随着人工智能、高性能计算等领域的蓬勃发展，GPU云服务器凭借其强大的计算能力和灵活的资源分配方式，已成为众多企业和个人用户的首选。2025年，阿里云针对GPU云服务器推出了全新的收费标准及一系列优惠活动，让用户能够以更加实惠的价格享受到高性能的计算服务，gn6v、gn7i、gn6i等实例的gpu云服务器有优惠，首购活动包月5折，包年低至4折起。官网折扣包月低至6折起，包年低至5折起。本文将为您详细解析2025年阿里云GPU云服务器的最新收费标准、活动价格，并提供选择教程，帮助您找到最适合自己的GPU云服务器实例。
一、阿里云GPU云服务器产品概览
阿里云GPU云服务器，基于强大的GPU加速计算能力，为用户提供了从深度学习、科学计算到图形渲染等多种应用场景下的高效解决方案。这些服务器结合了GPU与CPU的优势，为用户带来了均衡且强大的计算能力，能够满足各种复杂计算任务的需求。
二、GPU云服务器的独特魅力
为什么选择GPU云服务器？这得益于其在处理大规模并发计算、浮点运算和并行运算方面的显著优势。在人工智能训练、推理、视频转码、图形渲染等场景下，GPU云服务器能够显著提升计算效率，加速业务进程，为用户带来前所未有的使用体验。
三、阿里云GPU云服务器产品优势解析
阿里云GPU云服务器之所以备受青睐，离不开其多方面的优势：
- 全球部署，弹性供应：阿里云GPU云服务器在全球多个地域实现规模部署，结合弹性供应、弹性伸缩等交付方式，能够很好地满足用户业务的突发需求，确保服务的稳定性和可靠性。
- 超强计算能力：阿里云GPU云服务器配备业界领先的GPU计算卡，结合高性能CPU平台，单实例可提供高达1000 TFLOPS的混合精度计算性能，满足各种高性能计算任务的需求。
- 卓越网络性能：阿里云GPU云服务器实例的VPC网络最大支持450万的PPS及32 Gbit/s的内网带宽。对于超级计算集群产品，节点间还额外提供高达50 Gbit/s的RDMA网络，满足节点间数据传输的低延时高带宽要求，确保数据的高效流通。
- 灵活购买方式：阿里云GPU云服务器支持包年包月、按量付费等多种购买方式，用户可根据实际需求灵活选择，既降低了使用成本，又提高了资源利用率。
四、GPU云服务器应用场景探索
阿里云GPU云服务器广泛应用于以下场景：
- AI训练与推理：支持深度学习框架，加速模型训练和推理过程，助力人工智能技术的快速发展。
- 科学计算：适用于计算流体动力学、分子动力学等复杂计算任务，为科学研究提供强大的计算支持。
- 视频转码：提供高性能的视频转码能力，支持多种分辨率和格式的实时转码，满足视频行业的多样化需求。
- 图形渲染：支持云端图形工作站，为影视动画设计、工业设计等领域提供高效的渲染服务。
五、阿里云GPU云服务器最新收费表详解
阿里云GPU服务器配置与实例规格不同，收费标准自然也有所差异。同时，购买时长不同，换算到每个月的收费标准也会有所不同。下面是2025年阿里云GPU服务器最新收费标准，包括按量（小时）、标准目录月价、优惠月价、年付月价、3年付月价、5年付月价等多种计费方式，让用户能够根据自身需求选择最合适的计费方案。
| 实例规格 | vCPUs | 内存(GiB) | 按量目录价 | 包周价格 | 按量优惠月价(30天) | 包月折扣价 | 年付月价 | 3年付月价 | 5年付月价 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn8t.32xlarge | 128 | 1024 | 110.4167 | 14840 | 79500.02 | 53000 | 53000 | 53000 | 53000 |
| GPU计算型 ecs.gn8t.4xlarge | 16 | 128 | 14.49 | 1948.01 | 10432.8 | 6957.17 | 6957.17 | 6957.17 | 6957.17 |
| GPU计算型 ecs.gn8t-2x.8xlarge | 32 | 256 | 28.99 | 3896.02 | 20872.8 | 13914.34 | 13914.34 | 13914.34 | 13914.34 |
| GPU计算型 ecs.gn8t-4x.16xlarge | 64 | 512 | 57.98 | 7792.03 | 41745.6 | 27828.68 | 27828.68 | 27828.68 | 27828.68 |
| GPU计算型 ecs.gn8t-8x.32xlarge | 128 | 1024 | 110.43 | 14841.96 | 79509.6 | 53007 | 53007 | 53007 | 53007 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn8is.32xlarge | 128 | 1024 | 115.3065 | 15497.2 | 83020.68 | 55347.14 | 55347.14 | 55347.14 | 55347.14 |
| GPU计算型 ecs.gn8is.2xlarge | 8 | 64 | 14.415104 | 1937.39 | 10378.87 | 6919.25 | 6919.25 | 6919.25 | 6919.25 |
| GPU计算型 ecs.gn8is.4xlarge | 16 | 128 | 15.856615 | 2131.13 | 11416.76 | 7611.18 | 7611.18 | 7611.17 | 7611.18 |
| GPU计算型 ecs.gn8is-2x.8xlarge | 32 | 256 | 31.713229 | 4262.26 | 22833.52 | 15222.35 | 15222.35 | 15222.35 | 15222.35 |
| GPU计算型 ecs.gn8is-4x.16xlarge | 64 | 512 | 63.426458 | 8524.52 | 45667.05 | 30444.7 | 30444.7 | 30444.7 | 30444.7 |
| GPU计算型 ecs.gn8is-8x.32xlarge | 128 | 1024 | 115.320833 | 15499.12 | 83031 | 55354 | 55354 | 55354 | 55354 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn8v.48xlarge | 192 | 1024 | 287.5 | 38640 | 207000 | 138000 | 138000 | 138000 | 138000 |
| AMD GPU计算型 ecs.gn8ia.4xlarge | 16 | 128 | 15.64 | 2102.24 | 11260.8 | 7508.01 | 7508.01 | 7508.01 | 7508.01 |
| AMD GPU计算型 ecs.gn8ia.8xlarge | 32 | 256 | 18.41 | 2474.03 | 13255.2 | 8835.81 | 8835.81 | 8835.81 | 8835.81 |
| AMD GPU计算型 ecs.gn8ia-2x.8xlarge | 32 | 256 | 29.44 | 3956.63 | 21196.8 | 14130.82 | 14130.82 | 14130.82 | 14130.82 |
