UNIDADES DE PROCESAMIENTO DE GRÁFICOS DE CLOUD

Aprovecha las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) disponibles en Google Cloud para el aprendizaje automático, la informática científica y la visualización en 3D

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Cloud computing más rápido

Los científicos, artistas e ingenieros necesitan acceder a una capacidad informática paralela masiva. Google Cloud pone a tu disposición máquinas virtuales equipadas con GPU capaces de ofrecer un rendimiento por instancia de hasta 960 teraflops. Gracias a las GPU NVIDIA Tesla K80, P4, T4, P100 y V100, se agilizan tareas como el aprendizaje profundo, la simulación física y la creación de modelos moleculares. GCP te ofrece la GPU que mejor se ajusta a tus necesidades, sea cual sea el tamaño de tu carga de trabajo.

Cloud computing más rápido

Agiliza las tareas informáticas más complejas

Aumenta la velocidad de procesamiento de tareas tan complejas como el aprendizaje automático, el análisis médico, la exploración sísmica, la transcodificación de vídeo, la visualización de gráficos y las simulaciones científicas. Aprovisiona instancias de Compute Engine con GPU potentes para gestionar las cargas de trabajo más complejas y que más recursos informáticos consumen.

Agiliza las tareas informáticas más complejas

GPUs en la nube

Reduce los gastos de capital: consigue justo lo que necesitas, independientemente de si la tarea requiere el uso de GPUs durante horas o semanas. Puedes configurar una instancia con la proporción exacta de procesadores, memoria y GPUs que necesites, en lugar de adaptar tu carga de trabajo a los límites de la configuración del sistema.

GPUs en la nube

Optimiza el tiempo y los costes

Gracias al sistema de tarificación por segundo, puedes elegir la GPU que más te convenga y pagar solo lo que necesites.

Optimiza el tiempo y los costes

Basada en la infraestructura de Google

Ponemos a tu disposición parte del hardware que usamos en Google para desarrollar productos de aprendizaje automático de alto rendimiento. Estas GPU pueden procesar conjuntos de datos de gran tamaño; además, como el hardware pasa directamente a la máquina virtual, se consigue un rendimiento máximo.

Basada en la infraestructura de Google

Funciones de las GPU

Aprovecha las GPU disponibles en Google Cloud para el aprendizaje automático, la informática científica y la visualización en 3D

Varios tipos de GPU disponibles
Ya están disponibles las GPU NVIDIA Tesla K80, P100, P4, T4 y V100 para cubrir cualquier necesidad informática o de visualización.
Máximo rendimiento
Las GPU se conectan directamente a la máquina virtual para alcanzar el máximo rendimiento.
Todas las ventajas de Google Cloud
Ejecuta las cargas de trabajo de GPU en Google Cloud Platform y accede a sistemas de almacenamiento, redes y tecnologías de análisis de datos líderes en el sector.
Estaciones de trabajo virtuales en la nube
Ejecuta las aplicaciones que utilizan un gran número de gráficos, como renderizado o visualización en 3D, con las estaciones de trabajo virtuales NVIDIA GRID; estas son compatibles con las GPU P4, P100 y T4.
GPU compatibles con cualquier tipo de máquina
Equilibra de forma óptima el procesador, la memoria, la unidad de disco de alto rendimiento y la potencia de la GPU para cada carga de trabajo.
Recuentos flexibles de GPU por instancia
Conecta hasta ocho chips de GPU a tu instancia para que tus aplicaciones tengan la potencia que necesitan.
Frameworks para aplicaciones de GPU
Independientemente de si tus aplicaciones funcionan con OpenCL, CUDA, OpenGL o Vulkan, en Compute Engine dispones del hardware necesario para agilizar tus cargas de trabajo.
Facturación por segundo
Disfruta de facturación por segundo para las GPU, tal y como sucede con los demás recursos de GCP. Es decir, solo pagas lo que necesites y cuando lo uses.
GPU no garantizadas
A la hora de realizar tareas de procesamiento por lotes, los clientes pueden utilizar las GPU con instancias no garantizadas para ahorrar un 70 % sobre el precio según demanda. Además, si las combinan con los grupos de instancias gestionados, estos se pueden utilizar para crear una capacidad de GPU que, además de ser asequible, se ejecuta siempre que haya capacidad disponible.

"Para algunas tareas, las GPU [de NVIDIA] son una alternativa asequible y de alto rendimiento a las CPU tradicionales. Además, funcionan perfectamente con la carga de trabajo de la función principal de reconocimiento de música de Shazam, en la que buscamos en nuestro catálogo de más de 40 millones de canciones resultados que coincidan con los fragmentos de las huellas acústicas que graban los usuarios. Para llevar a cabo esta tarea, extraemos los rasgos acústicos de cada canción, los guardamos en una base de datos con un formato personalizado y los cargamos en la memoria GPU. Cuando los usuarios buscan una canción con Shazam, nuestro algoritmo usa las GPU para buscar en esa base de datos hasta que da con un resultado. Nuestros sistemas llevan a cabo este proceso más de 20 millones de veces al día".

— Ben Belchak Director de Site Reliability Engineering de Shazam

Precios de las GPU

Aprovecha las GPU disponibles en Google Cloud para el aprendizaje automático, la informática científica y la visualización en 3D

Para obtener más información sobre los precios de los distintos tipos de GPU en las diversas regiones que están disponibles en Compute Engine, consulta el documento sobre precios de GPUs.