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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参数 \ 机型 | NVIDIA A100 Tensor Core GPU (GPU 云服务器 g3) | NVIDIA Tesla P100 (GPU 云服务器 g2) |
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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。