还在纠结阿里云GPU云服务器值不值得入手？别犹豫了，这款服务器堪称“算力多面手”，实力绝对能打！它最突出的优势，就是将GPU与CPU的计算能力完美融合，这种“双核驱动”模式，就像给服务器装上了涡轮增压发动机，无论是深度学习里复杂的神经网络运算，还是科学计算中高精度的数值模拟，亦或是图形可视化时对画质的极致追求，甚至视频处理中4K、8K素材的流畅渲染，它都能轻松应对，在多领域“大显身手”。
现在入手更是超划算！阿里云推出限时优惠活动，包月五折、包年四折起，直接帮你省下一大笔预算。具体来看，GPU计算型gn6i实例（4核15G），包月特惠价只要1681.00元起，包年价也只需16141.80元起；要是选择配置更高的GPU计算型gn6v实例（8核32G），包月特惠价3817.00元起，包年价36647.40元起。
接下来，咱们就详细聊聊这款服务器的产品优势、应用场景，以及如何借着这波优惠“薅羊毛”。
一、产品简介
GPU云服务器（Elastic GPU Service，简称EGS）作为阿里云推出的高性能GPU算力平台，以其安全稳定、弹性可扩展的特性，专为满足人工智能计算、图形渲染、科学仿真等高性能需求而设计。EGS不断集成最新的GPU加速芯片，结合神龙计算架构，实现超低IO延迟，为各场景提供卓越的算力支持。产品支持包年包月、按量付费及抢占式等多种购买模式，灵活适配单卡至万卡集群的部署需求。依托全球28个地域的分布式算力资源，EGS助力企业快速构建跨区域计算网络，并通过阿里云丰富的配套功能，如容器服务、ESSD云盘等，降低GPU集群使用门槛，简化训练与推理流程，提升资源利用率，助力企业降低IT成本，聚焦核心业务创新。
二、产品功能
GPU云服务器为用户提供安全，稳定，弹性的GPU算力平台，满足用户AI计算，图形渲染，仿真模拟等各类GPU计算需求。
1、多样算力的GPU云服务器
- 多种计算架构和实例规格
阿里云GPU云服务器支持多种GPU卡，同时提供GPU切分实例，单卡／多卡VM形态，弹性裸金属形态等计算架构，提供支持图形渲染，计算仿真，图像语音识别，大模型推理，调优等多种场景的实例，满足不同规模和类型用户的需求，用户可以根据实际使用场景选择合适的云服务器。 - 多地域多可用区
阿里云GPU云服务器目前已面向全球四大洲，开服运营27+个公共云地域、90+个可用区，此外还拥有金融云、政务云专属地域，并且致力于持续的新地域规划和建设，从而更好的满足用户多样化的业务和场景需求。伴随着基础设施的加速投入和深入布局，阿里云将为广大用户享受云计算的优质体验提供坚实基础。将实例部署在同一地域的不同可用区内，会有较高的容灾能力；将实例创建在同一可用区内，实例之间的网络延时较低，可以提升用户访问速度。您可以从用户地理位置、阿里云产品发布情况、应用可用性、以及是否需要内网通信等因素选择地域和可用区，以满足您的业务需求。
2、深度优化的解决方案工具
- 多样工具集
深度优化的解决方案工具集包括AI推理计算优化工具、AI通信加速库、推理引擎优化等。目前，所有工具中的组件都可以免费搭配阿里云GPU服务器和ACK容器环境使用，方便您更方便、更高效地使用阿里云的云上GPU资源。 - AI通信加速库
AI通信加速库是阿里云GPU云服务器产品开发的一种用于多GPU互联的通信加速能力，基于NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）通信算子的调用，能够实现更高效的多GPU互联通信，无感地加速分布式训练或多卡推理等任务。 - 推理引擎
阿里云研发的基于GPU云服务器的大语言模型（Large Language Model，LLM）的推理引擎，在处理大语言模型任务中，该推理引擎通过优化和并行计算等技术手段，为您提供免费的高性能、低延迟推理服务。 - 推理加速
阿里云自研的AI推理加速器，专注于为Torch模型提供高性能的推理加速。通过对模型的计算图进行切割、执行层融合以及高性能OP的实现，大幅度提升PyTorch的推理性能。
3、成本优化
- 多种计费方式
GPU云服务器提供提供按量付费、节省计划、抢占式实例等多种计费方式。按量付费支持按需开通和释放资源，无需提前购买大量资源，成本比自建IDC机房降低30%~80%；
节省计划是一种按量付费的折扣权益计划，适用于长期稳定的资源使用，通过承诺长期稳定消费来获得最多比按量付费低70%的折扣；
抢占式实例则针对非核心业务提供了更低廉的价格，适合耗时且可以中断的计算任务。 - 弹性伸缩与弹性供应
通过弹性伸缩，您可以根据业务需求和负载自动调整服务器数量，在业务需求增长时，弹自动增加指定类型的实例，来保证计算能力；
在业务需求下降时，弹性伸缩自动减少指定类型的实例，来节约成本。基于弹性供应能力，可自动创建多种规格的抢占式实例，或混合使用按量付费和抢占式实例，实现以最低的成本交付稳定的总计算力。 - 节省停机模式
有较长时间关机需求，可开启节省停机模式 ，开启后不再收取计算资源（vCPU和内存）、固定公网IP费用。在保留按量付费的服务器的数据和配置信息的同时，节省部分资源使用成本。
4、安全、高可用的网络
- 使用弹性网卡ENI构建高可用、多网络环境的云服务
ENI是一种高度灵活的虚拟网络接口，为ECS实例提供网络接口和IP地址，可随意绑定和解绑。您可以为ECS实例附加多个ENI，以实现多IP地址、多网卡、网络高可用网络、流量隔离等。 - 使用弹性公网IP动态管理IP地址
弹性公网IP是一种动态分配的公网IP地址，它可以独立于云服务器ECS实例存在，可以随时与ECS实例解绑，在需要时重新绑定，满足频繁变更公网通信能力IP不变的场景。 - 使用PrivateLink与阿里云上的服务建立安全稳定的私有连接
PrivateLink能够建立专有网络 VPC与阿里云上的服务安全稳定的私有连接，简化网络架构，实现私网访问服务，避免通过公网访问服务带来的潜在安全风险。 - 安全组控制出入站流量、划分安全域
安全组是一种虚拟防火墙，能够控制ECS实例的出入站流量，用于设置单台或多台云服务器的网络访问控制。安全组具备状态监测和数据包过滤能力，您可以基于安全组的特性和安全组规则的配置在云端划分安全域。
5、面向GPU的自动化运维
