Plates-formes de GPU

Compute Engine offre la possibilité d'ajouter des processeurs graphiques (GPU) aux instances de machines virtuelles (VM). Vous pouvez utiliser ces GPU pour accélérer des charges de travail spécifiques sur vos VM, telles que le machine learning et le traitement des données.

Compute Engine fournit des GPU NVIDIA pour vos VM en mode passthrough. Cela permet à vos VM de contrôler directement les GPU et leur mémoire associée.

Si vous avez des charges de travail graphiques lourdes, telles que la visualisation 3D, le rendu 3D ou les applications virtuelles, vous pouvez utiliser des postes de travail virtuels NVIDIA RTX (anciennement NVIDIA GRID).

Ce document présente les différents modèles de GPU disponibles sur Compute Engine.

Pour consulter les régions et les zones disponibles pour les GPU sur Compute Engine, consultez la page Régions et zones disponibles pour les GPU.

GPU NVIDIA pour les charges de travail de calcul

Pour les charges de travail de calcul, les modèles de GPU sont disponibles aux phases suivantes :

  • NVIDIA L4 : Disponibilité générale
  • NVIDIA A100
    • NVIDIA A100 40 Go : Disponibilité générale
    • NVIDIA A100 80 Go : Disponibilité générale
  • NVIDIA T4 : nvidia-tesla-t4 : Disponibilité générale
  • NVIDIA V100 : nvidia-tesla-v100 : Disponibilité générale
  • NVIDIA P100 : nvidia-tesla-p100 : Disponibilité générale
  • NVIDIA P4 : nvidia-tesla-p4 : Disponibilité générale
  • NVIDIA K80 : nvidia-tesla-k80 : Disponibilité générale. Consultez la page Fin de vie de NVIDIA K80.

GPU NVIDIA L4

Pour exécuter des GPU NVIDIA L4, vous devez utiliser un type de machine optimisé pour l'accélérateur G2.

Chaque type de machine G2 est associé à un nombre fixe de GPU NVIDIA L4 et de processeurs virtuels. Chaque type de machine G2 dispose également d'une mémoire par défaut et d'une plage de mémoire personnalisée. La plage de mémoire personnalisée définit la quantité de mémoire que vous pouvez allouer à votre VM pour chaque type de machine. Vous pouvez spécifier votre mémoire personnalisée lors de la création de la VM.

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire des GPU vCPU Mémoire par défaut Plage de mémoire personnalisée Disque SSD local maximal compatible
NVIDIA L4 g2-standard-4 1 GPU 24 Go GDDR6 4 vCPU 16 Go 16 à 32 Go 375 Go
g2-standard-8 1 GPU 24 Go GDDR6 8 vCPU 32 Go 32 à 54 Go 375 Go
g2-standard-12 1 GPU 24 Go GDDR6 12 processeurs virtuels 48 Go 48 à 54 Go 375 Go
g2-standard-16 1 GPU 24 Go GDDR6 16 vCPU 64 Go 54 à 64 Go 375 Go
g2-standard-24 2 GPU 48 Go GDDR6 24 processeurs virtuels 96 Go 96 à 108 Go 750 Go
g2-standard-32 1 GPU 24 Go GDDR6 32 vCPU 128 Go 96 à 128 Go 375 Go
g2-standard-48 4 GPU 96 Go GDDR6 48 processeurs virtuels 192 Go 192 à 216 Go 1 500 Go
g2-standard-96 8 GPU 192 Go GDDR6 96 vCPU 384 Go 384 à 432 Go 3 000 Go

GPU NVIDIA A100

Pour exécuter des GPU NVIDIA A100, vous devez utiliser le type de machine optimisé pour l'accélérateur A2.

Chaque type de machine A2 possède un nombre de GPU, un nombre de processeurs virtuels et une taille de mémoire fixes.

