CDNK博客
阿里云的 gn7i 实例是基于 NVIDIA T4 GPU 的计算优化型实例，专为人工智能推理、机器学习训练、图形渲染等高性能计算场景设计。以下是关于 gn7i 实例的典型配置信息（截至2024年数据，具体以阿里云官网最新发布为准）：
🖥️ gn7i 实例规格概览
| 项目 | 配置说明 |
|---|---|
| 实例类型 | GPU 计算型 |
| GPU 型号 | NVIDIA T4（16GB GDDR6 显存，支持 INT8/Tensor Core X_X） |
| GPU 数量 | 每实例配备 1~4 块 T4 GPU（根据具体规格） |
| CPU 类型 | 第二代 Intel® Xeon® 可扩展处理器（Cascade Lake）或更新版本 |
| CPU 核心数 | 通常为 8 核 ~ 64 核（视具体规格而定） |
| 内存容量 | 内存与 vCPU 比例约为 4:1 ~ 8:1，例如 32GB ~ 512GB |
| 网络能力 | 支持高带宽、低延迟网络，部分规格支持高达 25Gbps 网络带宽 |
| 存储支持 | 支持 ESSD 云盘、SSD 云盘、高效云盘，可挂载多块数据盘 |
🔧 典型规格示例（gn7i.8xlarge）
| 参数 | 值 |
|---|---|
| 实例规格 | gn7i-c8g1.8xlarge |
| vCPU | 32 核 |
| 内存 | 128 GB |
| GPU | 1 × NVIDIA T4（16GB 显存） |
| 网络带宽 | 最高 10 Gbps（增强型网络） |
| 适用场景 | AI 推理、视频处理、深度学习训练、图形渲染等 |
更大规格如
gn7i-c8g1.16xlarge提供 64vCPU + 2×T4，适合大规模模型部署。
✅ 主要特性
- NVIDIA T4 GPU：支持 CUDA、TensorRT、cuDNN，适用于 TensorFlow、PyTorch 等主流框架。
- 增强型网络：支持 SR-IOV 技术，降低网络延迟。
- ECS 集成：与阿里云 VPC、SLB、NAS、OSS 等服务无缝集成。
- 镜像支持：提供预装 GPU 驱动和深度学习框架的公共镜像（如 Alibaba Cloud Linux + NVIDIA 驱动）。
📌 适用场景
- AI 模型推理服务（如 BERT、ResNet、YOLO）
- 视频编解码与实时转码
- 3D 渲染与云游戏
- 科学计算与仿真
- 深度学习训练（中小规模）
💰 定价模式
- 按量付费：灵活使用，按秒计费。
- 包年包月：长期使用更优惠。
- 抢占式实例：成本更低，适合容错性高的任务。
⚠️ 注意：GPU 实例价格较高，建议通过 阿里云官网控制台 查询实时价格。
🔗 参考链接
- 阿里云官方文档：
https://help.aliyun.com/product/25365.html - 实例规格列表：
https://help.aliyun.com/document_detail/159311.html
如果你有具体的业务需求（如部署 LLM 推理、视频处理等），可以告诉我，我可以推荐合适的 gn7i 规格或替代方案（如 gn6i、gn7e 等）。