竞价这种方式适合不适合GPU云服务器,怎么买更划算??

什么,阿里云出竞价了!!!

竞价实例全网1折起开售,云服务器最低每小时不足2分钱。2分钱?!

“竞价”型实例是个虾米?竟然能低至一折起。

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竞价?难道是比谁眼力好吗?真的能够捡到便宜吗?这么高大上的阿里云产品GPU也能够吗?

hoho,
来看个究竟。
搭载Nvidia最新一代P100计算卡GN5实例,竞价购买最低只需1.54元/小时起。
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竞价这种方式适不适云服务器,怎么买更划算??服务器

哪些客户能够用?哪些场景能够用?
场景解析:
视频渲染/转码的场景
一般的渲染场景架构计算与存储是分离的,而且计算采用分布式部署而渲染素材数据和渲染结果采用集中存储;
任何一个渲染项目,其中很大一部分的成原本自分布式的计算所须要大量GPU;可是在渲染场景下,每路GPU之间的计算相互独立无交互,经过加入简单的GPU计算节点容错机制,能够经过“竞价付费”获取GPU实例+NAS/OSS集中存储的方式,把计算资源的成本大大下降,进而大幅下降总的渲染成本。
以经常使用的ecs.ga1.4xlarge(16vCPU/40GB内存/1*AMD S7150 GPU卡)为例,其包月小时价格为: 8.35元/小时,当采用10个实例组成集群时,渲染8小时的总花费为668元(8.35X10X8=668)。当使用竞价性方式,能够最低一折起只要不到百元花费便可完成,大幅下降计算费用。架构

AI深度学习场景
深度学习Training训练场景中模型中间数据可经过checkpoint机制存放于云盘或NAS/OSS等持久存储中,利用类似的计算存储分离的架构,也可利用竞价实例来显著下降GPU实例成本;
深度学习Inference在线推理场景,充分利用各推理节点间的无状态特征,部署多个竞价性实例,且经过前端接入SLB负载均衡,将推理请求引流到不一样的GPU竞价实例,达到更高的性价比。
以推理计算型实例gn5i-c8g1.2xlarge(8vCPU/32GB内存/1*Nvidia P4 GPU卡)为例,其包月小时价位4.67元,当采用10个实例组成AI深度学习推理服务时,其每小时的GPU成本46.7元。考虑业务波峰和谷,可采用包月+竞价组合方式,保留少许包月实例知足最低要求,并经过竞价实例来知足波动的请求,整体费用上能够下降到原包月的40%~70%!负载均衡

科学计算
利用科学计算模型的容错机制,多个竞价性GPU卡之间分别计算,而数据存放在NAS/OSS等持久共享存储中,这种方式在提高总体扩展性的同时,显著下降计算成本。
以经常使用的gn5-c28g1.7xlarge(28vCPU/112GB内存/1*Nvidia P100 GPU卡)为例,其包月小时价为28.09元,当采用10个实例组成HPC集群时,计算8小时的总花费为2247.2元。当使用竞价性方式,能够最低一折起,最低只要不到三百元便可完成。
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这么便宜,这么便宜,这么便宜,阿里云是疯了吗?不过仍是要了解清楚到底什么状况下使用竞价型实例,真的能够享受特么如此吐血的亏本价?分布式

考题来了。
1.竞价型实例经过竞价的方式,最低能够几折?学习

2.GPU有哪些实例规格?阿里云

3.竞价这种方式适不适云服务器,怎么买更划算??spa

 

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