A100 40 Go

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
NVIDIA A100 40 Go a2-highgpu-1g 1 GPU 40 Go HBM2 12 processeurs virtuels 85 Go Oui
a2-highgpu-2g 2 GPU 80 Go HBM2 24 processeurs virtuels 170 Go Oui
a2-highgpu-4g 4 GPU 160 Go HBM2 48 processeurs virtuels 340 Go Oui
a2-highgpu-8g 8 GPU 320 Go HBM2 96 processeurs virtuels 680 Go Oui
a2-megagpu-16g 16 GPU 640 Go HBM2 96 processeurs virtuels 1360 Go Oui

A100 80 Go

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
NVIDIA A100 80 Go a2-ultragpu-1g 1 GPU 80 Go HBM2e 12 processeurs virtuels 170 Go Groupé (375 Go)
a2-ultragpu-2g 2 GPU 160 Go HBM2e 24 processeurs virtuels 340 Go Groupé (750 Go)
a2-ultragpu-4g 4 GPU 320 Go HBM2e 48 processeurs virtuels 680 Go Groupé (1,5 To)
a2-ultragpu-8g 8 GPU 640 Go HBM2e 96 processeurs virtuels 1360 Go Groupé (3 To)

GPU NVIDIA T4

Les VM disposant de peu de GPU sont limitées à un nombre maximal de processeurs virtuels. En règle générale, un nombre plus élevé de GPU permet de créer des instances dotées d'une plus grande quantité de processeurs virtuels et de mémoire.

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
NVIDIA T4 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 16 Go GDDR6 1 – 48 processeurs virtuels 1 – 312 Go Oui
2 GPU 32 Go GDDR6 1 – 48 processeurs virtuels 1 – 312 Go Oui
4 GPU 64 Go GDDR6 1 – 96 processeurs virtuels 1 – 624 Go Oui

GPU NVIDIA P4

Pour les GPU P4, les disques SSD locaux ne sont compatibles qu'avec certaines régions. Consultez la page Disponibilité des disques SSD locaux par régions et zones GPU.

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
NVIDIA P4 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 8 Go GDDR5 1 – 24 processeurs virtuels 1 – 156 Go Oui
2 GPU 16 Go GDDR5 1 – 48 processeurs virtuels 1 – 312 Go Oui
4 GPU 32 Go GDDR5 1 – 96 processeurs virtuels 1 – 624 Go Oui

GPU NVIDIA V100

Pour les GPU V100, les disques SSD locaux ne sont compatibles qu'avec certaines régions. Consultez la page Disponibilité des disques SSD locaux par régions et zones GPU.

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
NVIDIA V100 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 16 Go HBM2 1 – 12 processeurs virtuels 1 – 78 Go Oui
2 GPU 32 Go HBM2 1 – 24 processeurs virtuels 1 – 156 Go Oui
4 GPU 64 Go HBM2 1 – 48 processeurs virtuels 1 – 312 Go Oui
8 GPU 128 Go HBM2 1 – 96 processeurs virtuels 1 – 624 Go Oui

GPU NVIDIA P100

Pour certains GPU P100, la quantité maximale de processeurs et de mémoire qui est disponible pour certaines configurations dépend de la zone dans laquelle la ressource GPU est en cours d'exécution.

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
NVIDIA P100 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 16 Go HBM2 1 – 16 processeurs virtuels 1 – 104 Go Oui
2 GPU 32 Go HBM2 1 – 32 processeurs virtuels 1 – 208 Go Oui
4 GPU 64 Go HBM2

1 – 64 processeurs virtuels
(us-east1-c, europe-west1-d, europe-west1-b)

1 – 96 processeurs virtuels
(toutes les zones P100)

1 – 208 Go
(us-east1-c, europe-west1-d, europe-west1-b)

1 – 624 Go
(toutes les zones P100)

 Oui

GPU NVIDIA K80

Les cartes NVIDIA K80 contiennent chacune deux GPU. Le prix des GPU K80 est calculé par GPU, et non par carte.