| AMD GPU计算型 ecs.gn8ia.16xlarge | 64 | 384 | 23.94 | 3217.59 | 17236.8 | 11491.41 | 11491.41 | 11491.41 | 11491.41 |
| GPU计算型 ecs.gn8v.4xlarge | 16 | 96 | 34.652588 | 4657.31 | 24949.86 | 16633.24 | 16633.24 | 16633.24 | 16633.24 |
| GPU计算型 ecs.gn8v.6xlarge | 24 | 128 | 36.65625 | 4926.6 | 26392.5 | 17595 | 17595 | 17595 | 17595 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-2x.8xlarge | 32 | 192 | 68.1717 | 9162.28 | 49083.62 | 32722.42 | 32722.42 | 32722.42 | 32722.42 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-4x.8xlarge | 32 | 384 | 138.61035 | 18629.23 | 99799.45 | 66532.97 | 66532.97 | 66532.97 | 66532.97 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-2x.12xlarge | 48 | 256 | 73.3125 | 9853.2 | 52785 | 35190 | 35190 | 35190 | 35190 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-8x.16xlarge | 64 | 768 | 277.2207 | 37258.46 | 199598.9 | 133065.94 | 133065.94 | 133065.94 | 133065.94 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-4x.24xlarge | 96 | 512 | 146.625 | 19706.4 | 105570 | 70380 | 70380 | 70380 | 70380 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-8x.48xlarge | 192 | 1024 | 287.5 | 38640 | 207000 | 138000 | 138000 | 138000 | 138000 |
| AMD GPU共享型 ecs.sgn8ia-m2.xlarge | 4 | 16 | 1.09727 | 147.47 | 790.03 | 526.69 | 526.69 | 526.69 | 526.69 |
| AMD GPU共享型 ecs.sgn8ia-m8.4xlarge | 16 | 64 | 4.38908 | 589.89 | 3160.14 | 2106.76 | 2106.76 | 2106.76 | 2106.76 |
| AMD GPU共享型 ecs.sgn8ia-m16.8xlarge | 32 | 128 | 8.44 | 1134.13 | 6076.8 | 4050.47 | 4050.47 | 4050.47 | 4050.47 |
| AMD GPU共享型 ecs.sgn8ia-m24.12xlarge | 48 | 192 | 12.428552 | 1670.4 | 8948.56 | 5965.71 | 5965.71 | 5965.7 | 5965.7 |
| AMD GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn8ia.64xlarge | 256 | 1536 | 95.76 | 12870.38 | 68947.2 | 45965.64 | 45965.64 | 45965.64 | 45965.64 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-tee.4xlarge | 16 | 96 | 43.84 | 5891.83 | 31564.8 | 21042.24 | 21042.24 | 21042.24 | 21042.24 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-tee.6xlarge | 24 | 128 | 45.84 | 6161.12 | 33004.8 | 22004 | 22004 | 22004 | 22004 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-tee-8x.16xlarge | 64 | 768 | 350.7 | 47134.62 | 252504 | 168337.94 | 168337.94 | 168337.94 | 168337.94 |
| GPU计算型 ecs.gn8v-tee-8x.48xlarge | 192 | 1024 | 360.98 | 48516.16 | 259905.6 | 173272 | 173272 | 173272 | 173272 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7.26xlarge | 104 | 768 | 252.666667 | 33958.4 | 181920 | 121280 | 103088 | 66704 | 46086.4 |
| GPU计算型 ecs.gn7-c12g1.3xlarge | 12 | 94 | 31.583333 | 4244.8 | 22740 | 15160 | 12886 | 8338 | 5760.8 |
| GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.13xlarge | 52 | 378 | 126.333333 | 16979.2 | 90960 | 60640 | 51544 | 33352 | 23043.2 |
