搭载 Ampere 架构 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 显卡，单台最多可挂载 8 块 GPU，适用于深度学习、HPC 应用加速。
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GPU 资源灵活配置
在控制台上即可完成创建并挂载 GPU，同时可以灵活指定CPU、内存、GPU类型和数量、系统盘大小、操作系统等。
基础环境一键部署
根据用户的需要，针对常用的操作系统定制GPU主机模板，预置驱动、CUDA库，以及cuDNN的安装包，帮助您一键部署环境。
弹性购买，按秒计费
GPU 资源按秒计费，按小时扣费。若不到 1 小时就销毁了资源，则会退回剩余时间扣去的费用；此外，关机之后，只收取磁盘费用，有效控制成本。
物理直通方式连接
采用物理直通方式连接，消除虚拟化损耗，提供接近物理部署的计算性能。
超强计算加速
为满足高性能计算的需求，系统提供 NVIDIA A100 型号的 GPU，单台主机可配置 8 张 GPU 卡，支持大规模计算任务。
极高网络性能
基于 Mellanox 200G HDR InfiniBand 解决方案，支持 InfiniBand 无限带宽技术，内网带宽最高可到 200Gb/s，具有极高的吞吐量和极低的延迟。
| 参数 \ 机型 | NVIDIA A100 Tensor Core GPU (GPU 云服务器 g3) | NVIDIA Tesla P100 (GPU 云服务器 g2) |
|---|---|---|
| GPU 架构 | Ampere | Pascal |
| CUDA 核心 | 6912 | 3584 |
| 单精度浮点运算性能 | 19.5 TFLOPS | 9.3 TFLOPS |
| 双精度浮点运算性能 | 9.7 TFLOPS | 4.7 TFLOPS |
| 互联接口 | PCIe 4.0： 64 GB/s 第三代 NVIDIA® NVLink®： 600 GB/s** |
PCle 3：32 GB/s NVIDIA NVLink 互联带宽：- |
视频的生产和消费其实是不对等的，用户在生产视频内容时，通常只会产生一路或几路特定规格的视频。而当视频在消费时，却需要应对复杂的网络环境（有线、WIFI、移动网络等）、解码能力不一的各式终端，以及灵活多变的用户需求（多画面展示、水印、超分、高质低码等）。并且由于视频编码标准的快速演进，H265/VP9/AV1 等编码格式的快速普及，对原始视频进行编码格式、分辨率、带宽、帧率、封装格式以及加水印等，诸如此类的转码处理，是整个音视频行业不可或缺的一环，转码已然成为行业刚需。
深度学习算法的突破是新一轮 AI 产业腾飞的开端，将计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、跨媒体分析与推理、自主无人系统等关键技术推向高潮。但在应用落地过程中，深度学习算法的进展极大依赖算增长，“研究三年算法不如用 10 倍 GPU”——这样的算力焦虑正成为业界的普遍困扰。青云QingCloud 提供极致算力支持实现深度学习算法加速和快速部署，超高的性价比帮您彻底远离算力焦虑。