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
NVIDIA K80 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 12 Go GDDR5 1 – 8 processeurs virtuels 1 – 52 Go Oui
2 GPU 24 Go GDDR5 1 – 16 processeurs virtuels 1 – 104 Go Oui
4 GPU 48 Go de GDDR5 1 – 32 processeurs virtuels 1 – 208 Go Oui
8 GPU 96 Go GDDR5 1 – 64 processeurs virtuels

1 – 416 Go
(asie-est1-a et us-est1-d)

1 – 208 Go
(toutes les zones K80)

 Yes

Postes de travail virtuels (vWS) NVIDIA RTX pour les charges de travail graphiques

Si vous avez des charges de travail exigeantes en ressources graphiques, telles que la visualisation 3D, vous pouvez créer des postes de travail virtuels qui utilisent des postes de travail virtuels (vWS, Virtual Workstations) NVIDIA RTX (anciennement NVIDIA GRID). Lorsque vous créez un poste de travail virtuel, une licence de poste de travail virtuel NVIDIA RTX (vWS) est automatiquement ajoutée à votre VM.

Pour en savoir plus sur la tarification des postes de travail virtuels, consultez la section Tarifs des GPU.

Pour les charges de travail graphiques, les modèles de postes de travail virtuels (vWS) NVIDIA RTX sont disponibles aux phases suivantes :

  • Postes de travail virtuels NVIDIA L4 : nvidia-l4-vws : Disponibilité générale
  • Postes de travail virtuels NVIDIA T4 : nvidia-tesla-t4-vws : Disponibilité générale
  • Postes de travail virtuels NVIDIA P100 : nvidia-tesla-p100-vws : Disponibilité générale
  • Postes de travail virtuels NVIDIA P4 : nvidia-tesla-p4-vws : Disponibilité générale

GPU vWS NVIDIA L4

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire des GPU vCPU Mémoire par défaut Plage de mémoire personnalisée Disque SSD local maximal compatible
Poste de travail virtuel NVIDIA L4 g2-standard-4 1 GPU 24 Go GDDR6 4 vCPU 16 Go 16 à 32 Go 375 Go
g2-standard-8 1 GPU 24 Go GDDR6 8 vCPU 32 Go 32 à 54 Go 375 Go
g2-standard-12 1 GPU 24 Go GDDR6 12 processeurs virtuels 48 Go 48 à 54 Go 375 Go
g2-standard-16 1 GPU 24 Go GDDR6 16 vCPU 64 Go 54 à 64 Go 375 Go
g2-standard-24 2 GPU 48 Go GDDR6 24 processeurs virtuels 96 Go 96 à 108 Go 750 Go
g2-standard-32 1 GPU 24 Go GDDR6 32 vCPU 128 Go 96 à 128 Go 375 Go
g2-standard-48 4 GPU 96 Go GDDR6 48 processeurs virtuels 192 Go 192 à 216 Go 1 500 Go
g2-standard-96 8 GPU 192 Go GDDR6 96 vCPU 384 Go 384 à 432 Go 3 000 Go

GPU vWS NVIDIA T4

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
Poste de travail virtuel NVIDIA T4 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 16 Go GDDR6 1 – 48 processeurs virtuels 1 – 312 Go Oui
2 GPU 32 Go GDDR6 1 – 48 processeurs virtuels 1 – 312 Go Oui
4 GPU 64 Go GDDR6 1 – 96 processeurs virtuels 1 – 624 Go Yes

GPU vWS NVIDIA P4

Pour les GPU P4, les disques SSD locaux ne sont compatibles qu'avec certaines régions. Consultez la section Disponibilité des disques SSD locaux par régions et zones GPU.

Modèle GPU Type de machine GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
Poste de travail virtuel NVIDIA P4 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 8 Go GDDR5 1 – 16 processeurs virtuels 1 – 156 Go Oui
2 GPU 16 Go GDDR5 1 – 48 processeurs virtuels 1 – 312 Go Oui
4 GPU 32 Go GDDR5 1 – 96 processeurs virtuels 1 – 624 Go Yes

GPU vWS NVIDIA P100

Modèle GPU Machine type (Type de machine) GPU Mémoire du GPU Processeurs virtuels disponibles Mémoire disponible Disque SSD local compatible
Poste de travail virtuel NVIDIA P100 Série de machines N1, sauf N1 à cœur partagé 1 GPU 16 Go HBM2 1 – 16 processeurs virtuels 1 – 104 Go Oui
2 GPU 32 Go HBM2 1 – 32 processeurs virtuels 1 – 208 Go Oui
4 GPU 64 Go HBM2

