阿里云GPU 和 AWS GPU 实例有哪些区别？

以下文章由小编翼龙云撰写。
核心差异对比分析
硬件架构与性能表现
虚拟化技术​:两者均实现近乎裸机性能，神龙在自定义优化上更灵活
网络性能:阿里云在集群内通信延迟更低，适合紧密耦合计算
存储I/O:阿里云在存储性能上限更高，适合数据密集型应用
GPU互联:AWS在多GPU互联带宽上优势明显，适合大模型训练

软件生态与框架支持
AI框架优化：
阿里云深度优化了TensorFlow、PyTorch等框架，针对中国用户常见工作负载进行特调
AWS提供Amazon Machine Images（AMI）​ 预装优化环境，与SageMaker等服务深度集成
容器化支持：
阿里云ACK（Kubernetes）​ 支持GPU共享和监控，可实现细粒度资源分配
AWS EKS​ 提供GPU节点组自动管理，与EC2 Auto Scaling无缝配合

成本模型与计费方式
实例价格对比（以A100实例为例）：
阿里云gn7i实例（8A100）：按量付费约$20/小时，包年优惠可达40%
AWS p4d实例（8A100）：按量付费约$32/小时，Savings Plans最高节省70%
成本优化特性：
阿里云提供抢占式实例，价格最低为按量付费的10%，适合容错型任务
AWS Spot实例折扣力度大，但中断率相对较高，需设计检查点机制