GPU de Cloud

Aprovecha las GPU de Google Cloud para el aprendizaje automático, la computación científica y la visualización 3D
Computación acelerada en la nube

Computación acelerada en la nube

Los científicos, los artistas y los ingenieros necesitan tener acceso a una capacidad de computación paralela muy grande. Google Cloud ofrece máquinas virtuales con GPU capaces de lograr un rendimiento de hasta 960 teraflops por instancia. Las GPU NVIDIA Tesla K80, P4, T4, P100 y V100 aceleran el aprendizaje profundo, la simulación física y el modelado molecular. GCP proporciona la GPU ideal para tus trabajos sin importar el tamaño de tu carga de trabajo.

Acelera trabajos de computación complejos

Aumenta la velocidad del procesamiento complejo, como los análisis médicos, la exploración sísmica, el aprendizaje automático, la transcodificación de video, la visualización gráfica y las simulaciones científicas. Aprovisiona instancias de Compute Engine con GPU eficaces para administrar las cargas de trabajo más complejas y con uso intensivo de los recursos.

GPU en la nube

Reduce los costos de capital: No importa si una tarea necesita GPU durante horas o semanas, puedes obtener exactamente lo que necesitas. Configura una instancia de forma precisa con la proporción de procesadores, memoria y GPU que necesitas, en lugar de modificar la carga de trabajo para que se ajuste a una cantidad limitada de configuraciones del sistema.

Optimiza el tiempo y los costos

Gracias a la determinación de precios por segundo, puedes elegir la GPU que mejor se adapte a tu carga de trabajo y pagar solo lo que necesitas.

Basado en la infraestructura de Google

Accede al mismo hardware que usa Google para desarrollar productos de aprendizaje automático de gran rendimiento. Las GPU te brindan la potencia que necesitas para procesar conjuntos de datos enormes. El hardware se transfiere directamente a la máquina virtual, con lo que se logra un rendimiento equivalente al de un equipo físico.

Funciones

Hay varios tipos de GPU disponibles

Las GPU NVIDIA Tesla K80, P100, P4, T4 y V100 ya se encuentran disponibles según tus necesidades de procesamiento o visualización.

Rendimiento equivalente a equipos físicos

Las GPU se ofrecen con el modo de traspaso: Están conectadas directamente a la máquina virtual para brindar el máximo rendimiento.

Todos los beneficios de Google Cloud

Ejecuta cargas de trabajo de GPU en Google Cloud Platform, que te proporciona acceso a tecnologías de almacenamiento, herramientas de redes y análisis de datos líderes de la industria.

Estaciones de trabajo virtuales en la nube

Ejecuta aplicaciones con alto contenido gráfico, incluido el procesamiento y la visualización 3D, con las estaciones de trabajo virtuales de NVIDIA GRID que son compatibles con las GPU P4, P100 y T4.

Conecta las GPU a cualquier tipo de máquina

Balancea perfectamente la potencia del procesador, la memoria, el disco de alto rendimiento y las GPU para tu carga de trabajo individual.

Cantidad flexible de GPU por instancia

Conecta hasta 8 bloques de GPU a tu instancia para obtener la potencia que necesitan tus aplicaciones.

Marcos de trabajo para aplicaciones en GPU

Si tus aplicaciones requieren OpenCL, CUDA, OpenGL o Vulkan, Compute Engine proporciona el hardware necesario para acelerar las cargas de trabajo.

Facturación por segundo

Las GPU tienen la misma facturación por segundo que el resto de los recursos de Google Cloud Platform. Paga solo lo que necesitas mientras lo usas.

GPU interrumpibles

Para los trabajos de procesamiento por lotes, los clientes pueden ahorrar un 70% de los precios según demanda mediante las GPU con instancias interrumpibles. Se pueden usar los grupos de instancias administrados junto con las instancias de GPU interrumpibles para crear un grupo grande de capacidad de GPU asequible que se ejecute mientras haya capacidad disponible.

Para ciertas tareas, las GPU [NVIDIA] son una alternativa rentable y de alto rendimiento en comparación con las CPU tradicionales. Funcionan muy bien con la carga de trabajo principal de reconocimiento de música de Shazam, en la que hacemos coincidir las huellas de los fragmentos de audio que graban los usuarios con nuestro catálogo de más de 40 millones de canciones. Para esto, tomamos las características de audio de cada canción, las recopilamos en un formato de base de datos personalizado y las cargamos en la memoria de GPU. Cada vez que un usuario usa Shazam para reconocer una canción, nuestro algoritmo utiliza la memoria de GPU a fin de buscar en la base de datos hasta encontrar una coincidencia. Esta acción se ejecuta correctamente más de 20 millones de veces al día.

— Ben Belchak, director de Ingeniería de Confiabilidad de Sitios, Shazam

Recursos

Precios

Aprovecha las GPU de Google Cloud para el aprendizaje automático, la computación científica y la visualización 3D

Para obtener información sobre los precios de los distintos tipos de la GPU y las regiones disponibles en Compute Engine, consulta el documento de precios de la GPU.

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