腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
NVIDIA GPU云服务器介绍
腾讯云NVIDIA GPU 系列实例 采用 NVIDIA Tesla 系列 GPU，包括前一代 M40，当前主流的 P4/P40，以及最新一代的 V100. 提供杰出的通用计算能力，是深度学习训练/推理，科学计算等应用场景的首选。NVIDIA系列GPU实例GN?不仅适用于深度学习、科学计算等 GPU 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景；腾讯云以和标准云服务器一致的管理方式，提供快速、稳定、弹性的计算服务。
注意：
GN? 系列实例用作3D图形渲染（GN2 不支持）需要安装GRID Driver和配置License Server，安装方法参考安装 NVIDIA GRID 驱动。
NVIDIA GPU云服务器硬件规格
- CPU： 高频 Intel Xeon E5-2680 (Broadwell) 。
- GPU： AMD FirePro™ S7150。
- 内存： DDR4 。
- 存储： 系统盘与数据盘都为SSD 云硬盘。如需扩容可 购买弹性云盘 进行挂载。
- 网络： 默认网络增强， 无额外收费。
使用场景：
NVIDIA GPU实例适用于数据吞吐量大且对计算速度有要求的工作场景。
深度学习 图形图像处理 视频编解码 图形数据库 高性能数据库 计算流体动力学 计算金融 地震分析 分子建模 基因组学及其他
NVIDIA GPU云服务器硬件规格
NVIDIA GPU云服务器硬件规格
规格说明：
- GPU 性能：主要指标为 GPU 的浮点运行能力，TF 代表 T Flops，SP 代表 single-precision 单精度浮点运算，DP 代表 double-precision 双精度浮点运算，INT8 代表 INT8 整数运算，DL 代表 Tensor Core 的深度学习加速能力（仅适用 V100）。
- 存储/网络：存储列表展示了当前实例所支持购买的存储类型，增强型 SSD 云盘目前在内测阶段；网络带宽是指该类型实例所在物理机的网络带宽，某一类型具实例所分配的网络带宽详见购买页。
- 可用区：北二代表北京二区，上一代表上海一区，广三代表广州三区，依此类推。
综上，以上为腾讯云NVIDIA GPU云服务器的配置、性能、使用场景及规格说明，购买腾讯云服务器可以领取腾讯云3785元代金券，结算时符合条件的订单可以使用代金券抵扣订单金额。