| GPU计算型 ecs.gn7-c13g1.26xlarge | 104 | 756 | 252.666667 | 33958.4 | 181920 | 121280 | 103088 | 66704 | 46086.4 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7e.32xlarge | 128 | 1024 | 277.933 | 37354.24 | 200111.76 | 133408 | 113396.8 | 73374.4 | 50695.04 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7i.32xlarge | 128 | 768 | 53.2331 | 7154.53 | 38327.83 | 25551.9 | 21719.12 | 14053.55 | 9709.72 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 | 30 | 9.5326 | 1281.18 | 6863.47 | 4575.66 | 3889.31 | 2516.61 | 1738.75 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge | 16 | 60 | 10.0934 | 1356.55 | 7267.25 | 4844.81 | 4118.09 | 2664.65 | 1841.03 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.8xlarge | 32 | 188 | 13.3083 | 1788.63 | 9581.98 | 6387.98 | 5429.78 | 3513.39 | 2427.43 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-4x.8xlarge | 32 | 128 | 38.1305 | 5124.74 | 27453.96 | 18302.63 | 15557.24 | 10066.45 | 6955 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-2x.8xlarge | 32 | 128 | 20.1867 | 2713.1 | 14534.42 | 9689.63 | 8236.19 | 5329.3 | 3682.06 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-c48g1.12xlarge | 48 | 310 | 17.944 | 2411.64 | 12919.68 | 8613 | 7321.05 | 4737.15 | 3272.94 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-c56g1.14xlarge | 56 | 346 | 21.533 | 2893.97 | 15503.76 | 10335.6 | 8785.26 | 5684.58 | 3927.53 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.16xlarge | 64 | 376 | 26.6166 | 3577.27 | 19163.95 | 12775.95 | 10859.56 | 7026.77 | 4854.86 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-8x.16xlarge | 64 | 256 | 76.2609 | 10249.47 | 54907.85 | 36605.25 | 31114.46 | 20132.89 | 13909.99 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-4x.16xlarge | 64 | 256 | 40.3734 | 5426.19 | 29068.85 | 19379.25 | 16472.36 | 10658.59 | 7364.12 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-c32g1.32xlarge | 128 | 752 | 53.2331 | 7154.53 | 38327.83 | 25551.9 | 21719.12 | 14053.55 | 9709.72 |
| GPU计算型 ecs.gn7i-8x.32xlarge | 128 | 512 | 80.7469 | 10852.38 | 58137.77 | 38758.5 | 32944.72 | 21317.18 | 14728.23 |
| 轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge | 4 | 30 | 3.07656 | 413.49 | 2215.12 | 1476.75 | 1255.24 | 812.21 | 561.16 |
| 轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge | 10 | 62 | 5.568747 | 748.44 | 4009.5 | 2673 | 2272.05 | 1470.15 | 1015.74 |
| 轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge | 14 | 93 | 8.060935 | 1083.39 | 5803.87 | 3869.25 | 3288.86 | 2128.09 | 1470.31 |
| 轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge | 30 | 186 | 15.537497 | 2088.24 | 11187 | 7458 | 6339.3 | 4101.9 | 2834.04 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge | 4 | 15.5 | 1.871087 | 251.47 | 1347.18 | 898.12 | 763.4 | 493.97 | 341.29 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge | 4 | 8 | 1.831 | 246.12 | 1318.32 | 878.99 | 747.14 | 483.44 | 334.02 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge | 8 | 31 | 3.117701 | 419.02 | 2244.74 | 1496.5 | 1272.02 | 823.07 | 568.67 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge | 8 | 16 | 3.078 | 413.66 | 2216.16 | 1477.37 | 1255.76 | 812.55 | 561.4 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge | 16 | 62 | 5.610931 | 754.11 | 4039.87 | 2693.25 | 2289.26 | 1481.29 | 1023.43 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge | 16 | 32 | 5.571 | 748.75 | 4011.12 | 2674.12 | 2273 | 1470.76 | 1016.16 |
| GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.4xlarge | 16 | 125 | 34.742 | 4669.28 | 25014.24 | 16676 | 14174.6 | 9171.8 | 6336.88 |
| GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.8xlarge | 32 | 250 | 69.483 | 9338.56 | 50027.76 | 33352 | 28349.2 | 18343.6 | 12673.76 |
| GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.16xlarge | 64 | 500 | 138.967 | 18677.12 | 100056.24 | 66704 | 56698.4 | 36687.2 | 25347.52 |
| GPU计算型 ecs.gn7e-c16g1.32xlarge | 128 | 1000 | 277.933 | 37354.24 | 200111.76 | 133408 | 113396.8 | 73374.4 | 50695.04 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ex.32xlarge | 128 | 1024 | 270.8333 | 36400 | 194999.98 | 130000 | 110500 | 71500 | 49400 |
| ARM GPU计算型 ecs.gn7r-c16g1.4xlarge | 16 | 64 | 4.8667 | 654.08 | 3504.02 | 2336 | 1985.6 | 1284.8 | 887.68 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn7ix.32xlarge | 128 | 512 | 80.7469 | 10852.38 | 58137.77 | 38758.5 | 32944.72 | 21317.18 | 14728.23 |
| GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | 26.46 | 2133.6 | 19051.2 | 4572 | 3429 | 2209.8 | 2209.8 |
| GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.4xlarge | 16 | 64 | 52.92 | 4267.2 | 38102.4 | 9144 | 6858 | 4419.6 | 4419.6 |
| GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.8xlarge | 32 | 128 | 105.84 | 8534.4 | 76204.8 | 18288 | 13716 | 8839.2 | 8839.2 |
| GPU计算型 ecs.gn6v-c8g1.16xlarge | 64 | 256 | 211.68 | 17068.8 | 152409.6 | 36576 | 27432 | 17678.4 | 17678.4 |
| GPU计算型 ecs.gn6v-c10g1.20xlarge | 82 | 336 | 219.64 | 17711.4 | 158140.8 | 37953 | 28464.75 | 18343.95 | 18343.95 |
| GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge | 4 | 15 | 11.63 | 937.44 | 8373.6 | 3348 | 1674 | 1071.36 | 1071.36 |
| GPU计算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | 8 | 31 | 14 | 1128.96 | 10080 | 4032 | 2016 | 1290.24 | 1290.24 |
| GPU计算型 ecs.gn6i-c16g1.4xlarge | 16 | 62 | 16.41 | 1323 | 11815.2 | 4725 | 2362.5 | 1512 | 1512 |
| GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.6xlarge | 24 | 93 | 17.19 | 1386 | 12376.8 | 4950 | 2475 | 1584 | 1584 |
| GPU计算型 ecs.gn6i-c40g1.10xlarge | 40 | 155 | 14.819 | 1991.61 | 10669.68 | 7112.9 | 3556.45 | 2276.13 | 2276.13 |
| GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.12xlarge | 48 | 186 | 34.38 | 2772 | 24753.6 | 9900 | 4950 | 3168 | 3168 |
| GPU计算型 ecs.gn6i-c24g1.24xlarge | 96 | 372 | 68.75 | 5544 | 49500 | 19800 | 9900 | 6336 | 6336 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6i.24xlarge | 96 | 384 | 68.75 | 5544 | 49500 | 19800 | 16830 | 10890 | 7524 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6e.24xlarge | 96 | 768 | 157.92 | 21224 | 113702.4 | 75800 | 64430 | 41690 | 28804 |
| GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.3xlarge | 12 | 92 | 19.739 | 2653 | 14212.08 | 9475 | 8053.75 | 5211.25 | 3600.5 |
| GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.12xlarge | 48 | 368 | 78.958 | 10612 | 56849.76 | 37900 | 32215 | 20845 | 14402 |
| GPU计算型 ecs.gn6e-c12g1.24xlarge | 96 | 736 | 157.916 | 21224 | 113699.52 | 75800 | 64430 | 41690 | 28804 |
| GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6v.24xlarge | 96 | 384 | 237.125 | 19121.76 | 170730 | 68292 | 58048.2 | 37560.6 | 25950.96 |
| 轻量级GPU ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge | 4 | 23 | 3.273719 | 439.99 | 2357.08 | 1571.39 | 1335.68 | 864.26 | 597.13 |
