AWS阿里云AzureGoogleCloud华为云腾讯云各种云服务器价格收费对比(上)

他带着六家公有云厂商的资源价格走来了~

这一次我们选择了国内外六家公有云厂商AWS、阿里云、Azure、GoogleCloud、华为云、腾讯云的资源价格进行整体比较。之前说过,云端实例资源比较常见的计费模式分为三种:预留实例,按需实例,可被抢占实例。

上篇主要对比以下四项:整体情况:地域分布/计费模式/资源类型三种资源类型:计算型CPU/通用型CPU/GPU资源两种计费模式:按需实例/预留实例(月/1年/3年)三类区域:最优区域/北京区域/美国区域

下篇单独就可被抢占实例类型在六家云厂商之间进行横向比较。

注意三个前提:

1、我们比较的是各大云厂商的云端实例资源价格,并不是云厂商的整体服务;

2、各大云厂商的折扣/优惠情况差异比较大,而且有很多即时性促销政策,目前也不考虑;

3、因为各厂商对实例类型的命名及划分不一致,我们选择的时候是尽可能寻找相近实例类型/相近vCPU/相似内存的资源进行对比,具体规格在图表里均有列出。

六家云厂商全球地域分布:

六家云厂商实例类型:

六家云厂商计费模式:

最优区域——计算型CPU:最优区域此处定义为最近这一时段某厂商某种类型资源全球最低价格所在区域。

计算型CPU的按需实例价格:华为云的最优区域价格最低为0.29元/时,腾讯云的最优区域价格最高0.96元/时,是华为云的三倍,其他几家价格都在0.5-0.6元/时浮动。

计算型CPU的预留实例价格:

按月价格,腾讯云是国内三家云厂商里最贵的。按1年/3年价格,最便宜是华为云和阿里云,Azure价格最高,腾讯云次之,AWS价格居中。

最优区域——通用型CPU:

通用型CPU的按需实例价格:华为云的最优区域价格依然最低0.22元/时,阿里云、GoogleCloud、Azure三家价格居中。

通用型CPU的预留实例价格:

按月价格,华为云在国内三家云厂商里最低。按1年价格,华为云和阿里云价格均在1000-2000元之间,其余三家价格差别不大。按3年价格,华为云价格优势最为明显,腾讯云和AWS价格最高。

最优区域——GPU:

GPU的按需实例价格:腾讯云在六家云厂商里价格最低为8.39元/时,GoogleCloud价格最高为33.19元/时,大概为腾讯云的4倍。

GPU的预留实例价格:

按月价格,腾讯云在国内三家云厂商里最低。按1年价格,腾讯云、阿里云相对最低,AWS价格最高。按3年价格,AWS最高,华为云次之,最便宜的依然是腾讯云与阿里云。

北京区域——计算型CPU:

计算型CPU的按需实例价格:华为云最低0.36元/时,Azure次之0.522元/时,腾讯云最高0.96元/时。

按月价格,华为云在四家云厂商里最低。按1年价格,华为云最低,阿里云次之。按3年价格,华为云最低,腾讯云最高,阿里云居中。

北京区域——通用型CPU:

通用型CPU的按需实例价格:华为云最低0.34元/时,AWS最高为1.405元/时,最低价与最高价之间差异比较大。其余三家价格在0.8-1元/时之间浮动。

按月价格,华为云在四家云厂商里最低。按1年价格,华为云最低,AWS最高。按3年价格,华为云依然最低,腾讯云最高,AWS在该区域没有按3年预留实例类型。

北京区域——GPU:

GPU的按需实例价格:腾讯云价格最低为8.39元/时,阿里云次之11.67元/时,AWS36.08元/时最高。

按月价格,腾讯云在四家云厂商里最低,阿里云也比较便宜。按1年价格,阿里云和腾讯云最低,AWS最高。按3年价格,阿里云最低,华为云最高,AWS在该区域没有按3年预留实例类型。

美国区域——计算型CPU:

计算型CPU的按需实例价格:六家云厂商整体价格比较平稳,GoogleCloud价格最低0.49元/时,阿里云次之0.535元/时。

按月价格,只有阿里云和腾讯云,阿里云最低。按1年/3年价格,阿里云最低,腾讯云最高,AWS和Azure差不多。

美国区域——通用型CPU:

通用型CPU的按需实例价格:GoogleCloud价格最低0.66元/时,五家云厂商之间价格差异不大。华为云在这一区域没有按需实例类型。

按月价格,只有阿里云和腾讯云,阿里云稍微便宜一点。按1年/3年价格,Azure最低,阿里云次之,腾讯云最高。

美国区域——GPU:

GPU的按需实例价格:华为云的价格最低为3.32元/时,GoogleCloud最高为33.19元/时,最高价是最低价格的十倍左右,比较悬殊。

按月价格,只有阿里云和腾讯云,阿里云稍微便宜一点。按1年价格,阿里云最低,Azure次之,AWS最高。按3年价格,Azure最低,腾讯云和AWS最高。

tobecontinued......

