GPU sur Google Cloud

Tirez parti des GPU sur Google Cloud pour vos projets de machine learning, d'informatique scientifique et de visualisation 3D

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Un nouvel élan pour le cloud computing

Un nouvel élan pour le cloud computing

Les scientifiques, les artistes et les ingénieurs doivent avoir accès à une puissance de calcul massivement parallèle. Google Cloud propose des machines virtuelles dotées de GPU offrant des performances allant jusqu'à 960 téraflops par instance. Avec les GPU NVIDIA Tesla K80, P4, T4, P100 et V100, le deep learning, la simulation physique et la modélisation moléculaire sont accélérés. Quel que soit le volume de votre charge de travail, GCP vous propose un GPU adapté.

Exécutez rapidement des tâches de calcul complexes

Accélérez les tâches de traitement de données complexes comme le machine learning, les analyses médicales, l'exploration sismique, le transcodage vidéo, la visualisation graphique et les simulations scientifiques. Provisionnez des instances Compute Engine avec des GPU puissants pour gérer vos charges de travail les plus intensives et les plus complexes.

Configurez vos GPU dans le cloud

Réduisez vos coûts d'investissement. Que votre tâche nécessite des GPU pendant des heures ou des semaines, obtenez exactement ce dont vous avez besoin. Configurez précisément une instance avec le ratio de processeurs, de mémoire et de GPU nécessaire au lieu de restreindre votre charge de travail pour qu'elle s'adapte à une configuration système limitée.

Optimisez votre temps et vos coûts

Grâce à la facturation à la seconde, choisissez le GPU qui correspond le mieux à votre charge de travail et ne payez que ce dont vous avez besoin.

Profitez de l'infrastructure de Google

Grâce à notre solution, accédez au même matériel que celui utilisé par Google pour développer ses propres produits de machine learning hautes performances. Les GPU vous donnent la puissance nécessaire pour traiter de vastes ensembles de données. Le matériel est directement transmis à la machine virtuelle et entièrement dédié à votre activité.

Fonctionnalités

Plusieurs types de GPU disponibles

En fonction de vos besoins en calcul ou en visualisation, vous pouvez choisir entre les GPU NVIDIA Tesla K80, P100, P4, T4 et V100.

Performances dédiées

Les GPU sont fournis en mode passthrough et sont directement connectés à la machine virtuelle afin d'offrir des performances optimales.

Tous les avantages de Google Cloud

Exécutez vos tâches de GPU sur Google Cloud Platform afin de profiter des technologies les plus performantes du secteur en matière de stockage, de réseau et d'analyse de données.

Postes de travail virtuels dans le cloud

Exécutez des applications exigeant des tâches de traitement graphique intensives, comme le rendu ou la visualisation 3D, grâce aux postes de travail virtuels NVIDIA GRID disponibles sur les GPU P4, P100 et T4.

GPU compatibles avec n'importe quel type de machine

Le processeur, la mémoire, le disque hautes performances et la puissance des GPU sont équilibrés en fonction de votre charge de travail individuelle.

Nombre flexible de GPU par instance

Connectez jusqu'à huit GPU à votre instance pour obtenir la puissance dont vous avez besoin pour vos applications.

Frameworks d'applications GPU

Que vos applications reposent sur OpenCL, CUDA, Vulkan ou OpenGL, Compute Engine vous fournit le matériel nécessaire pour accélérer vos charges de travail.

Facturation à la seconde

Tout comme pour les autres ressources de Google Cloud Platform, bénéficiez de la facturation à la seconde pour les GPU. Vous ne payez que ce que vous utilisez.

GPU préemptifs

Les clients peuvent économiser 70 % sur leurs tâches de traitement par lot par rapport aux prix à la demande en utilisant des GPU avec instances préemptives. Des groupes d'instances gérés peuvent être utilisés avec ces GPU afin de créer un ensemble important de GPU à un prix abordable, qui s'exécute tant que la capacité reste disponible.

"Pour certaines tâches, les GPU [NVIDIA] représentent une alternative haute performance économique par rapport aux processeurs traditionnels. Ils conviennent parfaitement à la charge de travail de reconnaissance musicale au cœur de la plate-forme Shazam, dans laquelle des extraits d'empreintes numériques audio enregistrées par les utilisateurs sont mis en correspondance avec notre catalogue de plus de 40 millions de titres. Comment cette technique fonctionne-t-elle ? En compilant les signatures audio de chaque titre dans un format de base de données personnalisé, puis en les chargeant dans la mémoire GPU. Lorsqu'un utilisateur cherche à identifier une chanson avec Shazam, notre algorithme utilise les GPU pour retrouver d'éventuelles correspondances dans cette base de données. Une opération menée à bien plus de 20 millions de fois par jour !"

– Ben Belchak, responsable ingénierie en fiabilité des sites (SRE), Shazam

Ressources

Tarifs des GPU

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

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