O foco do Google Cloud é fornecer infraestrutura de inteligência artificial (IA) de nível mundial para potencializar suas cargas de trabalho aceleradas por GPU mais exigentes em uma ampla variedade de segmentos. É possível usar GPUs no Google Cloud para executar aplicativos de IA, aprendizado de máquina (ML), científicos, analíticos, corporativos, de engenharia e de consumo.
Com nossa parceria com a NVIDIA, o Google Cloud oferece as GPUs mais recentes e otimiza a pilha de software com uma ampla variedade de opções de armazenamento e rede. Para acessar uma lista completa de GPUs disponíveis, consulte Plataformas de GPU.
Confira nas seções a seguir os benefícios das GPUs no Google Cloud.
VMs aceleradas por GPU
No Google Cloud, você pode acessar e provisionar GPUs da maneira que melhor atende às suas necessidades. Uma família de máquinas especializadas e otimizadas para aceleradores está disponível, com GPUs pré-conectadas e recursos de rede ideais para maximizar o desempenho. Eles estão disponíveis nas séries de máquinas A3, A2 e G2.
Várias opções de provisionamento
Você pode provisionar clusters usando a família de máquinas otimizadas para aceleradores com qualquer um dos seguintes produtos de código aberto ou do Google Cloud.
Vertex AI
A Vertex AI é uma plataforma de machine learning (ML) totalmente gerenciada que você pode usar para treinar e implantar modelos de ML e aplicativos de IA. Nos aplicativos da Vertex AI, você pode usar VMs aceleradas por GPU para melhorar o desempenho das seguintes formas:
- Usar VMs ativadas para GPU em pools de workers de treinamento personalizado do GKE.
- Usar modelos de LLM de código aberto do Model Garden Vertex AI.
- Reduzir a latência de previsão.
- Melhorar o desempenho do código do notebook do Vertex AI Workbench.
- Aumentar o desempenho de um ambiente de execução do Colab Enterprise.
GKE e Slurm
Plataformas de orquestração em grande escala, como o GKE, são ideais para provisionar clusters grandes que podem ser usados para treinar e ajustar modelos de ML em grande escala. Modelos de ML em grande escala são aqueles que usam grandes quantidades de dados.
As plataformas de orquestração a seguir estão disponíveis no Google Cloud.
Google Kubernetes Engine (GKE): é um serviço que pode ser usado para implantar e operar aplicativos conteinerizados em escala usando a infraestrutura do Google.
Slurm: é uma ferramenta de código aberto para gerenciamento de cluster e agendamento de jobs. No Google Cloud, você pode implantar clusters Slurm usando o Cluster Toolkit.
Execute treinamentos e ajustes de modelos em grande escala
Para treinar ou ajustar modelos em grande escala, recomendamos usar um cluster de máquinas a3-megagpu-8g e implantar com um programador como GKE ou Slurm.
Opção de implantação |
Guias de implantação |
Slurm |
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GKE |
Execute treinamentos e ajustes do modelo principal
Para treinamento e ajuste de modelos principais, recomendamos usar o padrão a3-highgpu-8g ou qualquer tipo de máquina A2 ou G2 e implantar com um programador como GKE ou Slurm.
Opção de implantação |
Guias de implantação |
Cargas de trabalho |
GKE |
Inferência: exibir modelos no GKE Treinamento: treinar um modelo no GKE |
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Slurm |
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Compute Engine
Você também pode criar e gerenciar VMs únicas ou clusters menores de VMs com GPUs anexadas no Compute Engine. Este método é ideal para executar cargas de trabalho com uso intensivo de gráficos.
Opção de implantação |
Guias de implantação |
Criar grupos gerenciados de instâncias (MIGs) |
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Criar VMs em massa |
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Criar uma única VM |
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Criar estações de trabalho virtuais |
Cloud Run
É possível configurar GPUs para seu serviço do Cloud Run. As GPUs são ideais para executar cargas de trabalho de inferência de IA usando modelos de linguagem grandes no Cloud Run.
No Cloud Run, consulte estes recursos para executar cargas de trabalho de IA em GPUs:
- Configurar GPUs para um serviço do Cloud Run
- Carregar modelos de ML grandes no Cloud Run com GPUs
- Tutorial: executar inferência de LLM em GPUs do Cloud Run com o Ollama