2019年12月26日，紫光云基于NVIDIA Tesla T4的GPU云主机实例gni1. xlarge .4和gni1 .2xlarge.4正式发布， 可部署AI推理、图形应用、高性能计算等，帮助客户更快的运行工作负载，提升工作效率，以更低的成本实现更多的功能。
云计算通过算法、算力将数据转变成价值，是重要的生产工具，而云主机在这一进程中扮演着至关重要的作用，承担了企业大量计算任务。因此，云主机的整体性能决定了云计算的用户体验，基于Tesla T4的GPU云主机以其极具突破性的推理性能，提高响应性和优于40倍的低延时高吞吐量，进而可以实时满足更多请求。
规格升级
Tesla T4采用图灵（Turing）架构，包含了2560 个 CUDA 内核及16GB显存，具有 32 位单精度和16 位半精度浮点数学单元（FP32 和 FP16）以及 8 位和 4 位整数数学单元（INT8和 INT4），能够执行高达 260 TOPS 的计算性能。
响应性是提高用户参与度的关键，紫光云GPU所使用的Tesla T4是世界上极其先进的推理加速器，是专为 AI 推理工作而设计的显卡，其提供AI训练推理能力的Tensor Core及RT Core，适用于多种机器学习的加速工作负载，相比上一代P4，性能更加强大、同时功耗更低。
这意味着搭载T4的紫光云GPU云主机对语音、视频、搜索引擎、图像神经网络的处理和计算能力将会指数级加速，能提供最为稳定、可靠、高性能的GPU云计算服务。
Tesla T4卓越的推理性能
此外，Tesla所支持的RT Core满足了计算机图形学的技术要求，借助逼真的实时渲染及视频和图像处理，实现栩栩如生的场景，结合云的便利性及GPU的高性能，为传媒娱乐、建筑、制造等行业的技术提供全新的内容创建方式。
AI提速
AI技术的出现加速了数字化转型，如何以更低的成本和更高的算力支持AI技术，是云计算的重要课题。与推理训练通常使用的V100GPU相比，Tesla T4 GPU能够以更低的成本支持TensorCore 技术和 16GB 大显存，提高了机器学习训练能力，大幅缩短了人工智能模型训练的时间。
Tesla T4的硬件编码器引擎可通过视频编解码SDK进行编程，针对 AI 视频应用的优化特性，提供两倍于 Tesla P4 的性能。Tesla T4 可以解码多达 38 个全高清视频流，从而可以轻松地将可扩展的深度学习集成到视频管线中，以提供创新的智能视频服务。此外也能赋力云游戏，进行游戏图像渲染及流式传输，使玩家快速流畅地享受游戏乐趣。
紫光云以云平台为支撑，以运营服务为引擎，以生态发展为龙头，针对政企行业客户提供从技术设备到公有云、私有云、混合云以及云生态的全栈式方案交付能力和最优的用户体验。此次紫光云上线 NVIDIA T4 GPU云主机，将为用户提供更高性能的计算能力，帮助用户以更低的成本实现更多功能。
售卖规格
面对AI快速发展对算力需求的各种挑战，紫光云基于NVIDIA T4 GPU云主机实例及其它基础产品，打造多样化解决方案，以出色的计算性能、安全性能及更有竞争力的成本优势，满足语音、视频、搜索引擎、图像神经网络等多种场景的算力需求，实现在数据处理、人工智能、云游戏等领域的应用价值。
紫光云GPU售卖规格
2024-06-21
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2024-05-24
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