1 – 64 processeurs virtuels
(us-east1-c, europe-west1-d, europe-west1-b)

1 – 96 processeurs virtuels
(toutes les zones P100)

1 – 208 Go
(us-east1-c, europe-west1-d, europe-west1-b)

1 – 624 Go
(toutes les zones P100)

 Oui

Graphique de comparaison général

Le tableau suivant décrit la taille de la mémoire du GPU, la disponibilité des fonctionnalités, ainsi que les types de charges de travail idéaux des différents modèles de GPU disponibles sur Compute Engine.

Modèle GPU Memory Interconnexion Compatibilité avec les postes de travail virtuels (vWS) NVIDIA RTX Utilisation optimale
A100 80 Go 80 Go HBM2e à 1,9 To/s NVLink Full Mesh à 600 Go/s Modèles volumineux avec tables de données massives pour entraînement ou inférence ML, HPC, BERT et DLRM.
A100 40 Go 40 Go HBM2 à 1,6 To/s NVLink Full Mesh à 600 Go/s Entraînement et inférence ML, HPC
L4 24 Go GDDR6 à 300 Go/s Non disponible Inférence et entraînement ML, postes de travail à distance pour la visualisation, transcodage de vidéos, HPC
T4 16 Go GDDR6 à 320 Go/s Non disponible Inférence et entraînement ML, postes de travail à distance pour la visualisation, transcodage de vidéos
V100 16 Go HBM2 à 900 Go/s NVLink Ring à 300 Go/s Entraînement et inférence ML, HPC
P4 8 Go GDDR5 à 192 Go/s Non disponible Postes de travail à distance pour la visualisation, inférence ML et transcodage de vidéos
P100 16 Go HBM2 à 732 Go/s Non disponible Inférence et entraînement ML, HPC, postes de travail à distance pour la visualisation
Fin de vie K80 12 Go GDDR5 à 240 Go/s Non disponible Inférence et entraînement ML, HPC

Pour comparer les tarifs des GPU selon les différents modèles de GPU et les différentes régions disponibles sur Compute Engine, consultez la section Tarifs des GPU.

Graphique de comparaison des performances

Le tableau suivant décrit les spécifications des performances des différents modèles de GPU disponibles sur Compute Engine.

Performances de calcul

Modèle GPU FP64 FP32 FP16 INT8
A100 80 Go 9,7 TFLOPS 19,5 TFLOPS
A100 40 Go 9,7 TFLOPS 19,5 TFLOPS
L4 0,5 TFLOPS* 30,3 TFLOPS
T4 0,25 TFLOPS* 8,1 TFLOPS
V100 7,8 TFLOPS 15,7 TFLOPS
P4 0,2 TFLOPS* 5,5 TFLOPS 22 TOPS†
P100 4,7 TFLOPS 9,3 TFLOPS 18,7 TFLOPS
Fin de vie K80 1,46 TFLOPS 4,37 TFLOPS

*Pour permettre au code FP64 de fonctionner correctement, un petit nombre d'unités matérielles FP64 sont incluses dans l'architecture des GPU T4, L4 et P4.

†Téra-opérations par seconde.

Performances des cœurs Tensor

Modèle GPU FP64 TF32 Précision mixte FP16/FP32 INT8 INT4 FP8
A100 80 Go 19,5 TFLOPS 156 TFLOPS 312 TFLOPS* 624 TOPS 1248 TOPS
A100 40 Go 19,5 TFLOPS 156 TFLOPS 312 TFLOPS* 624 TOPS 1248 TOPS
L4 60,6 TFLOPS† 121 TFLOPS† 242 TOPS† 485 TOPS† 242 TFLOPS†
T4 65 TFLOPS 130 TOPS 260 TOPS
V100 125 TFLOPS
P4
P100
Fin de vie K80

*Pour l'entraînement de précision mixte, NVIDIA A100 accepte également le type de données bfloat16.

† Pour les GPU L4, la parcimonie structurelle est compatible avec le double de la valeur de performance répertoriée.

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