阿里云GPU云服务器费用详解及优惠价格分享
随着人工智能、深度学习、图形处理等领域的快速发展，GPU云服务器的需求日益增加。阿里云gpu云服务器与云服务器ECS一样，即可以月付也可以年付，gpu云服务器多适用于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理等应用场景。本文将详细介绍阿里云GPU云服务器的收费标准、应用场景以及最新优惠活动，帮助用户更好地选择和使用GPU云服务器。https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19316870-0f6d342bae157e93.png
<div class="image-caption">gpu云服务器产品图.png
<h2>一、阿里云GPU云服务器概述</h2>
<h3>1.1 GPU云服务器简介</h3>
阿里云GPU云服务器结合了GPU与CPU的优势，提供高性能的计算能力，特别适用于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理等领域。用户可以根据实际需求灵活选择配置和付费方式，实现资源的即开即用和弹性伸缩。
<h3>1.2 选择GPU云服务器的原因</h3>
GPU在处理大规模并发计算和浮点运算方面具有显著优势，能够提供比CPU高百倍的计算能力。这使得GPU云服务器在处理复杂计算任务时更加高效。阿里云GPU云服务器配备了业界领先的GPU计算卡，结合高性能CPU平台，能够满足各种高性能计算需求。
<h2>二、阿里云GPU云服务器产品优势</h2>
<h3>2.1 覆盖范围广泛</h3>
阿里云GPU云服务器在全球17个地域实现规模部署，结合弹性供应、弹性伸缩等交付方式，能够很好地满足用户业务的突发需求。无论用户在全球哪个地区，都能享受到快速、稳定的GPU计算服务。
<h3>2.2 超强计算能力</h3>
阿里云GPU云服务器配备业界超强算力的GPU计算卡，结合高性能CPU平台，单实例可提供高达1000 TFLOPS的混合精度计算性能。这种强大的计算能力使得用户能够高效完成复杂的计算任务，提升业务处理效率。
<h3>2.3 网络性能出色</h3>
阿里云GPU云服务器实例的VPC网络最大支持450万的PPS及32 Gbit/s的内网带宽。在超级计算集群产品中，节点间额外提供高达50 Gbit/s的RDMA网络，满足节点间数据传输的低延时高带宽要求。这种出色的网络性能确保了用户在进行大规模数据传输和处理时能够保持高效稳定。
<h3>2.4 购买方式灵活</h3>
阿里云GPU云服务器支持多种付费模式，包括包年包月、按量付费、抢占式实例、预留实例券、存储容量单位包等。用户可以根据实际需求选择最合适的付费方式，避免资源浪费，降低使用成本。
<h2>三、阿里云GPU云服务器应用场景</h2>
<h3>3.1 直播实时视频转码</h3>
阿里云GPU云服务器在直播实时视频转码方面具有显著优势。它能够支持高画质、低带宽、高分辨率的实时视频转码，满足大型直播活动的需求。例如，在天猫双11狂欢夜直播中，阿里云GPU云服务器成功支持了4K、2K、1080P等各个分辨率的转码任务，确保了直播画面的流畅和清晰。
<h3>3.2 AI训练</h3>
阿里云GPU云服务器在AI训练方面表现出色。其配备的NVIDIA V100 GPU计算卡具有优异的通用GPU计算加速能力，能够为深度学习提供强大的计算支持。用户可以利用阿里云GPU云服务器进行高效的模型训练和迭代，加速AI应用的开发和部署。
<h3>3.3 AI推理</h3>
对于AI推理场景，阿里云GPU云服务器同样具备出色的性能。其配备的NVIDIA Tesla T4 GPU计算卡具有低功耗、高性能的特点，能够满足实时推理的需求。用户可以利用阿里云GPU云服务器进行高效的模型推理和部署，提升AI应用的响应速度和准确性。
<h3>3.4 云端图形工作站</h3>
阿里云GPU云服务器还可以作为云端图形工作站使用。其配备的NVIDIA Tesla T4 GPU加速器具有极佳的图形计算能力，能够支持影视动画设计、工业设计、医疗成像等专业图形图像处理任务。用户可以通过云桌面产品访问云端图形工作站资源，实现高效、便捷的图形处理工作。
<h2>四、阿里云GPU云服务器收费标准</h2>
阿里云GPU云服务器的收费标准因配置和付费方式的不同而有所差异。以下是2024年阿里云GPU云服务器的最新收费标准（部分示例）：
<table>
<thead>
<tr>
<th>实例规格</th>
<th>vCPUs</th>
<th>内存(GiB)</th>
<th>按量(小时)</th>
<th>标准目录月价</th>
<th>优惠月价</th>
<th>年付月价</th>
<th>3年付月价</th>
<th>5年付月价</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn8t.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>1024</td>
<td>110.4167</td>
<td>53000</td>
<td>53000</td>
<td>53000</td>
<td>53000</td>
<td>53000</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7.26xlarge</td>
<td>104</td>
<td>768</td>
<td>252.666666</td>
<td>121280</td>
<td>121280</td>
<td>103088</td>
<td>66704</td>
<td>46086.4</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7-c12g1.3xlarge</td>
<td>12</td>
<td>94</td>
<td>31.583333</td>
<td>15160</td>
<td>15160</td>
<td>12886</td>
<td>8338</td>
<td>5760.8</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.13xlarge</td>
<td>52</td>
<td>378</td>
<td>126.333333</td>
<td>60640</td>
<td>60640</td>