- 通过系统事件及时感知神龙底层基础设施异常
系统事件是用于记录和通知云资源的信息，例如资源是否出现异常、资源状态变化等。系统事件还提供了运维能力，实现故障实例快速恢复的效果。系统事件还提供了订阅能力，支持客户构建事件驱动的自动化运维能力。 - GPU健康度巡检和用户自诊断
GPU健康度巡检和用户自诊断功能，通过对GPU在位状态，XID error，infoROM error，驱动异常，PCIE链路异常等，同时系统也针对以上常见异常进行定期巡检，第一时间发现故障并排除，保障业务顺畅运行。 - 通过实例健康状态，实时感知Guest OS运行状态
实例健康状态能反应实例的操作系统是否正常运行，及时感知实例出现OOM或蓝屏等问题。 - 通过部署集，实现ECS实例部署的高可用和低延时
部署集是管理实例部署策略的服务。部署集支持网络低时延策略，将ECS实例集中部署到一个网络拓扑范围内，降低实例间网络延时。支持高可用策略，将ECS实例按物理机严格打散，实现高可用。
| GPU卡型 | NVIDIA L20 | NVIDIA A10 | NVIDIA V100 16G | NVIDIA V100 32G | NVIDIA T4 |
|---|---|---|---|---|---|
| 架构名称 | Ada Lovelace | Ampere | Volta | Volta | Turing |
| 核心代号 | AD102 | GA100 | GV100 | GV100 | TU104 |
| 显存大小(GB) | 48 | 24 | 16 | 32 | 16 |
| 显存类型 | GDDR6 | GDDR6 | HBM2 | HBM2 | GDDR6 |
| 显存带宽(GB/s) (大模型推理性能影响参考) | 864 | 933 | 900 | 900 | 300 |
| 外接总线类型 | PCIe4.0x16 | PCIe4.0x16 | PCIe3.0x16 | PCIe3.0x16 | PCIe3.0x16 |
| 互联总线类型 | 不支持 | 不支持 | SXM2 | SXM2 | 不支持 |
| 互联总线带宽(GB/S) | 不支持 | 不支持 | 300 | 300 | 不支持 |
| TDP(W) | 350 | 150 | 300 | 300 | 70 |
| FP64(TFLOPS) | 不支持 | 0.97 | 7.8 | 7.8 | 0.25 |
| FP64_Tensor(TFLOPS) | 不支持 | 0.97 | 7.8 | 7.8 | 0.25 |
| FP32(TFLOPS) (CV处理和图形能力参考) | 59.8 | 31.2 | 15.7 | 15.7 | 8.1 |
| TF32_Tensor(TFLOPS) | 59.8 | 62.5 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| FP16_Tensor(TFLOPS) (大模型推理算力参考) | 119.5 | 125 | 125 | 125 | 65.13 |
| FP8_Tensor(TFLOPS) | 239 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| INT8_Tensor(TOPS) | 239 | 250 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| INT4_Tensor(TOPS) | 0 | 500 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| GPU 计算型弹性裸金属服务器实例规格 | ebmgn8is | ebmgn7i ebmgn7ix | ebmgn6v | ebmgn6e | ebmgn6i |
| GPU 计算型实例规格 | gn8is | gn7i | gn6v | gn6e | gn6i |
| GPU 虚拟化型实例规格 | sgn8ia | sgn7i-vws sgn7i-vws | - | - | vgn6i-vws |
三、阿里云GPU云服务器应用场景
GPU云服务器适用于视频转码、图片渲染、AI训练、AI推理、云端图形工作站等场景，神行工具包（DeepGPU）为了配合GPU云服务器的计算服务增强能力，也适用于所有AI训练场景和AI推理场景。下面介绍GPU云服务器和神行工具包（DeepGPU）的具体应用场景。
1、GPU云服务器应用场景
1.1 直播实时视频转码
阿里云GPU云服务器重点支持2019年天猫双11狂欢夜直播的实时视频转码，以高画质、低带宽、高分辨率、实时的综合优势服务于天猫双11狂欢夜当天直播业务4K、2K、1080P等各个分辨率的转码。具体说明如下：
- GPU云服务器支持高并发实时视频流5000路以上，并逐步上升到峰值6200路每分钟，且顺利度过流量洪峰。
- GPU云服务器参与实时家居渲染图片生成等业务，首次提供了大量算力强劲的ebmgn6v裸金属实例，支持淘宝渲染方提升几十倍的渲染性能，第一次实现秒级实时渲染，完成总计超过5000张大型家居渲染图。
1.2 AI训练
GPU计算型实例规格族gn6v和gn6e具有优异的通用GPU计算加速能力，适合为深度学习提供加速引擎。具体说明如下：
- gn6v实例配备具有16 GB显存的NVIDIA V100 GPU计算卡，gn6e实例配备具有32 GB显存的NVIDIA V100 GPU计算卡，单节点可提供高达1000 TFlops的混合精度计算能力。
- 实例与弹性计算生态的完美结合，为在线和离线场景提供了通用的解决方案。
- 实例搭配容器服务使用，可以简化部署和运维的复杂度，提供资源调度服务。
1.3 AI推理
GPU计算型实例规格族gn6i具有优异的AI推理能力，满足了深度学习（尤其是推理）场景下的算力需求。具体说明如下：
- gn6i实例基于配备NVIDIA Tesla T4 GPU计算卡，单精度浮点计算能力最高可达8.1 TFlops，int8定点运算处理能力最高可达130 TOPS，支持混合精度。
- 单卡功耗仅75 W，具有极高的性能功耗比。
