在 GKE 上使用 NVIDIA NIM 高效地提供经过优化的 AI 模型。了解详情。

NVIDIA 与 Google Cloud

NVIDIA 和 Google Cloud 提供加速器优化的解决方案，可满足您最苛刻的工作负载，包括机器学习、高性能计算、数据分析、图形和游戏工作负载。

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优势

NVIDIA 加速计算在 Google Cloud 上的大规模计算能力

提高各种工作负载的性能

借助 Google Cloud 上最新的 NVIDIA GPU，您可以轻松预配配备 NVIDIA H100、A100、L4、T4、P100、P4 和 V100 的 Compute Engine 实例，加速处理各种要求严苛的工作负载。

按秒计费模式为您降低费用

Google Cloud 的按秒计费意味着您只为需要的服务付费，并且每月可以自动享受最高 30% 的折扣。您不但可节省预付费用，还可获享相同的正常运行时间和伸缩性能。

使用自定义机器配置来优化工作负载

您可以精确地按所需比例为实例配置处理器、内存和 NVIDIA GPU 来优化工作负载，而不必为了适应有限的系统配置而修改工作负载。

主要特性

Google Cloud 上的 NVIDIA 技术

由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 提供支持的 A3 虚拟机

A3 虚拟机由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 提供支持，专门用于训练和提供要求特别严苛的生成式 AI 工作负载和 LLM。将 NVIDIA GPU 与 Google Cloud 领先的基础设施技术相结合，可以提供巨大的规模、提高性能，并实现超级计算能力的巨大飞跃。

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由 NVIDIA A100® Tensor Core GPU 提供支持的 A2 虚拟机

加速器优化型 A2 虚拟机采用 NVIDIA Ampere A100 Tensor Core GPU。每个 A100 GPU 可提供相当于上一代产品 20 倍的计算性能。这些虚拟机旨在为 AI、数据分析和高性能计算提供各种规模的加速，以应对最棘手的计算挑战。

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由 NVIDIA L4 Tensor Core GPU 提供支持的 G2 虚拟机

G2 是业界首款由新发布的 NVIDIA L4 Tensor Core GPU 提供支持的云虚拟机，专为生成式 AI 等大型推理 AI 工作负载而打造。G2 为 AI 推理工作负载提供出色的性价比。作为通用 GPU，G2 可以显著提升 HPC、图形和视频转码工作负载的性能。

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使用 Google Kubernetes Engine 实现自动扩缩

使用 Google Kubernetes Engine (GKE)，您可以通过自动扩缩 GPU 资源来无缝按需创建使用 NVIDIA GPU 的集群、进行负载均衡和最大限度降低运营费用。GKE 支持 NVIDIA A100 GPU 中的多实例 GPU (MIG)，现在可以为多用户、多模型 AI 推理工作负载预配更精细的适当 GPU 加速。

采用 RTX 虚拟工作站的 NVIDIA CloudXR™

NVIDIA CloudXR 是基于 NVIDIA RTX™ 技术的突破性创新，可让您通过 NVIDIA RTX 虚拟工作站作为虚拟机映像 (VMI)，使用 Google Cloud Marketplace 访问高品质 XR。用户可以轻松地设置、扩缩和使用高品质的沉浸式体验，并在云端流式传输 XR 工作流。

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