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摘要：關(guān)于實(shí)例可以參考官方文檔阿里云實(shí)例規(guī)格族匯總之輕量級計算型實(shí)例規(guī)格族官方詳解，包括實(shí)例的使用場景等詳細(xì)信息。小顆粒的虛擬化實(shí)例則具有更好的成本優(yōu)勢且可以使用鏡像方式批量部署，更加便利搭建深度學(xué)習(xí)教學(xué)實(shí)驗(yàn)環(huán)境。
阿里云推出虛擬化GPU VGN5i實(shí)例，適用于云游戲、VR/AR、AI推理和DL教學(xué)等輕量級GPU計算場景，更細(xì)粒度的GPU計算服務(wù)，阿里云百科網(wǎng)分享：
什么是虛擬化GPU服務(wù)？
虛擬化GPU服務(wù)是一種彈性GPU計算服務(wù)，用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇比一顆物理GPU更小的計算資源來部署自己的業(yè)務(wù)。簡單來說，虛擬GPU計算服務(wù)成本更低，價格更便宜。關(guān)于VGN5i實(shí)例可以參考官方文檔：阿里云實(shí)例規(guī)格族匯總之輕量級GPU計算型實(shí)例規(guī)格族vgn5i官方詳解，包括vgn5i實(shí)例的GPU、使用場景等詳細(xì)信息。
虛擬化GPU服務(wù)和常規(guī)GPU計算有什么區(qū)別？| 云吞鋪?zhàn)?/th> | 常規(guī)GPU實(shí)例 | 虛擬化GPU實(shí)例 |
|---|---|---|
| CPU加速器呈現(xiàn) | 通過設(shè)備直通方式提供物理GPU加速器 | 通過GPU虛擬化方式提供虛擬GPU加速器 |
| 運(yùn)行穩(wěn)定性 | 僅支持作業(yè)離線遷移 | 支持作業(yè)在線遷移 |
| 計算業(yè)務(wù)場景 | 重負(fù)載GPU加速計算/深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理計算/HPC計算/重載圖形計算 | 輕負(fù)載GPU計算/輕負(fù)載的深度學(xué)習(xí)推理計算/深度學(xué)習(xí)教學(xué)場景/云游戲與VR/AR場景 |
| 使用與管理 | 彈性計算服務(wù)實(shí)例/業(yè)務(wù)擴(kuò)展以單顆物理GPU資源方式增加 | 彈性計算服務(wù)實(shí)例/業(yè)務(wù)擴(kuò)展以更小粒度GPU資源方式增加（例如：1/8或1/4顆Tesla P4的資源） |
圖形與AI計算場景全覆蓋，虛擬化GPU服務(wù)是通過GPU虛擬化技術(shù)將物理GPU資源進(jìn)行切分，虛擬化的GPU依然具有物理GPU的所有計算特性。用戶可以使用虛擬化GPU實(shí)例搭建自己的AI推理計算業(yè)務(wù)，云端圖形工作站或者游戲業(yè)務(wù)：
圖形計算
單顆物理GPU的計算能力越來越強(qiáng)，虛擬桌面，圖形設(shè)計以及云游戲和VR/AR應(yīng)用則在部分場景下需要小粒度的GPU計算資源。
云游戲和VR/AR應(yīng)用在批量部署時使用虛擬化GPU實(shí)例，成本優(yōu)勢也將極為明顯。
深度學(xué)習(xí)計算
在深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練計算場景中，雖然對單顆GPU的性能要求與日俱增，但在諸多深度學(xué)習(xí)推理計算場景中，則需要小粒度的GPU計算資源。
在AI應(yīng)用普惠化的背景下，小粒度的虛擬化GPU實(shí)例更加貼合用戶業(yè)務(wù)場景，幫助用戶降低業(yè)務(wù)支出。
云游戲
隨著5G移動通信業(yè)務(wù)的快速展開，云游戲發(fā)展最大的阻礙帶寬和延時得以消除，基于云端計算的云游戲有著諸多優(yōu)勢。例如：使用相同配置的虛擬化GPU實(shí)例，用戶的游戲運(yùn)行基礎(chǔ)環(huán)境變得統(tǒng)一可控，更有利于游戲開發(fā)團(tuán)隊提供更多高質(zhì)量的圖形游戲給游戲用戶而不必?fù)?dān)心游戲用戶的游戲機(jī)配置和性能不匹配。
VR/AR
5G移動通信帶來的另一個機(jī)會是VR/AR，基于云端GPU加速的VR/AR應(yīng)用也將不再依賴昂貴的專用終端，推廣起來也變得更加容易，用戶僅需要基于手持移動設(shè)備或者家中的電視即可實(shí)現(xiàn)VR/AR應(yīng)用。
AI推理
隨著AI技術(shù)的普及，基于AI技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用也變得更加普遍，而這些應(yīng)用更多使用輕量級的AI算法模型，且更加依賴于基于容器的彈性部署，小顆粒的虛擬化GPU實(shí)例則更加適合這樣的計算場景。
DL教學(xué)
AI技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合變得越來越深入，AI技術(shù)也成為了國家戰(zhàn)略，培養(yǎng)更多的AI人才也變成了必須。高等院校和領(lǐng)先的AI培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也越來越多依賴于云端GPU實(shí)例作為教學(xué)實(shí)驗(yàn)資源。小顆粒的虛擬化GPU實(shí)例則具有更好的成本優(yōu)勢且可以使用鏡像方式批量部署，更加便利搭建深度學(xué)習(xí)教學(xué)實(shí)驗(yàn)環(huán)境。
在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中，批量部署成本和快速彈性伸縮是用戶的主要關(guān)注點(diǎn)。批量部署的成本優(yōu)勢和快速彈性伸縮可以幫助用戶自如應(yīng)對業(yè)務(wù)變化，提高業(yè)務(wù)效率和減少業(yè)務(wù)支出。
批量部署成本
在諸多圖形計算和AI推理計算的場景中，用戶通常并不要求單GPU實(shí)例的計算性能十分強(qiáng)大，而是更加關(guān)注業(yè)務(wù)在批量部署中的成本。小粒度的虛擬化GPU實(shí)例則更加合適這些場景，很好的平衡用戶業(yè)務(wù)在批量部署中的成本需求。
快速彈性伸縮
擁有了小粒度的虛擬化GPU實(shí)例，用戶不必再為了匹配較強(qiáng)的物理GPU資源而將服務(wù)部署成為復(fù)雜的胖服務(wù)節(jié)點(diǎn)，而是可以基于容器方式將有GPU計算需求的服務(wù)都解耦部署在不同的虛擬化GPU實(shí)例節(jié)點(diǎn)上。這樣部署的瘦服務(wù)節(jié)點(diǎn)更加有利于快速彈性伸縮，在業(yè)務(wù)的任何時刻都可以應(yīng)對自如，提高業(yè)務(wù)運(yùn)維效率。
提高運(yùn)維效率
使用小顆粒的虛擬化GPU實(shí)例進(jìn)行瘦服務(wù)節(jié)點(diǎn)部署，使得服務(wù)環(huán)境配置和服務(wù)接口變得簡單，使用不同的鏡像即可部署大規(guī)模的AI應(yīng)用而無需部署復(fù)雜的胖節(jié)點(diǎn)，提供運(yùn)維效率，降低時間風(fēng)險和成本。
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