阿里云无影云电脑图形工作站:RTX 5880专业级显卡,优势、价格及性能对比

简介: 阿里云无影云电脑企业版搭载RTX 5880专业显卡,基于Ada Lovelace架构,配备48GB显存,性能强劲,支持渲染、工业设计、AI推理等场景。提供多种规格与灵活付费方式,安全可靠,性价比高,适用于多行业高端图形与计算需求。

阿里云无影云电脑企业版提供搭载RTX 5880专业级显卡的图形工作站规格,包括图形工作站旗舰型和专业工作站。RTX 5880 基于 NVIDIA Ada Lovelace GPU 架构构建,将第三代 RT Core、第四代 Tensor Core、新一代 CUDA® 核心与 48GB 显存相结合,可提供出色的渲染、图形和计算性能,详细参考无影云电脑官方页面说明:https://www.aliyun.com/product/ecs/gws

阿里云无影云电脑RTX 5880专业级显卡

无影云电脑图形工作站核心优势

全新上线图形工作站旗舰型和专业工作站两大产品,搭载RTX 5880 专业级显卡,支持包月、按月时长包、按量付费等多种购买方式。全新上线图形工作站旗舰型和专业工作站两大产品,搭载RTX 5880 专业级显卡,支持包月、按月时长包、按量付费等多种购买方式。

规格丰富

  • 4G~192G全场景规格灵活变配
  • 满足轻量级内容审核、大型工业设计、超大模型训练等各类显卡使用场景需求

性能强劲

  • 企业级显卡,可为渲染等场景提供超快速度和效率
  • 性能超过部分GPU显卡同显存规格10%,软件兼容性高

清晰流畅

  • 全球11个地域,支持就近接入
  • 自研ASP协议,支持场景自适应编码和渲染,低延迟抗失真

安全可信

  • 云网端全链路数据不落地,覆盖终端接入、数据传输、网络等全方位安全保护
  • 支持防截屏、录屏审计、域名及应用黑白名单等多项安全功能,有效防止数据泄露

稳定可靠

  • 云电脑服务可用性承诺:单台无影云电脑服务可用性不低于99.975%
  • 电脑连接成功率99.99%,分钟级快速迁移和恢复

高性价比

  • 购买方式灵活,同显存规格价格具备竞争力
  • 弹性灵活,支持按需升降配

性能对比

RTX 5880各参数全面领先于L20和A10显卡,更适合图形渲染、工业软件、建筑可视化及AI推理等场景。

显卡规格 架构 核心用途 GPU显存 显存带宽 CUDA核心数量 FP32* TF32 FP16 FP8
5880 Ada Lovelace 专业图形渲染/设计/AI 48GB GDDR6 960 GB/s 14080 69.3 138.5 277 554
L20 Ada Lovelace A计算/数据中心加速 48GB GDDR6 864 GB/s 11776 59.5 59.5 119 239
A10 NVIDIA Ampere 交互式渲染/虚拟工作站 24GB GDDR6 600 GB/s 9216 31.2 62.5 125 -

图形工作站旗舰型与专业工作站规格对比及收费价格

图形工作站旗舰型与专业工作站的CPU均采用 AMD-Genoa 9T24(最高可达3.7GHz),GPU则统一配置为 NVIDIA RTX 5880。云电脑的核心数量、内存及显存等规格可以根据具体使用场景进行灵活选择。

关于无影云电脑的活动配置,可以在阿里云活动中心查看:https://www.aliyun.com/activity 目前无影云电脑支持免费试用,如下图:

阿里云无影云电脑优惠活动.png

规格名称 包月定价(元/月/台) 360小时时长包定价(元/月/台) 250小时时长包定价(元/月/台) 按量付费(元/小时/台)
云电脑图形型-8核16G内存4G显存 799 539 439 1.9975
图形工作站旗舰型-16核32G内存8G显存 1499 999 829 3.7475
图形工作站旗舰型-16核32G内存12G显存 1899 1279 1049 4.7475
图形工作站旗舰型-32核64G内存12G显存 2399 1609 1319 5.9975
图形工作站旗舰型-32核64G内存16G显存 2799 1799 1489 6.9975
图形工作站旗舰型-32核64G内存24G显存 3999 2699 2199 9.9975
图形工作站旗舰型-64核128G内存24G显存 4999 3299 2749 12.4975
无影专业工作站-32核64G内存48G显存 5999 3999 3299 14.9975
无影专业工作站-64核128G内存48G显存 7999 5399 4399 19.9975
无影专业工作站-64核256G内存48G显存 9999 6799 5499 24.9975
无影专业工作站-64核256G内存96G显存 14999 9999 8249 37.4975
无影专业工作站-96核384G内存192G显存 28999 18999 15949 72.4975

阿里云无影云电脑图形工作站应用场景

说明:RTX Ada 5880,性能最接近于RTX Ada 6000,国内可购买,第三代RT Core加速光线追踪, Omniverse实时渲染对比同级别延迟降低50%。更适合于具身智能行业。

阿里云无影云电脑RTX 5880专业级显卡,支持软件开发、数据仓库、商业智能应用程序、复杂零部件设计、自动驾驶系统开发、轻度仿真、游戏开发、大型工业设计、重度仿真、机器人开发、大型工作站及AI推理等使用场景。

支持软件及驱动

  • 支持Adobe Photoshop、Illustrator、3ds Max等设计软件,覆盖概念设计至精细绘图全流程,满足3A游戏、影视级CG等高保真视觉场景需求。
  • 兼容AutoCAD、SolidWorks、Catia等各类CAD软件,支持工程建模与复杂制图,实现设计到落地的全链路协作。
  • 支持Siemens NX、PTC Creo等复杂零部件设计软件,结合GPU加速的参数化建模与逆向工程功能,满足高精度机械设计及自动驾驶系统虚拟测试需求。
  • 兼容Altair HyperWorks、ANSYS等工业仿真平台,通过多体动力学分析、拓扑优化等模块,支撑大型设备结构设计与极端工况下的重度仿真验证。
  • 支持 ONNX Runtime、PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架。支持 NVIDIA cuDNN、TensorRT、cuBLAS 等主流算子库。支持 SGLang、vLLM 等大模型推理框架。结合高性能工作站的低延迟计算能力,实现边缘端实时AI推理。
  • 支持 NVIDIA Omniverse、Isaac Sim、Isaac Lab 等具身智能仿真平台,结合跨领域协作与物理引擎,支撑机器人开发、数字孪生及自动驾驶虚拟测试场景,适配从算法验证到部署落地的全流程需求。

更多关于阿里云无影云电脑图形工作站的配置说明,请移步到无影云电脑企业版官方页面查看:https://www.aliyun.com/product/ecs/gws

相关文章
|
8天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
17天前
|
云安全 监控 安全
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
289 164
|
2天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
298 155
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
231 113
|
11天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
788 6