规格、配置以及购买时长的活动价格，实际选购过程中，选择不同带宽、云盘和地域时价格会有所变化，更多gpu云服务器配置和实时价格可通过活动自行查询：https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/markets/aliyun/gpu/aigc
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