tongchenkeji 发表于：2023-3-10 16:16:400次点击 已关注取消关注 关注 私信 GPU实例中T4和A10两款性能差别多大？另外如何在s.yaml中指定GPU型号呢？[阿里云函数计算] 暂停朗读为您朗读 GPU实例中T4和A10两款性能差别多大？另外如何在s.yaml中指定GPU型号呢？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 函数计算# GPU云服务器176# 异构计算156
nuraminaAM 2023-11-27 21:44:49 1 从性能上来看，NVIDIA A10的显存和Tensor Cores数量都比T4更多，因此在某些情况下，A10的性能可能会更好。但是，由于两款GPU加速器的适用场景不同，因此在选择GPU实例时需要根据具体的应用需求和场景进行选择。
BenzAM 2023-11-27 21:44:49 2 NVIDIA T4和A10是两款不同的GPU加速器，它们的性能和适用场景有所不同。 NVIDIA T4是一款适用于数据中心和云计算的GPU加速器，采用Turing架构，具有16GB GDDR6显存和320个Tensor Cores，支持INT4、INT8、FP16和FP32等多种精度计算。T4的主要优势在于其高效的深度学习推理性能和低功耗特性，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种深度学习应用。 NVIDIA A10是一款适用于虚拟化和图形工作负载的GPU加速器，采用Turing架构，具有24GB GDDR6显存和640个Tensor Cores，支持INT4、INT8、FP16和FP32等多种精度计算。A10的主要优势在于其高效的虚拟化性能和支持多种图形工作负载的特性，适用于虚拟桌面、CAD、医学成像等各种图形应用。 从性能上来看，NVIDIA A10的显存和Tensor Cores数量都比T4更多，因此在某些情况下，A10的性能可能会更好。但是，由于两款GPU加速器的适用场景不同，因此在选择GPU实例时需要根据具体的应用需求和场景进行选择。
叶秋学长AM 2023-11-27 21:44:49 3 T4和A10是阿里云飞天镜的两种不同型号的GPU实例，它们的性能存在一定的差异。根据阿里云官方的数据，T4的性能略高于A10。 在s.yaml文件中，可以通过设置“instance_type”字段来指定GPU型号。例如，如果要在s.yaml文件中指定T4实例，则可以使用以下内容： yaml Copy code instance_type: t4.medium 如果要在s.yaml文件中指定A10实例，则可以使用以下内容： yaml Copy code instance_type: a10.medium 需要注意的是，不同的GPU型号具有不同的功耗和性能特点，因此在选择GPU实例时，需要根据实际需求选择合适的型号。
wljslmzAM 2023-11-27 21:44:49 6 A10 是一款通用的工作负载加速器，相比上一代产品T4 有显著的算力性能提升，主要于 AI 计算、视频编解码、图形图像处理、云游戏、云桌面等应用场景。 所以在性能上A10远远超于T4的。 设置如下： resources: - name: mygpu type: nvidia.com/gpu gpu-model: A10
HaydenGuoAM 2023-11-27 21:44:49 7 阿里云函数计算GPU实例中T4和A10两款的性能有较大的差别。 T4是一款专门针对加速推理应用的GPU，而A10则既可用于加速推理，也可用于训练和图形渲染等应用场景。在某些情况下，T4在推理性能方面可能会优于A10，但在其他情况下，A10则表现更好。 以下是T4和A10的主要性能特点： T4：16GB GDDR6内存，320 Turing Tensor Cores，2,560 CUDA® cores，FP32性能为8.1 TFLOPS，FP16性能为65.2 TFLOPS。 A10：16GB GDDR6内存，640 Tensor Cores，3,072 CUDA® cores，FP32性能为9.2 TFLOPS，FP16性能为18.4 TFLOPS。 在s.yaml中，可以通过以下示例指定GPU型号： services: myservice: ... nas: ... gpu: type: T4 // 或 A10 需要注意的是，不同的GPU型号会有不同的配置要求和使用限制，请您在选择型号前仔细阅读相关文档，并确保您的代码和环境符合要求。
飘飘斯嘉丽AM 2023-11-27 21:44:49 8 可以参考示例yaml https://github.com/devsapp/start-fc-gpu/blob/main/fc-http-gpu-inference-modelscope-nlp-bert-sentiment-analysis-english-base/src/s.yaml#L64 此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户”