<td>51544</td>
<td>33352</td>
<td>23043.2</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.26xlarge</td>
<td>104</td>
<td>756</td>
<td>252.666666</td>
<td>121280</td>
<td>121280</td>
<td>103088</td>
<td>66704</td>
<td>46086.4</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7e.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>1024</td>
<td>277.933</td>
<td>133408</td>
<td>133408</td>
<td>113396.8</td>
<td>73374.4</td>
<td>50695.04</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7i.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>768</td>
<td>53.2331</td>
<td>25551.9</td>
<td>25551.9</td>
<td>21719.12</td>
<td>14053.55</td>
<td>9709.72</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>30</td>
<td>9.5326</td>
<td>4575.66</td>
<td>4575.66</td>
<td>3889.31</td>
<td>2516.61</td>
<td>1738.75</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>60</td>
<td>10.0934</td>
<td>4844.81</td>
<td>4844.81</td>
<td>4118.09</td>
<td>2664.65</td>
<td>1841.03</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.8xlarge</td>
<td>32</td>
<td>188</td>
<td>13.3083</td>
<td>6387.98</td>
<td>6387.98</td>
<td>5429.78</td>
<td>3513.39</td>
<td>2427.43</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-4x.8xlarge</td>
<td>32</td>
<td>128</td>
<td>38.1305</td>
<td>18302.63</td>
<td>18302.63</td>
<td>15557.24</td>
<td>10066.45</td>
<td>6955</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-2x.8xlarge</td>
<td>32</td>
<td>128</td>
<td>20.1867</td>
<td>9689.63</td>
<td>9689.63</td>
<td>8236.19</td>
<td>5329.3</td>
<td>3682.06</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c48g1.12xlarge</td>
<td>48</td>
<td>310</td>
<td>17.944</td>
<td>8613</td>
<td>8613</td>
<td>7321.05</td>
<td>4737.15</td>
<td>3272.94</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c56g1.14xlarge</td>
<td>56</td>
<td>346</td>
<td>21.533</td>
<td>10335.6</td>
<td>10335.6</td>
<td>8785.26</td>
<td>5684.58</td>
<td>3927.53</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.16xlarge</td>
<td>64</td>
<td>376</td>
<td>26.6166</td>
<td>12775.95</td>
<td>12775.95</td>
<td>10859.56</td>
<td>7026.77</td>
<td>4854.86</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-8x.16xlarge</td>
<td>64</td>
<td>256</td>
<td>76.2609</td>
<td>36605.25</td>
<td>36605.25</td>
<td>31114.46</td>
<td>20132.89</td>
<td>13909.99</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-4x.16xlarge</td>
<td>64</td>
<td>256</td>
<td>40.3734</td>
<td>19379.25</td>
<td>19379.25</td>
<td>16472.36</td>
<td>10658.59</td>
<td>7364.12</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>752</td>
<td>53.2331</td>
<td>25551.9</td>
<td>25551.9</td>
<td>21719.12</td>
<td>14053.55</td>
<td>9709.72</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7i-8x.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>512</td>