- 实例与弹性计算生态的完美结合，为在线和离线场景提供了通用的解决方案。
- 实例搭配容器服务使用，可以简化部署和运维的复杂度，并提供资源调度服务。
- 镜像市场提供预装NVIDIA GPU驱动和深度学习框架的镜像，简化您的部署操作。
1.4 云端图形工作站
GPU计算型实例规格族gn6i采用基于Turing架构的NVIDIA Tesla T4 GPU加速器，具有极佳的图形计算能力。gn6i实例可以结合云桌面产品提供云端图形工作站服务，应用于影视动画设计、工业设计、医疗成像、高性能计算的结果呈现等场景。
2、神行工具包（DeepGPU）应用场景
神行工具包中的组件主要包括神龙AI加速引擎AIACC（AIACC-Training和AIACC-Inference）、AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed、AI训练计算优化编译器AIACC-AGSpeed、集群极速部署工具FastGPU以及GPU容器共享技术cGPU，该工具主要适用于AI训练和AI推理场景。具体说明如下：
2.1 AI训练
AIACC适用于所有AI训练场景和AI推理场景。AIACC-ACSpeed和AIACC-AGSpeed适用于所有基于PyTorch框架的AI训练场景，并针对PyTorch框架可以实现定制化的深度优化功能。
AIACC进行AI训练的典型业务场景如下所示：
| 场景 | 适用模型 | 常用存储 |
|---|---|---|
| 图像分类、图像识别 | MXNet框架的模型 | 并行文件存储系统CPFS |
| CTR预估 | TensorFlow框架的Wide&Deep模型 | 文件系统HDFS |
| NLP自然语言处理 | TensorFlow框架的Transformer、Bert模型 | 并行文件存储系统CPFS |
AIACC-ACSpeed进行AI训练的典型业务场景如下所示：
| 场景 | 适用模型 | 常用存储 |
|---|---|---|
| 图像分类、图像识别 | Resnet、VGG16模型等，以及Stable Diffusion等AIGC模型 | 并行文件存储系统CPFS |
| CTR预估 | Wide&Deep模型 | 文件系统HDFS |
| NLP自然语言处理 | Transformer、Bert模型等 | 并行文件存储系统CPFS |
| 大模型 | Megatron-LM、DeepSpeed等混合并行的LLM大模型场景的Pretrain和Finetune | 并行文件存储系统CPFS |
AGSpeed进行AI训练的典型业务场景如下所示：
| 场景 | 场景 |
|---|---|
| 适用模型 | 适用模型 |
| 图像分类 | 图像分类 |
| ResNet、MobileNet等模型 | ResNet、MobileNet等模型 |
| 图像分割 | 图像分割 |
| Unet3D等模型 | Unet3D等模型 |
| NLP自然语言处理 | NLP自然语言处理 |
| BERT、GPT2、T5等模型 | BERT、GPT2、T5等模型 |
2.2 AI推理
AIACC能够适用于所有AI推理场景。该工具进行AI推理的典型业务场景如下所示：
| 场景 | 适用模型 | 配置信息 | 性能优化措施 |
|---|---|---|---|
| 视频超分推理 | 超分模型 | T4 GPU | 进行了如下性能优化，将性能提升至原来的2.7倍。 视频解码移植到GPU。 前后处理移植到GPU。 自动凑满一次运算所需的数据集大小。 卷积的深度优化。 |
| 图像合成在线推理 | GAN模型 | T4 GPU | 进行了如下性能优化，将性能提升至原来的4倍。 前后处理移植到GPU。 自动凑满一次运算所需的数据集大小。 卷积的深度优化。 |
| CTR预估推理 | Wide&Deep模型 | M40 GPU | 进行了如下性能优化，将性能提升至原来的6.1倍。 流水线优化。 模型拆分。 子模型分别优化。 |
| 自然语言处理推理 | Bert模型 | T4 GPU | 进行了如下性能优化，将性能提升至原来的3.3倍。 前后处理流水线优化。 自动凑满一次运算所需的数据集大小。 Kernel深入优化。 |
四、阿里云gpu云服务器最新收费标准参考
为了满足不同用户需求，我们提供了包年包月、按量付费和抢占式实例3种计费方式，用户可以根据自身需求灵活选择。
1、按量付费（后付费）
定义：先使用后付费，阿里云自动按小时从账号中扣除使用资源的费用。
适用场景：适合短期需求，计算资源需求波动或爆发业务，可随时开通，随时删除。例如临时扩展、测试、电商抢购等。
计费方式转换：按量付费可以变更为包年包月。
2、抢占式实例（后付费）
定义：在按量计费基础上的弹性计费方式，价格随供求波动，相对于按量付费实例价格有一定优惠，按实际使用时长进行收费。
适用场景：对计算资源使用时间不敏感、对价格敏感的场景。例如临时扩展、测试、大数据处理等。
计费方式转化：暂不支持转换为其他计费方式。
3、包年包月（预付费）
定义：先付费后使用，在购买ECS GPU实例时一次性付费，购买时长越长，折扣越多。
适用场景：可预估资源使用周期、业务稳定成熟、需要长期使用资源等。例如7*24的Web服务、数据库服务等。
计费方式转换：包年包月可以变更为按量付费。
阿里云GPU云服务器提供了丰富的实例规格，以满足不同计算能力和内存需求的应用场景。以下是gpu云服务器一些主要实例规格的按量付费及包年包月(1月)收费标准，以供参考。
