阿里云提供的常用GPU的机型中，L20，A10，V100,P100,P4,T4,GRID虚拟化等都有什么区别呢？

下面这几款在阿里云常见到的 NVIDIA GPU（L20、A10、V100、P100、P4、T4）+“GRID（vGPU）虚拟化”可以这样区分——看架构代际、显存/带宽、是否主打训练还是推理/视频/图形、以及是否支持切片虚拟化。

怎么选（按你的常见需求）
• 大模型推理/高并发、还要做图形或视频：优先 L20（Ada，48GB，带宽更高、AV1 编解码更多路）；A10 次之。L20 也在 NVIDIA vGPU/RTX vWS 体系内被官方支持。
• 传统训练/HPC 或需要 NVLink 的多卡互联：历史上 V100 很合适（HBM2、NVLink），但已属上一代；预算允许可考虑更新的 Ada/Hopper 家族。
• 大规模低功耗推理/视频转码：T4（16GB/70W） 比 P4（8GB/75W） 综合更强、更灵活，INT8/INT4 非常吃香。
• 更老的 P100：能用，但生态与能效落后，除非库存/价格特别友好，不建议新购。
• 需要多人/多租户共享一张卡：用 vGPU/GRID（RTX vWS） 方案；在阿里云的 vGPU 实例规格表里，能看到“某型号 × 1/6、1/8”等切片数，表示每台实例拿到的 vGPU 份额。

阿里云相关小贴士
• 阿里云的 gn/vgn 系列会标出底层 GPU 型号 & 切片；例如文档里的 “NVIDIA A10 × 1/6” 就是把一张 A10 切成 6 份分配。近一代的 gn8v 家族面向大模型训练/推理，新款规格会引入 L20。