函数计算，gpu选择是固定的吗？但函数计算不是动态分配的吗？

函数计算中的GPU选择是可以动态调整的。您可以根据您的需求来选择不同的GPU，以满足您的计算需求。函数计算会根据您选择的GPU来分配计算资源，以提高计算效率。但是，如果您选择的GPU数量超过了函数计算实例中可用的GPU数量，函数计算实例将无法启动。因此，您需要根据您的需求来选择合适的GPU数量。另外，函数计算实例中的GPU使用情况是动态变化的，您可以根据实际情况来调整GPU的数量。

函数计算中，GPU资源的选择是动态的。在创建函数计算任务时，您可以指定所需的GPU资源，例如1个GPU或2个GPU。但是，在任务运行时，函数计算会根据任务的实际需求来动态分配GPU资源。如果任务需要更多的GPU资源，函数计算会自动扩展任务使用的GPU资源。如果任务不需要太多的GPU资源，函数计算会将多余的GPU资源分配给其他任务。因此，函数计算中的GPU资源选择是动态的。

配置是固定的，动态是根据并发量去弹相应数量此配置的实例

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

对于阿里云函数计算，GPU的选择是有一定限制的，并且不是所有实例类型都支持GPU。在创建或配置函数时，您需要选择适合的GPU实例类型，如GPU1、GPU2等。一旦选择了实例类型，函数在执行时会使用该实例类型的GPU资源。

函数计算是动态分配资源的，根据函数的触发情况自动分配所需的其他资源，如内存和执行时间等。但GPU资源的分配是在实例类型上进行的，不会动态改变实例的GPU属性。

所以在函数计算中，GPU的选择是有限且固定的，需要在函数创建或配置时明确指定。

可以动态分配计算资源以响应事件。

GPU资源的选择是可以灵活配置的，不是固定的。

函数计算提供了多种规格和配置的计算环境，可以满足不同场景和需求下的计算资源要求。其中包括不同规格的CPU实例和GPU实例，以及不同的内存和存储容量等。用户可以根据自己的需求和预算，选择合适的计算环境来运行函数。

在函数计算中，GPU实例一般用于需要进行大规模并行计算或者图形处理的场景。当您需要使用GPU资源时，可以选择支持GPU的计算环境，并根据需要选择合适的GPU类型和数量。在函数计算中，支持的GPU类型包括NVIDIA Tesla P4、V100等，可以根据实际需要进行选择。

在函数计算中，GPU的选择是相对固定的，而且与您所选择的运行环境和服务商有关。一般情况下，云服务提供商会在函数计算平台上提供一些预定义的运行环境，这些环境可能包括不同类型的CPU和GPU配置。