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GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务，多适用于AI深度学习,视频处理，科学计算，图形可视化，等应用场景，型号有AMD S7150， Nvidia M40， Nvidia P100，Nvidia P4，Nvidia V100，阿里云也是首家成为中国与NGC GPU加速容器合作的云厂商。
既然是基于GPU应用的计算服务，那么阿里云的GPU云服务器的计算能力又如何呢？
GA1实例计算性能力
GA1实例最多可提供 4 颗AMD S7150 GPU、56 个 vCPU 和 160GB 主机内存，以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。
GN4实例计算性能力
GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB 主机内存，以及共计 24GB 的 GPU显存、总计提供6000个并行处理核心、最高14 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力。
GN5实例计算能力
GN5实例基于NVIDIA的Tesla P100 GPU，最多提供 8个NVIDIA P100 GPU，52个vCPU和480GB主机内存，以及共计128GB的GPU显存。以最高74.4 TFLOPS的单精浮点计算能力满足了深度学习等通用GPU计算场景下，对大规模并行浮点运算的算力需求。同时提供最高37.6TFLOPS的双精浮点计算能力，满足科学计算等高性能计算场景的需求。
GN5i实例计算能力
GN5i实例基于NVIDIA的Tesla P4 GPU，最多提供2个NVIDIA P4 GPU，56个vCPU和224GB主机内存，以及共计16GB的GPU显存，最高11 TFLOPS的单精浮点计算能力和44 TOPS的int8定点运算处理能力。
GN6实例计算能力
GN6实例基于NVIDIA的Tesla V100 GPU，最多提供 8个NVIDIA V100 GPU，88个vCPU和256GB主机内存，以及共计128GB的GPU显存。使用Tensor Core加速可以提供最高1000 TFLOPS的深度学习运算能力，并以最高125.6 TFLOPS的单精浮点计算能力满足通用GPU计算场景下，对大规模并行浮点运算的算力需求。同时提供最高62.4 TFLOPS的双精浮点计算能力，满足科学计算等高性能计算场景的需求。
满足计算通路网络性能需求
GPU云服务器实例最大支持2000000的PPS及25Gbps的内网带宽，可以满足计算通路上网络的性能需求
存储性能强大
有些实例搭配了本地高速缓存盘，配合高效云盘或SSD云盘，在保证数据高可用的前提下，将计算跟渲染性能发挥到极致。
GA1规格族在支持挂载云端3副本存储的高可靠性云盘存储的同时，随实例搭配了最大1.4TB的超高性能实例存储，可提供230000的读/写IOPS性能、最大1900MBps的读带宽、1100MBps写带宽，读写延迟可稳定在200us左右（测试场景为24W随机读，iodepth=12）。
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