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阿里云灵骏超节点GP9A实例efg3.GP9A(M890P)性能测评及810E区别对比

阿里云灵骏超节点GP9A实例efg3.GP9A(M890P)相比efg2.P16EN(810E)在芯片代际、显存容量、互联带宽、计算精度及架构形态上均有显著升级,性能提升约3倍,主要面向万亿参数级模型训推场景。阿小云分享efg2.P16EN(810E)和efg3.GP9A(M890P)区别对比表如下,在阿里云CLUB中心:aliyun.club 免费领取优惠券。

实例 efg2.P16EN(810E) efg3.GP9A(M890P)
芯片代际 真武 810E(PPU 1.1) 真武 M890P(PPU 1.5)
支持精度 FP32 / BF16 / INT8 FP32 / FP16 / BF16 / FP8 / MXFP4
显存容量 1536 GB 9216 GB
CPU 96 核 1024 核
内存 2 TB 18.4 TB
本地存储 15.36 TB NVMe + 960 GB SATA SSD 122.88 TB NVMe
前端网络 400 Gbps 3.2 Tbps
Scale-up 卡间互联 11.2 TB/s 51.2 TB/s
Scale-out 实例间互联 1.6 Tbps 12.8 Tbps
每实例 GPU 16 卡 64 卡
最小售卖单元 裸金属(16 卡) 超节点(64 卡 / 8 节点)
开服地域 北京、杭州、上海、乌兰察布 乌兰察布(可用区 D),中卫(规划中)

关键差异对比说明:

  • 架构与扩展性:efg3.GP9A采用ICN64 超节点架构,64卡全带宽互联,通过HPN 8.0网络支持最高12万卡集群扩展;efg2.P16EN为单机16卡裸金属架构。
  • 计算精度:efg3.GP9A新增FP8和MXFP4精度支持,其中MXFP4相比BF16可提供数倍吞吐提升,适用于LLM推理、推荐系统等极致吞吐场景;efg2.P16EN 仅支持 FP32 / BF16 / INT8。
  • 故障自愈:efg3.GP9A面向ICN64超节点架构支持故障自愈能力,可实现2^n卡持续可用;资料未提及efg2.P16EN具备同等能力。
  • 适用场景侧重:efg2.P16EN广泛适用于各类大模型训练与推理(如自动驾驶、生成类模型、多模态、搜推广等);efg3.GP9A专为万亿参数规模MoE模型训推设计,单实例即可承载10T以上参数模型推理。
  • 地域可用性:efg2.P16EN在北京、杭州、上海、乌兰察布均有开服;efg3.GP9A目前仅在乌兰察布可用区D开服,中卫处于规划中。

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