| 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 | 86940元/1年 | 260820元/3年 | 434700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 | 73899元/1年 | 143451元/3年 | 165186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 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 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 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 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 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 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 | 1326000元/1年 | 2574000元/3年 | 2964000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 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 | 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-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-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-c8g1.14xlarge | 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-c8g1.2xlarge | 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 | 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-c8g1.4xlarge | 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-c8g1.8xlarge | 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 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 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 | 91800元/1年 | 162000元/3年 | 270000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 | 108000元/1年 | 324000元/3年 | 540000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 | 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 | 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 | 2500元/1月 | 30000元/1年 | 90000元/3年 | 150000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-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-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-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 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 | 3192元/1月 | 30240元/1年 | 54432元/3年 | 60480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 | 773160元/1年 | 1500840元/3年 | 1728240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-c12g1.3xlarge | 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 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 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 | 154632元/1年 | 300168元/3年 | 345648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-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 | 1237056元/1年 | 2401344元/3年 | 2765184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 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 | 197668.35元/1年 | 383709.15元/3年 | 441846.9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.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 | 395336.7元/1年 | 767418.3元/3年 | 883693.8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-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 | 260629.38元/1年 | 505927.62元/3年 | 582583.32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-c32g1.8xlarge | 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 | 87852.6元/1年 | 170537.4元/3年 | 196376.4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-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-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-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 | 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-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-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-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-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-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-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 |
| 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 |
| 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 | 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-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-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-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-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 | 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-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-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 | 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-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-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 | 306900元/3年 | 353400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 |
五、阿里云GPU云服务器最新活动价格参考
如上图所示，阿里云推出了GPU云服务器首购活动包月5折，包年低至4折起。官网折扣包月低至6折起等相关优惠，例如GPU 计算型 gn6i实例4核15G活动价格为1681.00元/1个月、10164.00元/6个月、16141.80元/1年。具体活动价格如下表所示：
| 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 |
说明：以上价格仅供参考使用，实际购买中选择不同带宽、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自行查询：https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/markets/aliyun/gpu/aigc
阿里云服务器便宜购买必领福利：
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为便于理解，现列举两个实例说明。其一，通用算力型u1实例（ecs.u1 - c1m2.xlarge），配置为4核8G5M带宽，其活动价格为1322.78元/1年。若使用7.5折优惠券，可减免330.69元，最终券后价格仅为992.09元/1年。其二，计算型c8y实例(ecs.c8y.2xlarge)，配置为8核16G5M带宽，活动价格为4855.43元/1年。使用7.5折优惠券后，可减免1213.86元，券后价格降至3641.57元/1年。以上实例充分展示了该优惠券所带来的显著优惠效果。7.5折优惠券领取地址：点此进入阿里云官方云小站平台领取
综上所述：当AI革命的浪潮席卷全球，阿里云GPU云服务器正载着企业驶向智能化转型的蓝海。它不仅拥有超强性能基因——从深度学习的神经网络淬炼到科学计算的精密推演，从三维图形的丝滑渲染到8K视频的秒级处理，其澎湃算力能轻松驾驭各类高负载场景；更创新性地推出"乐高式"资源方案，让企业像拼积木般灵活配置算力资源，彻底告别传统IT架构的笨重与浪费。
而神行工具包（DeepGPU）的加入，通过智能调度算法与深度优化框架，它能让AI模型训练效率呈指数级跃升，推理延迟压缩至毫秒级，真正实现"算力自由"。更令人心动的是，当前限时优惠活动正如强劲东风，让企业能以极具性价比的方式，将这套AI基础设施收入囊中。
在数字化转型的十字路口，阿里云GPU云服务器已不仅是技术选项，而是企业抢占AI制高点的战略级装备。它用硬核实力证明：拥抱智能化未来，从未如此触手可及。