| 轻量级GPU ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge | 10 | 46 | 5.909491 | 794.24 | 4254.83 | 2836.56 | 2411.07 | 1560.11 | 1077.89 |
| 轻量级GPU ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge | 20 | 92 | 11.186194 | 1503.42 | 8054.06 | 5369.37 | 4563.97 | 2953.16 | 2040.36 |
| ARM GPU计算型弹性裸金属服务器 ecs.ebmgn6ia.20xlarge | 80 | 256 | 33.006186 | 4436.03 | 23764.45 | 15842.97 | 13466.52 | 8713.63 | 6020.33 |
| GPU共享型 ecs.sgn6i-vws-m2.xlarge | 4 | 10 | 1.679256 | 225.69 | 1209.06 | 806.04 | 806.04 | 806.04 | 806.04 |
| GPU共享型 ecs.sgn6i-vws-m4.2xlarge | 8 | 16 | 2.93233 | 394.11 | 2111.28 | 1407.52 | 1407.52 | 1407.52 | 1407.52 |
| GPU共享型 ecs.sgn6i-vws-m8.4xlarge | 16 | 32 | 5.393267 | 724.86 | 3883.15 | 2588.77 | 2588.77 | 2588.77 | 2588.77 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge | 4 | 30 | 12.78 | 1030.68 | 9201.6 | 3681 | 3128.85 | 1914.12 | 1288.35 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge | 8 | 60 | 15.39 | 1241.24 | 11080.8 | 4433 | 3768.05 | 2305.16 | 1551.55 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.2xlarge | 8 | 60 | 25.57 | 2061.64 | 18410.4 | 7363 | 6258.55 | 3828.76 | 2577.05 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.4xlarge | 16 | 120 | 30.78 | 2482.48 | 22161.6 | 8866 | 7536.1 | 4610.32 | 3103.1 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.7xlarge | 28 | 112 | 23.88 | 1925.56 | 17193.6 | 6877 | 5845.45 | 3576.04 | 2406.95 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.8xlarge | 32 | 240 | 61.57 | 4964.68 | 44330.4 | 17731 | 15071.35 | 9220.12 | 6205.85 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c8g1.14xlarge | 54 | 480 | 123.13 | 9929.36 | 88653.6 | 35462 | 30142.7 | 18440.24 | 12411.7 |
| GPU计算型 ecs.gn5-c28g1.14xlarge | 56 | 224 | 47.75 | 3850.84 | 34380 | 13753 | 11690.05 | 7151.56 | 4813.55 |
| GPU计算型 ecs.gn5i-c2g1.large | 2 | 8 | 8.68 | 700 | 6249.6 | 2375 | 1875 | 1125 | 750 |
| GPU计算型 ecs.gn5i-c4g1.xlarge | 4 | 16 | 9.69 | 781.2 | 6976.8 | 2650.5 | 2092.5 | 1255.5 | 837 |
| GPU计算型 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | 11.67 | 940.8 | 8402.4 | 3192 | 2520 | 1512 | 1008 |
| GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge | 16 | 64 | 15.63 | 1260 | 11253.6 | 4275 | 3375 | 2025 | 1350 |
| GPU计算型 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge | 32 | 128 | 31.25 | 2520 | 22500 | 8550 | 6750 | 4050 | 2700 |
| GPU计算型 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge | 56 | 224 | 43.06 | 3472 | 31003.2 | 11780 | 9300 | 5580 | 3720 |
表格中详细列出了不同实例规格、配置以及购买时长的价格信息。以计算型gn6v实例为例，8核32G配置，配备16G显存V100计算卡，最高配置336G DDR4内存。其活动价格从1周的2135.93元到5年的132888元不等，用户可根据自身需求选择合适的购买时长和配置。
六、阿里云GPU云服务器活动价格大放送
阿里云不仅提供了灵活的计费方式，还推出了众多优惠活动，让用户能够以更低的价格享受到高性能的GPU云服务器服务。
如上图所示，阿里云推出了GPU云服务器新人专享、官网特惠和目录价直降等优惠活动。T4、V100、A10卡最低包月5折起，包年4折起；V100卡最低包月6折起，T4包年5折起；A10卡目录价最高直降25%。这些优惠活动无疑为用户节省了大量成本，让用户能够以更加实惠的价格享受到高性能的计算服务。
具体云服务器配置及精选特惠价如下表所示：
| gpu云服务器实例 | 配置 | 显存 | 内存 | 活动价格（1周） | 活动价格（1个月） | 活动价格（2个月） | 活动价格（3个月） | 活动价格（4个月）） | 活动价格（5个月） | 活动价格（6个月） | 活动价格（9个月） | 活动价格（1年） | 活动价格（2年） | 活动价格（3年） | 活动价格（4年） | 活动价格（5年） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 计算型 gn6v | 8核32G | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 2135.93元/1周 | 3820.00元/1个月 | 7640.00元/2个月 | 11460.00元/3个月 | 15280.00元/4个月 | 19100.00元/5个月 | 22920.00元/6个月 | 34380.00元/9个月 | 36678.00元/1年 | 67833.60元/2年 | 79732.80元/3年 | 106310.40元/4年 | 132888.00元/5年 |