<td>80.7469</td>
<td>38758.5</td>
<td>38758.5</td>
<td>32944.72</td>
<td>21317.18</td>
<td>14728.23</td>
</tr>
<tr>
<td>轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge</td>
<td>4</td>
<td>30</td>
<td>3.076559</td>
<td>1476.75</td>
<td>1476.75</td>
<td>1255.24</td>
<td>812.21</td>
<td>561.16</td>
</tr>
<tr>
<td>轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge</td>
<td>10</td>
<td>62</td>
<td>5.568747</td>
<td>2673</td>
<td>2673</td>
<td>2272.05</td>
<td>1470.15</td>
<td>1015.74</td>
</tr>
<tr>
<td>轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge</td>
<td>14</td>
<td>93</td>
<td>8.060934</td>
<td>3869.25</td>
<td>3869.25</td>
<td>3288.86</td>
<td>2128.09</td>
<td>1470.31</td>
</tr>
<tr>
<td>轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge</td>
<td>30</td>
<td>186</td>
<td>15.537497</td>
<td>7458</td>
<td>7458</td>
<td>6339.3</td>
<td>4101.9</td>
<td>2834.04</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge</td>
<td>4</td>
<td>15.5</td>
<td>1.871086</td>
<td>898.12</td>
<td>898.12</td>
<td>763.4</td>
<td>493.97</td>
<td>341.29</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge</td>
<td>4</td>
<td>8</td>
<td>1.831</td>
<td>878.99</td>
<td>878.99</td>
<td>747.14</td>
<td>483.44</td>
<td>334.02</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>31</td>
<td>3.117701</td>
<td>1496.5</td>
<td>1496.5</td>
<td>1272.02</td>
<td>823.07</td>
<td>568.67</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>16</td>
<td>3.078</td>
<td>1477.37</td>
<td>1477.37</td>
<td>1255.76</td>
<td>812.55</td>
<td>561.4</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>62</td>
<td>5.61093</td>
<td>2693.25</td>
<td>2693.25</td>
<td>2289.26</td>
<td>1481.29</td>
<td>1023.43</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>32</td>
<td>5.571</td>
<td>2674.12</td>
<td>2674.12</td>
<td>2273</td>
<td>1470.76</td>
<td>1016.16</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>125</td>
<td>34.742</td>
<td>16676</td>
<td>16676</td>
<td>14174.6</td>
<td>9171.8</td>
<td>6336.88</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.8xlarge</td>
<td>32</td>
<td>250</td>
<td>69.483</td>
<td>33352</td>
<td>33352</td>
<td>28349.2</td>
<td>18343.6</td>
<td>12673.76</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.16xlarge</td>
<td>64</td>
<td>500</td>
<td>138.967</td>
<td>66704</td>
<td>66704</td>
<td>56698.4</td>
<td>36687.2</td>
<td>25347.52</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>1000</td>
<td>277.933</td>
<td>133408</td>
<td>133408</td>
<td>113396.8</td>
<td>73374.4</td>
<td>50695.04</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ex.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>1024</td>
<td>270.8333</td>
<td>130000</td>
<td>130000</td>
<td>110500</td>
