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.视觉识别算法介绍如何实现视觉识别视觉识别算法介绍 本文介绍了视觉识别算法在计算机视觉中的重要性,包括图像预处理、特征提取、匹配和识别等步骤,以及常见的边缘检测、目标检测和物体识别算法。此外,还探讨了这些技术在人脸识别、图像搜索、自动驾驶和医学影像识别等领域的应用。 摘要由CSDN通过智能技术生成https://blog.csdn.net/m0_72410588/article/details/131885622
2.封面人物沈春华:做简单高效的人工智能算法,让机器“看”得更清楚让视觉识别更加灵敏 给机器一张图片或者一段视频,如何把目标信息找出来?现在常用的是基于锚定框(anchorbox)的目标检测算法,预先设计好不同的模板,让算法在经过“训练”之后利用最匹配的模板检测并识别出目标。 “业界之前普遍认为,去掉锚定框会大大降低识别效果。缺点是算法设计比较复杂,锚定框数量非常多,比如小汽车https://www.zju.edu.cn/2022/0723/c41533a2605540/page.htm
3.虹软视觉开放平台—以免费人脸识别技术为核心的人脸识别算法开放虹软视觉开放平台基于专业的人脸识别算法,为用户免费提供人脸识别技术为支撑的人脸检测、人脸比对、人脸追踪、活体检测、人证比对等产品。提供人脸识别门禁、人脸识别考勤等产品解决方案,致力于为创业团队提供人脸识别技术赋能。https://www.arcsoft.com.cn/ai/sdk
4.视觉识别现代物体检测算法的基础是深度学习,常见的物体检测算法有RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD等。其中,YOLO和SSD是速度较快且适合实时场景的算法,而Faster RCNN则是当前目标检测效果最好的算法之一。 物体检测的应用场景非常广泛,如智能安防、自动驾驶、工业生产等。 场景分析 编辑本段 视觉识别是一种基于图https://vebaike.com/doc-view-942.html
5.从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法机器之心从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法 一.导言 经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景,继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而,由于图像是三维空间在光学系统的投影,仅仅实现图像层次的识别是不够的,这在无人驾驶系统、3604f85d04>增强现实技术等领域https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-08-01-13
6.改进YOLOv5s的交通标志识别算法改进YOLOv5s的交通标志识别算法 摘要:为了准确且实时地检测到交通标志指示牌, 减少交通事故的发生和推动智慧交通的发展, 针对现有的道路交通标志检测模型存在的精度不足、权重文件大、检测速度慢的问题, 设计了一种基于计算机视觉技术的改进YOLOv5s检测算法YOLOv5s-GC. 首先, 使用copy-paste进行数据增强后再送入网络https://c-s-a.org.cn/html/2022/12/8859.html
7.机器视觉方向最常用的21种算法机器视觉视觉检测设备机器视觉是一门前沿而又引人入胜的领域,它的应用涵盖了各个行业。在这个领域中,有许多算法被广泛应用,它们帮助我们实现了从图像识别到目标追踪的各种任务。本文将为大家介绍机器视觉方向最常用的21种算法,让我们一起来探索这个神奇的世界吧! 1、机器视觉方向最常用的21种算法 https://www.0755vc.com/15710.html
8.基于高斯混合基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相[J]. 智慧农业(中英文), 2022, 4(2): 53-63. doi:10.12133/j.smartag.SA202204003 ZHANG Kai, HAN Shuqing, CHENG Guodong, WU Saisai, LIU Jifang. Gait Phase Recognition of Dairy Cows based on Gaussian Mixture Model and Hidden Markov Model[J]https://www.smartag.net.cn/article/2022/2096-8094/2096-8094-2022-4-2-53.shtml
9.自动驾驶之感知算法3.使用深度学习识别灯颜色的变化(分为检测和颜色分类两步) 一条道路上有很多红绿灯,检测算法会把所有的灯都检测出来,地图会告知需要看几个灯,但是并不知道看哪几个灯。因此需要把对应关系匹配起来,需要做3D到2D的投影,投影又受到标定、定位、同步、地图等因素的影响,需要综合考虑 https://www.jianshu.com/p/bd61b7400cda
10.AI综述专栏图像物体分类与检测算法综述腾讯云开发者社区实例层次: 针对单个物体实例而言,通常由于图像采集过程中光照条件、拍摄视角、距离的不同,物体自身的非刚体形变以及其他物体的部分遮挡使得物体实例的表观特征产生很大的变化,给视觉识别算法带来了极大的困难。 类别层次: 困难与挑战通常来自三个方面,首先是类内差大,也即属于同一类的物体表观特征差别比较大,其原因有https://www.cloud.tencent.com/developer/article/1628228