| 计算型 gn6v | 32核128G | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 8536.03元/1周 | 15247.00元/1个月 | 30494.00元/2个月 | 45741.00元/3个月 | 60988.00元/4个月 | 76235.00元/5个月 | 91482.00元/6个月 | 137223.00元/9个月 | 146375.40元/1年 | 270780.00元/2年 | 318337.20元/3年 | 424449.60元/4年 | 530562.00元/5年 |
| 计算型 gn6v | 64核256G | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 17073.47元/1周 | 30500.00元/1个月 | 61000.00元/2个月 | 91500.00元/3个月 | 122000.00元/4个月 | 152500.00元/5个月 | 183000.00元/6个月 | 274500.00元/9个月 | 292812.00元/1年 | 541660.80元/2年 | 636782.40元/3年 | 849043.20元/4年 | 1061304.00元/5年 |
| 计算型 gn6v | 82核336G | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 17716.07元/1周 | 31634.50元/1个月 | 63295.00元/2个月 | 94942.50元/3个月 | 126590.00元/4个月 | 158237.50元/5个月 | 189807.00元/6个月 | 284827.50元/9个月 | 303828.00元/1年 | 562040.40元/2年 | 660742.20元/3年 | 880989.60元/4年 | 1101237.00元/5年 |
| 计算型 gn6v | 96核384G | 16G显存V100计算卡 | 最高配置336G DDR4内存 | 19126.43元/1周 | 68312.00元/1个月 | 136624.00元/2个月 | 204936.00元/3个月 | 273248.00元/4个月 | 76235.00元/5个月 | 409872.00元/6个月 | 614808.00元/9个月 | 696782.40元/1年 | 1147,641.60元/2年 | 1352,541.60元/3年 | 1475,587.20元/4年 | 1557,657.60元/5年 |
| 计算型 gn7i | 32核188G | 24G显存A10计算卡 | 最高配置752G DDR4内存 | 1612.10元/1周 | 2884.59元/1个月 | 5769.18元/2个月 | 8653.77元/3个月 | 11538.36元/4个月 | 14422.95元/5个月 | 17307.54元/6个月 | 25961.32元/9个月 | 27698.07元/1年 | 55360.15元/2年 | 114013.80元/3年 | 124422.33元/4年 | 131381.35元/5年 |
| 计算型 gn6i | 4核15G | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 939.77元/1周 | 1684.00元/1个月 | 3368.00元/2个月 | 5052.00元/3个月 | 6736.00元/4个月 | 8420.00元/5个月 | 10104.00元/6个月 | 15156.00元/9个月 | 16172.40元/1年 | 32308.80元/2年 | 38748.96元/3年 | 51665.28元/4年 | 64581.60元/5年 |
| 计算型 gn6i | 8核31G | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 1131.29元/1周 | 2026.00元/1个月 | 4052.00元/2个月 | 6078.00元/3个月 | 8104.00元/4个月 | 10130.00元/5个月 | 12156.00元/6个月 | 18234.00元/9个月 | 19455.60元/1年 | 38875.20元/2年 | 46628.64元/3年 | 62171.52元/4年 | 77714.40元/5年 |
| 计算型 gn6i | 16核62G | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 1325.33元/1周 | 2372.50元/1个月 | 4745.00元/2个月 | 7117.50元/3个月 | 9490.00元/4个月 | 11862.50元/5个月 | 14235.00元/6个月 | 21352.50元/9个月 | 22782.00元/1年 | 45528.00元/2年 | 54612.00元/3年 | 72816.00元/4年 | 91020.00元/5年 |
| 计算型 gn6i | 24核93G | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 1388.33元/1周 | 2485.00元/1个月 | 4970.00元/2个月 | 7455.00元/3个月 | 9940.00元/4个月 | 12425.00元/5个月 | 14910.00元/6个月 | 22365.00元/9个月 | 23862.00元/1年 | 47688.00元/2年 | 57204.00元/3年 | 76272.00元/4年 | 95340.00元/5年 |
| 计算型 gn6i | 48核186G | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 2774.33元/1周 | 4960.00元/1个月 | 9920.00元/2个月 | 14880.00元/3个月 | 19840.00元/4个月 | 24800.00元/5个月 | 29760.00元/6个月 | 44640.00元/9个月 | 47622.00元/1年 | 95208.00元/2年 | 114228.00元/3年 | 152304.00元/4年 | 190380.00元/5年 |
| 计算型 gn6i | 96核372G | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 5546.33元/1周 | 9910.00元/1个月 | 19820.00元/2个月 | 29730.00元/3个月 | 39640.00元/4个月 | 49550.00元/5个月 | 59460.00元/6个月 | 89190.00元/9个月 | 95142.00元/1年 | 190248.00元/2年 | 228276.00元/3年 | 304368.00元/4年 | 380460.00元/5年 |