<td>71500</td>
<td>49400</td>
</tr>
<tr>
<td>ARM GPU计算型 ecs.gn7r-c16g1.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>64</td>
<td>4.8667</td>
<td>2336</td>
<td>2336</td>
<td>1985.6</td>
<td>1284.8</td>
<td>887.68</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ix.32xlarge</td>
<td>128</td>
<td>512</td>
<td>80.7469</td>
<td>38758.5</td>
<td>38758.5</td>
<td>32944.72</td>
<td>21317.18</td>
<td>14728.23</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>26.46</td>
<td>7620</td>
<td>4572</td>
<td>3429</td>
<td>2209.8</td>
<td>2209.8</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.8xlarge</td>
<td>32</td>
<td>128</td>
<td>105.84</td>
<td>30480</td>
<td>18288</td>
<td>13716</td>
<td>8839.2</td>
<td>8839.2</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.16xlarge</td>
<td>64</td>
<td>256</td>
<td>211.68</td>
<td>60960</td>
<td>36576</td>
<td>27432</td>
<td>17678.4</td>
<td>17678.4</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6v-c10g1.20xlarge</td>
<td>82</td>
<td>336</td>
<td>219.64</td>
<td>63255</td>
<td>37953</td>
<td>28464.75</td>
<td>18343.95</td>
<td>18343.95</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge</td>
<td>4</td>
<td>15</td>
<td>11.63</td>
<td>3348</td>
<td>3348</td>
<td>1674</td>
<td>1071.36</td>
<td>1071.36</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>31</td>
<td>14</td>
<td>4032</td>
<td>4032</td>
<td>2016</td>
<td>1290.24</td>
<td>1290.24</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c16g1.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>62</td>
<td>16.41</td>
<td>4725</td>
<td>4725</td>
<td>2362.5</td>
<td>1512</td>
<td>1512</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.6xlarge</td>
<td>24</td>
<td>93</td>
<td>17.19</td>
<td>4950</td>
<td>4950</td>
<td>2475</td>
<td>1584</td>
<td>1584</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c40g1.10xlarge</td>
<td>40</td>
<td>155</td>
<td>14.819</td>
<td>7112.9</td>
<td>7112.9</td>
<td>3556.45</td>
<td>2276.13</td>
<td>2276.13</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.12xlarge</td>
<td>48</td>
<td>186</td>
<td>34.38</td>
<td>9900</td>
<td>9900</td>
<td>4950</td>
<td>3168</td>
<td>3168</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.24xlarge</td>
<td>96</td>
<td>372</td>
<td>68.75</td>
<td>19800</td>
<td>19800</td>
<td>9900</td>
<td>6336</td>
<td>6336</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6i.24xlarge</td>
<td>96</td>
<td>384</td>
<td>68.75</td>
<td>19800</td>
<td>19800</td>
<td>16830</td>
<td>10890</td>
<td>7524</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6e.24xlarge</td>
<td>96</td>
<td>768</td>
<td>157.92</td>
<td>75800</td>
<td>75800</td>
<td>64430</td>
<td>41690</td>
<td>28804</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.3xlarge</td>
<td>12</td>
<td>92</td>