-END-

关于我们:速石科技专为有高算力需求的企业级用户提供一站式算力运营解决方案,帮助用户提升10-20倍业务运算效率,降低成本达到75%以上,加快市场响应速度。目前主要应用领域包括药物研发、基因测序分析、半导体行业的EDA仿真及电路设计、汽车行业的自动驾驶开发、虚拟碰撞试验以及AI人工智能。

THE END
1.计算机视觉开题报告mob64ca12f4d1ad的技术博客计算机视觉(Computer Vision,CV)是人工智能(AI)和机器学习(ML)领域中的一个重要分支。它的目标是使计算机能够“看”并理解图像和视频中的内容。随着深度学习技术的发展,计算机视觉在图像分类、物体检测、图像分割等任务中的应用日益广泛。 计算机视觉的主要任务 https://blog.51cto.com/u_16213450/12844209
2.人工智能算法的分类与应用人工智能 (AI) 是当前科技领域的热门话题,其核心是各种算法的灵活运用。AI算法不仅实现了智能预测、分类,还在数据挖掘、自然语言处理和推荐系统等领域发挥着重要作用。接下来,我们将以科普的视角,带您深入了解 AI 的主要算法及其广泛应用。 一、监督学习 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MzQ1NjMwOA==&mid=2247549220&idx=4&sn=25aa18da4b1e2824371e552b0ca3c8e6&chksm=eb214cffdc56c5e9303367ae4087102996613151dfa3c11fafe88950b683dbc8dadedd63bcaa&scene=27
3.计算机视觉(豆瓣)《计算机视觉——算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用,以便学生能够将其应用于自己的照片和视频,从中获得成就感和乐趣。本书从科学的角度介绍基本的视觉问题,将成像过程的物理模型公式化,然后在此https://book.douban.com/subject/10465997/
4.计算机视觉算法及其特点计算机视觉计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支,旨在使计算机能够模拟人类视觉系统,从图像或视频中获取信息并进行分析和理解。计算机视觉算法是实现这一目标的关键组成部分。本文将介绍几种常见的计算机视觉算法,包括特征提取、目标检测、图像分割和图像识别,并提供相应的源代码示例。 https://download.csdn.net/blog/column/12443612/132969050
5.「算法工程师计算机视觉招聘信息」BOSS直聘为您提供2024年算法工程师计算机视觉信息,BOSS直聘在线开聊约面试,及时反馈,让算法工程师计算机视觉更便捷,找工作就上BOSS直聘!https://www.zhipin.com/zhaopin/591c85ea4a0f52b71nV-09W9GQ~~/
6.常用视觉算法在视觉算法中,常用的算法包括: 1.边缘检测算法:边缘检测算法是一种常用的图像处理算法,它主要用于检测图像中的边缘。常用的边缘检测算法有Sobel算法、Prewitt算法和Canny算法等。 2.特征提取算法:特征提取算法是一种常用的计算机视觉算法,它主要用于从图像或视频中提取出有用的特征。常用的特征提取算法有SIFT算法、SURFhttps://wenku.baidu.com/view/01d8d0b97c192279168884868762caaedc33ba75.html
7.计算机视觉图像分割中FCNDeepLabSegNetU简介:【计算机视觉】图像分割中FCN、DeepLab、SegNet、U-Net、Mask R-CNN等算法的讲解(图文解释 超详细) 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~ 一、FCN分割算法 全卷积神经网络目标分割算法能够端到端的得到每个像素的目标分类结果,与传统的卷积神经网络只能输入固定大小图像和在网络的末端使用几个全连接层得到固定长度的特征https://developer.aliyun.com/article/1399024
8.计算机视觉(CV)的算法有哪些,具体都有哪些特点?4. 3D视觉算法:三维计算机视觉主要利用深度相机、三维扫描以及点云数据进行分析和处理,比如KinectFusion、https://www.zhihu.com/question/342633770/answer/2934657383
9.《计算机视觉:计算理论与算法基础》.pdf大小:8.29 MB 字数:约1.01万字 发布时间:2018-11-10发布于广东 浏览人气:1052 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币(10金币=人民币1元) 《计算机视觉:计算理论与算法基础》.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 https://max.book118.com/html/2018/1107/8037007032001132.shtm
10.计算机视觉——典型的目标检测算法(SPPNet算法)(四)【嵌牛鼻子】计算机视觉 【嵌牛提问】如何理解目标检测算法——SPP-Net 【嵌牛正文】 针对R-CNN对所有候选区域分别提取特征、计算量大的问题,2015年He等提出空间金字塔网络(Spatial Pyramid Pooling Network,SPP-Net)。SPP-Net 在最后一个卷积层和全连接层之间加入空间金字塔结构;使用多个标准尺度微调器对图像进行分割,https://www.jianshu.com/p/8cbbd5465929
11.新算法为计算机视觉与自然语言处理统一“建模”日前,计算机视觉领域三大顶会之一的ICCV 2021在线上举行。来自微软亚洲研究院、中国科学技术大学、西安交通大学以及清华大学的研究者们关于Swin Transformer(移位窗口通用视觉神经网络)的研究,从全世界共6152篇投稿中脱颖而出,获得 ICCV 2021马尔奖(最佳论文)。 https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/ztbd/xydrgzn/cy/znzz/202112/t20211216_53431.html
12.什么是计算机视觉?数据科学NVIDIA术语表这种类型的架构对一系列图像数据执行类似的计算。GPU 的单指令多数据 (SIMD) 功能使其适合运行计算机视觉任务,这些任务通常涉及对整个图像进行类似的计算。具体而言,NVIDIA GPU 可显著加速计算机视觉操作,为其他工作释放 CPU。 此外,在同一台机器上可以使用多个 GPU,创建能够并行运行多个计算机视觉算法的架构。https://www.nvidia.cn/glossary/data-science/computer-vision/
13.极市开发者社区极市视觉算法开发者社区,专注于为计算机视觉算法开发者提供CV前沿学术理论和高质量技术干货,大咖技术分享,顶会论文,书籍教程,算法竞赛,数据集下载,项目需求,求职内推等内容。https://bbs.cvmart.net/
14.人工智能技术包含七个关键技术三是如何加快新型算法的设计开发,随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现,针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。 六、生物特征识别 生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器https://www.meipian.cn/1r1ofdcy