函数计算可以手动选择GPU内存大小嘛？

可以手动选择GPU实例的内存大小。

在函数计算中，当您创建实例时，可以选择不同的GPU规格，包括弹性实例和GPU实例。对于需要大量计算的任务，如音视频处理、AI人工智能和图像处理等，通常会选择GPU实例。以下是关于选择GPU内存大小的一些详细说明：

1. GPU显存分配：函数计算系统会自动分配vGPU显存，无需手动配置。显存的大小会根据您选择的GPU规格来确定。
2. 内存规格：您可以根据实例类型选择内存大小。例如，弹性实例的内存取值范围是128MB到3072MB，性能实例的内存取值范围是4GB到32GB，而GPU实例的内存取值范围是16GB到32GB。需要注意的是，输入的内存必须为64MB的倍数。
3. 闲置机制：阿里函数计算中的GPU支持闲置机制，这意味着在不使用GPU时，GPU可以被闲置以节省资源。但内存不具备闲置机制，因为内存是用于存储和操作数据的重要资源，即使在函数计算不使用时，也需要保留足够的内存空间以备后续的函数调用。
4. 手动输入内存大小：在某些情况下，您可以手动输入内存大小来自定义函数执行内存。这提供了更大的灵活性，以满足特定的性能需求。
5. 特定实例类型和显存大小：在某些教程或应用场景中，可能需要指定特定的GPU实例类型和显存大小，例如fc.gpu.tesla.1和16384MB。这通常是为了满足应用的特定要求。

综上所述，函数计算确实提供了一定程度的灵活性，允许用户根据实际需求选择合适的GPU实例和内存大小。在选择时，请确保符合您的应用需求，并遵循相关的配置指南。

在函数计算中，GPU内存大小通常由系统自动分配，不支持手动选择。

函数计算的GPU实例配置通常是根据提供的服务来自动管理的。这意味着用户不能直接指定GPU内存的大小，而是选择相应的GPU实例类型，内存大小由该实例类型的规格决定。例如，在阿里云函数计算中，用户可以通过控制台创建GPU实例，并在创建时选择适合自己需求的GPU实例选项卡。

此外，在某些编程环境中，如使用PyTorch框架时，可以通过代码设置每个进程可以使用的GPU显存比例，但这并不意味着可以自由选择整个GPU卡的内存大小，而是在可用的GPU资源内进行限制。

总的来说，虽然不能手动选择GPU内存大小，但可以通过选择合适的实例类型和在程序中合理管理显存使用来优化GPU资源的利用。

可以，可以参考下面文档。
函数计算GPU 实例规格https://help.aliyun.com/zh/fc/instance-types-and-instance-modes
函数计算GPU 最佳实践https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/best-practices-for-gpu-accelerated-instances/
函数计算GPU FAQhttps://help.aliyun.com/zh/fc/support/faq-about-gpu-accelerated-instances
函数计算GPU 代码示例https://github.com/devsapp/start-fc-gpu
函数计算GPU 应用模板https://www.devsapp.cn/application.html?category=18
此回答整理自钉群“阿里函数计算官网客户”