竞价这种方式适合不适合GPU云服务器，怎么买更划算??

什么，阿里云出竞价了！！！

竞价实例全网1折起开售，云服务器最低每小时不足2分钱。2分钱？！

“竞价”型实例是个虾米？居然能低至一折起。

竞价？难道是比谁眼力好吗？真的可以捡到便宜吗？这么高大上的阿里云产品GPU也可以吗？

hoho，
来看个究竟。
搭载Nvidia最新一代P100计算卡GN5实例，竞价购买最低只需1.54元/小时起。
具体详情：https://yq.aliyun.com/articles/226755

竞价这种方式适不适云服务器，怎么买更划算??

哪些客户可以用？哪些场景可以用?
场景解析：
视频渲染/转码的场景
通常的渲染场景架构计算与存储是分离的，并且计算采用分布式部署而渲染素材数据和渲染结果采用集中存储；
任何一个渲染项目，其中很大一部分的成本来自分布式的计算所需要大量GPU；但是在渲染场景下，每路GPU之间的计算相互独立无交互，通过加入简单的GPU计算节点容错机制，可以通过“竞价付费”获取GPU实例+NAS/OSS集中存储的方式，把计算资源的成本大大降低，进而大幅降低总的渲染成本。
以常用的ecs.ga1.4xlarge（16vCPU/40GB内存/1*AMD S7150 GPU卡）为例，其包月小时价格为： 8.35元/小时，当采用10个实例组成集群时，渲染8小时的总花费为668元（8.35X10X8=668）。当使用竞价性方式，可以最低一折起只要不到百元花费即可完成，大幅降低计算费用。

AI深度学习场景
深度学习Training训练场景中模型中间数据可通过checkpoint机制存放于云盘或NAS/OSS等持久存储中，利用相似的计算存储分离的架构，也可利用竞价实例来显著降低GPU实例成本；
深度学习Inference在线推理场景，充分利用各推理节点间的无状态特征，部署多个竞价性实例，且通过前端接入SLB负载均衡，将推理请求引流到不同的GPU竞价实例，达到更高的性价比。
以推理计算型实例gn5i-c8g1.2xlarge（8vCPU/32GB内存/1*Nvidia P4 GPU卡）为例，其包月小时价位4.67元，当采用10个实例组成AI深度学习推理服务时，其每小时的GPU成本46.7元。考虑业务波峰和谷，可采用包月+竞价组合方式，保留少量包月实例满足最低要求，并通过竞价实例来满足波动的请求，总体费用上可以降低到原包月的40%~70%!

科学计算
利用科学计算模型的容错机制，多个竞价性GPU卡之间分别计算，而数据存放在NAS/OSS等持久共享存储中，这种方式在提升整体扩展性的同时，显著降低计算成本。
以常用的gn5-c28g1.7xlarge（28vCPU/112GB内存/1*Nvidia P100 GPU卡）为例，其包月小时价为28.09元，当采用10个实例组成HPC集群时，计算8小时的总花费为2247.2元。当使用竞价性方式，可以最低一折起，最低只要不到三百元即可完成。



这么便宜，这么便宜，这么便宜，阿里云是疯了吗？不过还是要了解清楚到底什么情况下使用竞价型实例，真的可以享受特么如此吐血的亏本价？

考题来了。
1.竞价型实例通过竞价的方式，最低可以几折？

2.GPU有哪些实例规格？

3.竞价这种方式适不适云服务器，怎么买更划算??

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