牧羊吖AM 2023-11-27 21:44:49 9 T4和A10是两个不同的GPU型号，其性能差异会受到不同的工作负载影响。一般来说，T4是一种较为适合深度学习应用的GPU型号，而A10则适合于视频编辑、图像处理等应用。相对于T4，A10在视频编解码方面的性能更优，而在FP16矩阵运算上则稍微劣一些。 在s.yaml文件中指定GPU型号需要在resources字段下，使用nvidia.com/gpu声明GPU资源，并指定gpu-model参数来设置GPU型号。例如，指定一个A10 GPU的示例代码如下： resources: - name: gpu type: nvidia.com/gpu gpu-model: A10 count: 1 需要注意的是，GPU型号的支持还与所使用的Kubernetes集群版本有关，不同版本的 Kubernetes 集群可能支持的GPU型号会有所不同。
从性能上来看，NVIDIA A10的显存和Tensor Cores数量都比T4更多，因此在某些情况下，A10的性能可能会更好。但是，由于两款GPU加速器的适用场景不同，因此在选择GPU实例时需要根据具体的应用需求和场景进行选择。
NVIDIA T4和A10是两款不同的GPU加速器，它们的性能和适用场景有所不同。
NVIDIA T4是一款适用于数据中心和云计算的GPU加速器，采用Turing架构，具有16GB GDDR6显存和320个Tensor Cores，支持INT4、INT8、FP16和FP32等多种精度计算。T4的主要优势在于其高效的深度学习推理性能和低功耗特性，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种深度学习应用。
NVIDIA A10是一款适用于虚拟化和图形工作负载的GPU加速器，采用Turing架构，具有24GB GDDR6显存和640个Tensor Cores，支持INT4、INT8、FP16和FP32等多种精度计算。A10的主要优势在于其高效的虚拟化性能和支持多种图形工作负载的特性，适用于虚拟桌面、CAD、医学成像等各种图形应用。
从性能上来看，NVIDIA A10的显存和Tensor Cores数量都比T4更多，因此在某些情况下，A10的性能可能会更好。但是，由于两款GPU加速器的适用场景不同，因此在选择GPU实例时需要根据具体的应用需求和场景进行选择。
T4和A10是阿里云飞天镜的两种不同型号的GPU实例，它们的性能存在一定的差异。根据阿里云官方的数据，T4的性能略高于A10。 在s.yaml文件中，可以通过设置“instance_type”字段来指定GPU型号。例如，如果要在s.yaml文件中指定T4实例，则可以使用以下内容：
yaml Copy code instance_type: t4.medium 如果要在s.yaml文件中指定A10实例，则可以使用以下内容：
yaml Copy code instance_type: a10.medium 需要注意的是，不同的GPU型号具有不同的功耗和性能特点，因此在选择GPU实例时，需要根据实际需求选择合适的型号。
在s.yaml中指定GPU型号，可以通过instanceType参数进行设置
与上一代NVIDIA T4 Tensor Core GPU相比,其图形性能提升了2.5倍,推理性能提升了2.5倍以上。
A10 是一款通用的工作负载加速器，相比上一代产品T4 有显著的算力性能提升，主要于 AI 计算、视频编解码、图形图像处理、云游戏、云桌面等应用场景。
所以在性能上A10远远超于T4的。
设置如下：
T4是一款专门针对加速推理应用的GPU，而A10则既可用于加速推理，也可用于训练和图形渲染等应用场景。在某些情况下，T4在推理性能方面可能会优于A10，但在其他情况下，A10则表现更好。
以下是T4和A10的主要性能特点：
可以参考示例yaml
https://github.com/devsapp/start-fc-gpu/blob/main/fc-http-gpu-inference-modelscope-nlp-bert-sentiment-analysis-english-base/src/s.yaml#L64
此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户”
T4和A10是两个不同的GPU型号，其性能差异会受到不同的工作负载影响。一般来说，T4是一种较为适合深度学习应用的GPU型号，而A10则适合于视频编辑、图像处理等应用。相对于T4，A10在视频编解码方面的性能更优，而在FP16矩阵运算上则稍微劣一些。
在s.yaml文件中指定GPU型号需要在resources字段下，使用
nvidia.com/gpu声明GPU资源，并指定gpu-model参数来设置GPU型号。例如，指定一个A10 GPU的示例代码如下：需要注意的是，GPU型号的支持还与所使用的Kubernetes集群版本有关，不同版本的 Kubernetes 集群可能支持的GPU型号会有所不同。