<td>19.739</td>
<td>9475</td>
<td>9475</td>
<td>8053.75</td>
<td>5211.25</td>
<td>3600.5</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.12xlarge</td>
<td>48</td>
<td>368</td>
<td>78.958</td>
<td>37900</td>
<td>37900</td>
<td>32215</td>
<td>20845</td>
<td>14402</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.24xlarge</td>
<td>96</td>
<td>736</td>
<td>157.916</td>
<td>75800</td>
<td>75800</td>
<td>64430</td>
<td>41690</td>
<td>28804</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6v.24xlarge</td>
<td>96</td>
<td>384</td>
<td>237.125</td>
<td>68292</td>
<td>68292</td>
<td>58048.2</td>
<td>37560.6</td>
<td>25950.96</td>
</tr>
<tr>
<td>轻量级GPU ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge</td>
<td>4</td>
<td>23</td>
<td>3.273719</td>
<td>1571.39</td>
<td>1571.39</td>
<td>1335.68</td>
<td>864.26</td>
<td>597.13</td>
</tr>
<tr>
<td>轻量级GPU ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge</td>
<td>10</td>
<td>46</td>
<td>5.909491</td>
<td>2836.56</td>
<td>2836.56</td>
<td>2411.07</td>
<td>1560.11</td>
<td>1077.89</td>
</tr>
<tr>
<td>轻量级GPU ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge</td>
<td>20</td>
<td>92</td>
<td>11.186194</td>
<td>5369.37</td>
<td>5369.37</td>
<td>4563.97</td>
<td>2953.16</td>
<td>2040.36</td>
</tr>
<tr>
<td>ARM GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6ia.20xlarge</td>
<td>80</td>
<td>256</td>
<td>33.006185</td>
<td>15842.97</td>
<td>15842.97</td>
<td>13466.52</td>
<td>8713.63</td>
<td>6020.33</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge</td>
<td>4</td>
<td>30</td>
<td>12.78</td>
<td>3681</td>
<td>3681</td>
<td>3128.85</td>
<td>1914.12</td>
<td>1288.35</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>60</td>
<td>15.39</td>
<td>4433</td>
<td>4433</td>
<td>3768.05</td>
<td>2305.16</td>
<td>1551.55</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>60</td>
<td>25.57</td>
<td>7363</td>
<td>7363</td>
<td>6258.55</td>
<td>3828.76</td>
<td>2577.05</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>120</td>
<td>30.78</td>
<td>8866</td>
<td>8866</td>
<td>7536.1</td>
<td>4610.32</td>
<td>3103.1</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.7xlarge</td>
<td>28</td>
<td>112</td>
<td>23.88</td>
<td>6877</td>
<td>6877</td>
<td>5845.45</td>
<td>3576.04</td>
<td>2406.95</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.8xlarge</td>
<td>32</td>
<td>240</td>
<td>61.57</td>
<td>17731</td>
<td>17731</td>
<td>15071.35</td>
<td>9220.12</td>
<td>6205.85</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.14xlarge</td>
<td>54</td>
<td>480</td>
<td>123.13</td>
<td>35462</td>
<td>35462</td>
<td>30142.7</td>
<td>18440.24</td>
<td>12411.7</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.14xlarge</td>
<td>56</td>
<td>224</td>
<td>47.75</td>
<td>13753</td>
