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函数计算 T4 和A10的性价比问题?

函数计算 T4 和A10的性价比问题?
T4单任务平均完成时间是A10的两倍多,在使用同样显存情况下,费用是T4的两倍还多,从成本和用户体验上T4都无法平衡。

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你鞋带开了~ 2024-02-14 12:57:51 260 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在考虑函数计算实例的性价比时,T4和A10 GPU实例各有特点,选择应基于具体应用场景和预算。

    性能差异

    • T4: NVIDIA Tesla T4是一款专门针对加速推理应用的GPU,它在处理机器学习推理任务时表现出色。T4的设计注重能效比,适合于需要大量并行推理任务的场景。
    • A10: NVIDIA A10 GPU是新一代的产品,具有更高的性能,既可用于加速推理,也可用于训练和图形渲染等。A10的性能大约是T4的2.2-2.5倍,这得益于其新的Ampere架构和更高的功耗。

    成本考量

    • T4: 虽然T4的性能可能不如A10,但如果应用场景主要是推理任务,且对完成时间的要求不是特别严格,T4可能是一个更经济的选择。
    • A10: A10虽然价格相对较高,但如果需要处理更复杂的任务,如深度学习训练或高强度的图形渲染,A10的性能优势可能会使得其更高的成本变得合理。

    用户体验

    • T4: 对于不追求极致性能的用户来说,T4提供的性价比可能是可接受的。尤其是在不涉及复杂计算的情况下,T4能够满足大多数推理任务的需求。
    • A10: 对于那些追求高性能和快速完成时间的用户,A10可能是更好的选择。它的高性能可以带来更快的计算速度和更好的用户体验。

    综上所述,T4和A10各有优势,选择哪个更合适取决于具体的应用场景、性能需求以及预算限制。如果应用场景主要是推理任务,并且对性能要求不是特别高,T4可能是一个更经济的选择。而如果需要处理更复杂的计算任务,或者对完成时间有较高要求,那么A10尽管成本更高,但可能提供更好的性价比。在做出决策时,应该综合考虑性能、成本和用户体验。

    2024-02-16 17:04:12
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  • 是的,这是因为FC的定价优势决定的,FC的A10性价比很高,因为单价和T4一样,特别对您的场景不需要24GB整卡。但是目前阿里云整体的A10库存不足,暂时无法足量供应给所有场景,建议您创建A10函数时选择预留(优先选择),或者先降级到T4使用(FC T4 对比其它整卡方案依然有巨大成本优势)
    --此回答整理自钉群“阿里函数计算官网客户”

    2024-02-14 13:20:43
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