| 计算型 gn6i | 40核155G | 16G显存T4计算卡 | 最高配置372G DDR4内存 | 1993.94元/1周 | 3566.45元/1个月 | 7132.90元/2个月 | 10699.35元/3个月 | 14265.80元/4个月 | 17832.26元/5个月 | 21398.71元/6个月 | 32098.06元/9个月 | 34243.94元/1年 | 68451.87元/2年 | 82120.64元/3年 | 109494.19元/4年 | 136867.74元/5年 |
表格中详细列出了不同实例规格、配置以及购买时长的活动价格。以计算型gn6v实例为例，8核32G配置，配备16G显存V100计算卡，最高配置336G DDR4内存。其活动价格从1周的2135.93元到5年的132888元不等，且在不同购买时长下，用户还能享受到不同的折扣优惠。
此外，阿里云还提供了多种其他实例规格的GPU云服务器，如gn7i、gn6i等，这些实例规格也都有不同的配置和价格选择。用户可通过阿里云官网的活动页面自行查询实时价格：阿里云2025上云优选活动
七、便宜购买GPU云服务器的独门秘籍
想要以更低的价格购买阿里云GPU云服务器？那么您可不能错过阿里云的7折优惠券活动。领取优惠券后，用户可在活动价格基础上再享受7折优惠，让购买成本进一步降低。
例如，计算型gn6v实例8核32G配置，使用7折优惠券之后，实际购买价格从1周的2135.93元降至1495.15元，从1个月的3820元降至2674元，从6个月的22920元降至16044元，从1年的36678元降至25674.60元。这样的优惠力度无疑让用户能够以更加实惠的价格享受到高性能的GPU云服务器服务。
领券链接：https://t.aliyun.com/U/a23cv1
八、GPU云服务器实例规格选择指南
面对众多GPU云服务器实例规格，用户可能会感到眼花缭乱。为了帮助用户更好地选择适合自己的实例规格，下面将为大家详细介绍计算型gn6v、gn7i、gn6i实例的主要特点、适用场景以及指标数据。
GPU计算型实例规格族gn6v
gn6v的特点如下：
- 计算性能卓越：采用NVIDIA V100 GPU卡，基于创新的Volta架构，单GPU显存高达16 GB HBM2，GPU显存带宽达到900 GB/s，单GPU拥有5120个CUDA Cores和640个Tensor Cores，支持6个NVLink链路，单向链路带宽为25 Git/s，总带宽高达300 Git/s。
- 处理器与内存配比合理：处理器采用2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake），处理器与内存配比约为1:4，确保计算性能与内存容量的均衡。
- 存储与网络性能出色：支持ESSD云盘、SSD云盘和高效云盘，满足用户多样化的存储需求。同时，实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强，确保数据的高效传输。
gn6v的适用场景如下：
- 深度学习：如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练和推理应用。
- 科学计算：如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等复杂计算任务。
gn6v包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 网络带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 存储IOPS基准 | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | NVIDIA V100 * 1 | 16GB * 1 | 2.5 | 80万 | 无 | 4 | 4 | 10 |
| ecs.gn6v-c8g1.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA V100 * 4 | 16GB * 4 | 10 | 200万 | 无 | 8 | 8 | 20 |
| ecs.gn6v-c8g1.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 20 | 250万 | 无 | 16 | 8 | 20 |
| ecs.gn6v-c10g1.20xlarge | 82 | 336 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 32 | 450万 | 25万 | 16 | 8 | 20 |
表格中详细列出了gn6v实例规格的各项指标数据，包括vCPU数量、内存容量、GPU数量及显存、网络带宽、网络收发包PPS、存储IOPS基准等。用户可根据自身需求选择合适的实例规格。
GPU计算型实例规格族gn6i
gn6i的特点如下：
- 计算性能强劲：采用NVIDIA T4 GPU卡，基于创新的Turing架构，单GPU显存高达16 GB，GPU显存带宽达到320 GB/s，单GPU拥有2560个CUDA Cores和多达320个Turing Tensor Cores，支持可变精度Tensor Cores，提供高达65 TFlops FP16、130 INT8 TOPS、260 INT4 TOPS的计算性能。
- 处理器与内存配比合理：处理器采用2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake），处理器与内存配比约为1:4，确保计算性能与内存容量的均衡。
- 存储与网络性能出色：支持ESSD云盘（百万IOPS）、SSD云盘和高效云盘，满足用户多样化的存储需求。同时，实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强，确保数据的高效传输。
gn6i的适用场景如下：
- AI（DL和ML）推理：如计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统等。
- 云游戏云端实时渲染：为云游戏提供高性能的渲染服务。
- AR和VR的云端实时渲染：为AR和VR应用提供高效的渲染支持。
- 重载图形计算或图形工作站：满足重载图形计算或图形工作站的需求。
- GPU加速数据库：为数据库提供GPU加速服务，提高数据库性能。
- 高性能计算：满足各种高性能计算任务的需求。
gn6i包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 网络带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 存储IOPS基准 | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn6i-c4g1.xlarge | 4 | 15 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 4 | 50万 | 无 | 2 | 2 | 10 |
| ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | 8 | 31 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 5 | 80万 | 无 | 2 | 2 | 10 |
| ecs.gn6i-c16g1.4xlarge | 16 | 62 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 6 | 100万 | 无 | 4 | 3 | 10 |
| ecs.gn6i-c24g1.6xlarge | 24 | 93 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 7.5 | 120万 | 无 | 6 | 4 | 10 |
| ecs.gn6i-c40g1.10xlarge | 40 | 155 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 10 | 160万 | 无 | 16 | 10 | 10 |
| ecs.gn6i-c24g1.12xlarge | 48 | 186 | NVIDIA T4 * 2 | 16GB * 2 | 15 | 240万 | 无 | 12 | 6 | 10 |
| ecs.gn6i-c24g1.24xlarge | 96 | 372 | NVIDIA T4 * 4 | 16GB * 4 | 30 | 480万 | 25万 | 24 | 8 | 10 |
表格中详细列出了gn6i实例规格的各项指标数据，包括vCPU数量、内存容量、GPU数量及显存、网络带宽、网络收发包PPS、存储IOPS基准等。用户可根据自身需求选择合适的实例规格。
GPU计算型实例规格族gn7i
gn7i的特点如下：
- 计算性能极致：采用NVIDIA A10 GPU卡，基于创新的Ampere架构，支持RTX、TensorRT等常用加速功能，提供极致的计算性能。处理器采用2.9 GHz主频的Intel ® Xeon ® 可扩展处理器（Ice Lake），全核睿频3.5 GHz，最大可提供752 GiB内存，相比gn6i大幅提升。
- 存储与网络性能卓越：支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘，满足用户多样化的存储需求。同时，实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强，确保数据的高效传输。
gn7i的适用场景如下：
- 高并发AI推理任务：配备高性能CPU、内存、GPU，可以处理更多并发AI推理任务，适用于图像识别、语音识别、行为识别等业务。
- 高强度图形处理业务：支持RTX功能，搭配高主频CPU，提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于远程图形设计、云游戏等高强度图形处理业务。
gn7i包括的实例规格及指标数据如下表所示：
| 实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存 | 网络带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 | 30 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 160万 | 8 | 4 | 15 |
| ecs.gn7i-c16g1.4xlarge | 16 | 60 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 300万 | 8 | 8 | 30 |
| ecs.gn7i-c32g1.8xlarge | 32 | 188 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 600万 | 12 | 8 | 30 |
| ecs.gn7i-c32g1.16xlarge | 64 | 376 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 32 | 1200万 | 16 | 15 | 30 |
| ecs.gn7i-c32g1.32xlarge | 128 | 752 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 2400万 | 32 | 15 | 30 |
| ecs.gn7i-c48g1.12xlarge | 48 | 310 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 900万 | 16 | 8 | 30 |
| ecs.gn7i-c56g1.14xlarge | 56 | 346 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 1200万 | 16 | 12 | 30 |
| ecs.gn7i-2x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 16 | 600万 | 16 | 8 | 30 |
| ecs.gn7i-4x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 16 | 600万 | 16 | 8 | 30 |
| ecs.gn7i-4x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 32 | 1200万 | 32 | 8 | 30 |
| ecs.gn7i-8x.32xlarge | 128 | 512 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 64 | 2400万 | 32 | 16 | 30 |
| ecs.gn7i-8x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 32 | 1200万 | 32 | 8 | 30 |
表格中详细列出了gn7i实例规格的各项指标数据，包括vCPU数量、内存容量、GPU数量及显存、网络带宽、网络收发包PPS、多队列、弹性网卡、单网卡私有IP等。用户可根据自身需求选择合适的实例规格。
九、选择GPU云服务器的综合考量
在选择GPU云服务器时，用户需要综合考虑多个因素，包括业务需求、预算、资源使用情况等。以下是一些建议，帮助用户更好地选择适合自己的GPU云服务器：
- 明确业务需求：用户需要明确自己的业务需求，包括计算任务类型、计算量大小、数据存储需求等。根据业务需求选择合适的实例规格和配置，确保服务器能够满足业务需求。
- 考虑预算因素：用户需要根据自己的预算情况选择合适的购买方式和计费方案。如果预算有限，可以选择按量付费方式，根据实际需求灵活调整资源使用量；如果预算充足，可以选择包年包月方式，享受更优惠的价格。
- 评估资源使用情况：用户需要评估自己的资源使用情况，包括CPU、内存、GPU等资源的占用情况。根据资源使用情况选择合适的实例规格和配置，避免资源浪费和成本过高。2025便宜购买阿里云服务器相关活动直达：
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