剧透：ECS竞价实例全网1折开售，云服务器最低每小时不足2分钱。2分钱？！
公共云计算以灵活弹性，稳定安全，降低成本的优势，已经成为各行业的计算资源主流。阿里云ECS产品在提供性能稳定、产品丰富、高性价比的云主机产品的同时，基于海量资源运维调度能力在现有的付费模式基础上于，推出了“竞价型实例”，通过充分利用云上“计算”资源，进一步的降低用户云计算资源的使用成本，使用户可以通过竞价付费模式，有机会按照实例成本价格的一折使用目标竞价实例。
竞价实例是一种按照供需关系变化价格波动的一种后付费类型实例，相对于按量付费实例价格有较低的折扣。阿里云会对每个可用区中的每种实例类型设置基础价格，竞价型实例会根据市场供需关系在基础价格上进行一定的上下浮动（按量付费价格的1~10折），目前全网新开放阶段全线一折起，如果您的出价高于当前实际的成交价，则可正常创建出实例。如果您正在使用“竞价实例”当市场成交价高于您的出价或供需资源发生变化的时候（超过1个小时使用实例保护期之后），阿里云将自动释放您的竞价实例。
搭载Nvidia最新一代P100计算卡GN5实例，竞价购买最低只需1.54元/小时起
以当前最热门的GPU计算场景来看，GPU计算型实例因为强大的并行计算能力，在深度学习，多媒体处理，科学计算等诸多领域被广泛应用，但碍于GPU计算卡的高成本，使用户使用GPU资源的成本居高不下，通过竞价方式购买GPU实例，可以使用户的实际GPU使用价格大幅降低，以9月21~9月28日一段时间内某地域的GPU实际使用价格曲线为例：
*在8天内，价格按量支付1折起，8天内的平均价格1.8折，折合月价1999元/月，折合均价2.78元/小时。
场景解析：
视频渲染/转码的场景
通常的渲染场景架构计算与存储是分离的，并且计算采用分布式部署而渲染素材数据和渲染结果采用集中存储；
任何一个渲染项目，其中很大一部分的成本来自分布式的计算所需要大量GPU；但是在渲染场景下，每路GPU之间的计算相互独立无交互，通过加入简单的GPU计算节点容错机制，可以通过“竞价付费”获取GPU实例+NAS/OSS集中存储的方式，把计算资源的成本大大降低，进而大幅降低总的渲染成本。
以常用的ecs.ga1.4xlarge（16vCPU/40GB内存/1*AMD S7150 GPU卡）为例，其包月小时价格为： 8.35元/小时，当采用10个实例组成集群时，渲染8小时的总花费为668元（8.35X10X8=668）。当使用竞价性方式，可以最低一折起只要不到百元花费即可完成，大幅降低计算费用。
AI深度学习场景
深度学习Training训练场景中模型中间数据可通过checkpoint机制存放于云盘或NAS/OSS等持久存储中，利用相似的计算存储分离的架构，也可利用竞价实例来显著降低GPU实例成本；
深度学习Inference在线推理场景，充分利用各推理节点间的无状态特征，部署多个竞价性实例，且通过前端接入SLB负载均衡，将推理请求引流到不同的GPU竞价实例，达到更高的性价比。
以推理计算型实例gn5i-c8g1.2xlarge（8vCPU/32GB内存/1*Nvidia P4 GPU卡）为例，其包月小时价位4.67元，当采用10个实例组成AI深度学习推理服务时，其每小时的GPU成本46.7元。考虑业务波峰和谷，可采用包月+竞价组合方式，保留少量包月实例满足最低要求，并通过竞价实例来满足波动的请求，总体费用上可以降低到原包月的40%~70%!
科学计算
利用科学计算模型的容错机制，多个竞价性GPU卡之间分别计算，而数据存放在NAS/OSS等持久共享存储中，这种方式在提升整体扩展性的同时，显著降低计算成本。
以常用的gn5-c28g1.7xlarge（28vCPU/112GB内存/1*Nvidia P100 GPU卡）为例，其包月小时价为28.09元，当采用10个实例组成HPC集群时，计算8小时的总花费为2247.2元。当使用竞价性方式，可以最低一折起，最低只要不到三百元即可完成。
总而言之，计算的能力不仅在于计算性能的强大稳定，作为云计算服务商从计算云产品基本能力出发并且通过产品红利广大开发者，降低成本通过云计算改变世界。