<td>13753</td>
<td>11690.05</td>
<td>7151.56</td>
<td>4813.55</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5i-c2g1.large</td>
<td>2</td>
<td>8</td>
<td>8.68</td>
<td>2500</td>
<td>2375</td>
<td>1875</td>
<td>1125</td>
<td>750</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5i-c4g1.xlarge</td>
<td>4</td>
<td>16</td>
<td>9.69</td>
<td>2790</td>
<td>2650.5</td>
<td>2092.5</td>
<td>1255.5</td>
<td>837</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge</td>
<td>8</td>
<td>32</td>
<td>11.67</td>
<td>3360</td>
<td>3192</td>
<td>2520</td>
<td>1512</td>
<td>1008</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge</td>
<td>16</td>
<td>64</td>
<td>15.63</td>
<td>4500</td>
<td>4275</td>
<td>3375</td>
<td>2025</td>
<td>1350</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge</td>
<td>32</td>
<td>128</td>
<td>31.25</td>
<td>9000</td>
<td>8550</td>
<td>6750</td>
<td>4050</td>
<td>2700</td>
</tr>
<tr>
<td>GPU计算型 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge</td>
<td>56</td>
<td>224</td>
<td>43.06</td>
<td>12400</td>
<td>11780</td>
<td>9300</td>
<td>5580</td>
<td>3720</td>
</tr>
</tbody>
</table>
（注：以上仅为部分示例，完整收费标准请参考阿里云官网）
用户可以根据实际需求选择合适的配置和付费方式。按量付费适合短期或临时性需求；包年包月适合长期稳定需求且能享受一定的价格优惠。
<h2>五、阿里云GPU云服务器最新优惠活动</h2>
为了回馈广大用户，阿里云定期推出GPU云服务器的优惠活动。以下是部分最新优惠活动介绍：
<h3>5.1 新人专享优惠</h3>
阿里云为新注册用户提供了专属的GPU云服务器优惠活动。新用户首次购买GPU云服务器可享受包月5折起、包年4折起的超值优惠。此外，新用户还有机会获得额外的代金券或折扣券，进一步降低使用成本。
<h3>5.2 官网特惠活动</h3>
阿里云官网定期举办特惠活动，为用户提供更多优惠选择。在活动期间内购买GPU云服务器可享受目录价直降、满减等优惠措施。用户可根据官网活动页面了解详细优惠信息并进行购买。
<h3>5.3 目录价直降优惠</h3>
针对部分热门GPU云服务器实例规格，阿里云推出了目录价直降优惠活动。用户购买这些实例规格时可享受一定比例的价格优惠，具体优惠幅度根据实例规格和购买时长而定。
以下是部分GPU云服务器实例规格的活动价格表（示例）：
<table>
<thead>
<tr>
<th>gpu云服务器实例</th>
<th>配置</th>
<th>显存</th>
<th>内存</th>
<th>活动价格（1周）</th>
<th>活动价格（1个月）</th>
<th>活动价格（2个月）</th>
<th>活动价格（3个月）</th>
<th>活动价格（4个月））</th>
<th>活动价格（5个月）</th>
<th>活动价格（6个月）</th>
<th>活动价格（9个月）</th>
<th>活动价格（1年）</th>
<th>活动价格（2年）</th>
<th>活动价格（3年）</th>
<th>活动价格（4年）</th>
<th>活动价格（5年）</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>计算型 gn6v</td>
<td>8核32G</td>
<td>16G显存V100计算卡</td>
<td>最高配置336G DDR4内存</td>
<td>2135.93元/1周</td>
<td>3820.00元/1个月</td>
<td>7640.00元/2个月</td>
<td>11460.00元/3个月</td>
<td>15280.00元/4个月</td>
<td>19100.00元/5个月</td>
<td>22920.00元/6个月</td>
<td>34380.00元/9个月</td>
<td>36678.00元/1年</td>
<td>67833.60元/2年</td>
<td>79732.80元/3年</td>
<td>106310.40元/4年</td>
<td>132888.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6v</td>
<td>32核128G</td>
<td>16G显存V100计算卡</td>
<td>最高配置336G DDR4内存</td>
<td>8536.03元/1周</td>
<td>15247.00元/1个月</td>
<td>30494.00元/2个月</td>
<td>45741.00元/3个月</td>
<td>60988.00元/4个月</td>
<td>76235.00元/5个月</td>
<td>91482.00元/6个月</td>
<td>137223.00元/9个月</td>
<td>146375.40元/1年</td>
<td>270780.00元/2年</td>
<td>318337.20元/3年</td>
<td>424449.60元/4年</td>
