AI Infrastructure

供各企业经济高效地训练深度学习和机器学习模型的各种方案。

视频

Google Cloud 上的 AI Infrastructure

主要特性

张量处理单元 (TPU) 是定制的 ASIC，用于训练和执行深度神经网络。以更快的速度、更大的规模经济高效地训练和运行更强大也更准确的模型。

一系列 NVIDIA GPU，可帮助进行经济高效的推断，或纵向扩容/横向扩容训练。将 RAPID 和 Spark 与 GPU 配合使用可执行深度学习。在 Google Cloud 上运行 GPU 工作负载，利用行业领先的存储、网络和数据分析技术。

在 Compute Engine 上启动虚拟机实例时访问 CPU 平台。Compute Engine 为虚拟机提供了一系列 Intel 和 AMD 处理器。

博客

Google Cloud 和 NVIDIA 联手加速计算工作负载

文档

GPU 可加速深度学习模型的训练过程，以便执行图片分类、视频分析和自然语言处理等任务。

TPU 是 Google 定制开发的 ASIC，用于加速机器学习工作负载。您可以使用 Cloud TPU 在 AI Platform Training 上运行训练作业。

了解深度学习在计算方面的要求以及 CPU、GPU 和 TPU 如何处理任务。

Deep Learning VM Image 针对数据科学和机器学习任务进行了优化。此类映像附带预安装的主要机器学习框架和工具，可与 GPU 配合使用。

AI Platform Deep Learning Containers 是性能更出色的一致环境，可帮助您快速为工作流设计原型并加以实施。它们可与 GPU 配合使用。

价格

AI Infrastructure 的价格取决于您选择的产品。您可以免费试用 AI Infrastructure。

Cloud TPU	Cloud GPU
如需了解各类单设备 TPU 和 TPU Pod 的 TPU 价格，请参阅 TPU 价格。	如需了解 Compute Engine 上适用的各类 GPU 的价格和区域，请参阅 GPU 价格。

Cloud AI 产品遵循我们的服务等级协议 (SLA) 政策。这些产品在延迟时间或可用性方面的保证可能与其他 Google Cloud 服务有所不同。

获享 $300 赠金以及 20 多种提供“始终免费”用量的产品，开始在 Google Cloud 上构建项目。