<td>530562.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6v</td>
<td>64核256G</td>
<td>16G显存V100计算卡</td>
<td>最高配置336G DDR4内存</td>
<td>17073.47元/1周</td>
<td>30500.00元/1个月</td>
<td>61000.00元/2个月</td>
<td>91500.00元/3个月</td>
<td>122000.00元/4个月</td>
<td>152500.00元/5个月</td>
<td>183000.00元/6个月</td>
<td>274500.00元/9个月</td>
<td>292812.00元/1年</td>
<td>541660.80元/2年</td>
<td>636782.40元/3年</td>
<td>849043.20元/4年</td>
<td>1061304.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6v</td>
<td>82核336G</td>
<td>16G显存V100计算卡</td>
<td>最高配置336G DDR4内存</td>
<td>17716.07元/1周</td>
<td>31634.50元/1个月</td>
<td>63295.00元/2个月</td>
<td>94942.50元/3个月</td>
<td>126590.00元/4个月</td>
<td>158237.50元/5个月</td>
<td>189807.00元/6个月</td>
<td>284827.50元/9个月</td>
<td>303828.00元/1年</td>
<td>562040.40元/2年</td>
<td>660742.20元/3年</td>
<td>880989.60元/4年</td>
<td>1101237.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6v</td>
<td>96核384G</td>
<td>16G显存V100计算卡</td>
<td>最高配置336G DDR4内存</td>
<td>19126.43元/1周</td>
<td>68312.00元/1个月</td>
<td>136624.00元/2个月</td>
<td>204936.00元/3个月</td>
<td>273248.00元/4个月</td>
<td>76235.00元/5个月</td>
<td>409872.00元/6个月</td>
<td>614808.00元/9个月</td>
<td>696782.40元/1年</td>
<td>1147,641.60元/2年</td>
<td>1352,541.60元/3年</td>
<td>1475,587.20元/4年</td>
<td>1557,657.60元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn7i</td>
<td>32核188G</td>
<td>24G显存A10计算卡</td>
<td>最高配置752G DDR4内存</td>
<td>1612.10元/1周</td>
<td>2884.59元/1个月</td>
<td>5769.18元/2个月</td>
<td>8653.77元/3个月</td>
<td>11538.36元/4个月</td>
<td>14422.95元/5个月</td>
<td>17307.54元/6个月</td>
<td>25961.32元/9个月</td>
<td>27698.07元/1年</td>
<td>55360.15元/2年</td>
<td>114013.80元/3年</td>
<td>124422.33元/4年</td>
<td>131381.35元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6i</td>
<td>4核15G</td>
<td>16G显存T4计算卡</td>
<td>最高配置372G DDR4内存</td>
<td>939.77元/1周</td>
<td>1684.00元/1个月</td>
<td>3368.00元/2个月</td>
<td>5052.00元/3个月</td>
<td>6736.00元/4个月</td>
<td>8420.00元/5个月</td>
<td>10104.00元/6个月</td>
<td>15156.00元/9个月</td>
<td>16172.40元/1年</td>
<td>32308.80元/2年</td>
<td>38748.96元/3年</td>
<td>51665.28元/4年</td>
<td>64581.60元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6i</td>
<td>8核31G</td>
<td>16G显存T4计算卡</td>
<td>最高配置372G DDR4内存</td>
<td>1131.29元/1周</td>
<td>2026.00元/1个月</td>
<td>4052.00元/2个月</td>
<td>6078.00元/3个月</td>
<td>8104.00元/4个月</td>
<td>10130.00元/5个月</td>
<td>12156.00元/6个月</td>
<td>18234.00元/9个月</td>
<td>19455.60元/1年</td>
<td>38875.20元/2年</td>
<td>46628.64元/3年</td>
<td>62171.52元/4年</td>
<td>77714.40元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6i</td>
<td>16核62G</td>
<td>16G显存T4计算卡</td>
<td>最高配置372G DDR4内存</td>
<td>1325.33元/1周</td>
<td>2372.50元/1个月</td>
<td>4745.00元/2个月</td>
<td>7117.50元/3个月</td>
<td>9490.00元/4个月</td>
<td>11862.50元/5个月</td>
<td>14235.00元/6个月</td>
<td>21352.50元/9个月</td>
<td>22782.00元/1年</td>
<td>45528.00元/2年</td>
<td>54612.00元/3年</td>
<td>72816.00元/4年</td>
<td>91020.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6i</td>
<td>24核93G</td>
<td>16G显存T4计算卡</td>
<td>最高配置372G DDR4内存</td>
<td>1388.33元/1周</td>
<td>2485.00元/1个月</td>
<td>4970.00元/2个月</td>
<td>7455.00元/3个月</td>
<td>9940.00元/4个月</td>
<td>12425.00元/5个月</td>
<td>14910.00元/6个月</td>
<td>22365.00元/9个月</td>
<td>23862.00元/1年</td>
<td>47688.00元/2年</td>
<td>57204.00元/3年</td>
<td>76272.00元/4年</td>
<td>95340.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6i</td>
<td>48核186G</td>
<td>16G显存T4计算卡</td>
<td>最高配置372G DDR4内存</td>
<td>2774.33元/1周</td>
<td>4960.00元/1个月</td>
<td>9920.00元/2个月</td>
<td>14880.00元/3个月</td>
<td>19840.00元/4个月</td>
<td>24800.00元/5个月</td>
<td>29760.00元/6个月</td>
<td>44640.00元/9个月</td>
<td>47622.00元/1年</td>
<td>95208.00元/2年</td>
<td>114228.00元/3年</td>
<td>152304.00元/4年</td>
<td>190380.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6i</td>
<td>96核372G</td>
<td>16G显存T4计算卡</td>
<td>最高配置372G DDR4内存</td>
<td>5546.33元/1周</td>
<td>9910.00元/1个月</td>
<td>19820.00元/2个月</td>
<td>29730.00元/3个月</td>
<td>39640.00元/4个月</td>
<td>49550.00元/5个月</td>
<td>59460.00元/6个月</td>
<td>89190.00元/9个月</td>
<td>95142.00元/1年</td>
<td>190248.00元/2年</td>
<td>228276.00元/3年</td>
<td>304368.00元/4年</td>
<td>380460.00元/5年</td>
</tr>
<tr>
<td>计算型 gn6i</td>
<td>40核155G</td>
<td>16G显存T4计算卡</td>
<td>最高配置372G DDR4内存</td>
<td>1993.94元/1周</td>
<td>3566.45元/1个月</td>
<td>7132.90元/2个月</td>
<td>10699.35元/3个月</td>
<td>14265.80元/4个月</td>
<td>17832.26元/5个月</td>
<td>21398.71元/6个月</td>
<td>32098.06元/9个月</td>
<td>34243.94元/1年</td>
<td>68451.87元/2年</td>
<td>82120.64元/3年</td>
<td>109494.19元/4年</td>
<td>136867.74元/5年</td>
</tr>
</tbody>
</table>
说明：以上价格仅供参考，实际购买中选择不同带宽及云盘价格会有所变化，除了以上gpu云服务器之外，目前还有经济型e、通用算力型u1、计算型c7、通用型g7等实例规格的云服务器ECS产品也有优惠，具体配置和实时价格可通过活动自行查询：阿里云2024上云优选活动
https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19316870-40d2805f12d5b630.png
购买之前建议先了解一下当下是否有优惠券或者代金券可以领取，阿里云官方会不定期通过云小站平台等地址推出满减代金券，如果有的话，先领券再购买，价格可以在优惠价格基础上进一步便宜。
https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19316870-3df930a944f59447.png
<div class="image-caption">云小站代金券图.png
<h2>六、购买建议与注意事项</h2>
<h3>6.1 购买建议</h3>
[*]
根据需求选择合适的配置：用户在购买阿里云GPU云服务器时，应根据实际需求选择合适的配置。例如，对于深度学习训练任务，应选择配备高性能GPU计算卡的实例规格；对于实时视频转码任务，则应关注实例的网络带宽和I/O性能。
[*]
关注优惠活动：阿里云定期推出GPU云服务器的优惠活动，用户在购买前应关注官网活动页面或咨询客服了解最新优惠信息，以获取更实惠的价格。
[*]
合理使用资源：用户在使用阿里云GPU云服务器时，应合理规划资源使用计划，避免资源浪费。例如，可以通过设置自动缩放规则来根据业务负载动态调整资源规模。
<h3>6.2 注意事项</h3>
[*]
了解服务条款：在购买前，用户应仔细阅读阿里云GPU云服务器的服务条款和使用协议，确保自己了解并同意相关条款内容。
[*]
备份重要数据：为防止数据丢失或损坏给用户带来损失，用户应定期备份重要数据到本地或其他云存储服务中。
[*]
关注性能监控：用户应关注GPU云服务器的性能监控指标（如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等），及时发现并解决潜在的性能瓶颈问题。
阿里云GPU云服务器以其强大的计算能力和灵活的付费方式成为了众多用户的首选。本文详细介绍了阿里云GPU云服务器的收费标准、应用场景以及最新优惠活动，并提供了购买建议和注意事项。希望本文能够帮助用户更好地了解和使用阿里云GPU云服务器资源，提升业务处理效率和竞争力。
页:
[1]