GPU (Graphics Processing Unit)

Sfrutta le potenzialità delle GPU in Google Cloud per machine learning, computing scientifico e visualizzazione 3D.

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Cloud computing accelerato da GPU

Scienziati, artisti e ingegneri hanno bisogno dell'accesso alla potenza di elaborazione a parallelismo massivo. Google Cloud offre macchine virtuali con GPU in grado di eseguire fino a 960 teraflop di prestazioni per istanza. Il deep learning, la simulazione fisica e la modellazione molecolare sono più veloci grazie alle GPU NVIDIA Tesla K80, P4, T4 (beta), P100 e V100. Indipendentemente dalle dimensioni del carico di lavoro, GCP offre la GPU perfetta per il tuo job.

Cloud computing accelerato da GPU

Velocizza i job di calcolo complessi

Aumenta la velocità dell'elaborazione complessa, come ad esempio quella necessaria per machine learning, analisi medica, esplorazione sismica, transcodifica video, visualizzazione grafica e simulazioni scientifiche. Esegui il provisioning delle istanze di Compute Engine con GPU potenti per gestire i carichi di lavoro più complessi con tempi di calcolo elevati.

Velocizza i job di calcolo complessi

GPU nel cloud

Riducendo i costi di capitale, sia che l'attività richieda GPU per ore o settimane, potrai ottenere esattamente ciò che ti serve. Configura con precisione un'istanza con il rapporto di processori, memoria e GPU necessari invece di modificare il carico di lavoro per adattarlo a configurazioni di sistema limitate.

GPU nella cloud

Ottimizza tempi e costi

Grazie ai prezzi al secondo, puoi scegliere la GPU che meglio si adatta al tuo carico di lavoro e pagare solo per quello di cui hai bisogno.

Ottimizza tempi e costi

Infrastruttura di Google alla base

Accedi a una parte dell'hardware che Google utilizza per sviluppare prodotti di machine learning a elevate prestazioni. Le GPU ti danno tutta la potenza necessaria per elaborare set di dati di grandi dimensioni. L'hardware viene trasferito direttamente alla macchina virtuale per fornire prestazioni bare metal.

Infrastruttura di Google alla base

Funzionalità delle GPU

Sfrutta le potenzialità delle GPU in Google Cloud per machine learning, computing scientifico e visualizzazione 3D.

Disponibilità di diversi tipi di GPU
Le GPU NVIDIA Tesla K80, P100, P4. T4 (beta) e V100 sono disponibili fin da ora, a seconda delle esigenze di calcolo o di visualizzazione.
Prestazioni bare metal
Le GPU sono disponibili in modalità passthrough, direttamente collegate alla macchina virtuale per offrire i massimi livelli di prestazioni.
Tutti i vantaggi di Google Cloud
Esegui i carichi di lavoro delle GPU in Google Cloud Platform, che ti mette a disposizione tecnologie di analisi dei dati, networking e archiviazione leader di settore.
Workstation virtuali nel cloud
Esegui applicazioni ad alta intensità di grafica, tra cui visualizzazione e rendering 3D con le workstation virtuali GRID NVIDIA, supportate sulle GPU P4 e P100.
Possibilità di aggiungere le GPU a qualsiasi tipo di macchina
Bilancia in modo ottimale il processore, la memoria, il disco a prestazioni elevate e la potenza della GPU per il singolo carico di lavoro.
Numero di GPU flessibile per ogni istanza
Aggiungi fino a 8 die GPU alla tua istanza per ottenere la potenza necessaria per le tue applicazioni.
Framework delle applicazioni GPU
Sia che le applicazioni richiedano OpenCL, CUDA, Vulkan o OpenGL, Compute Engine offre l'hardware necessario per accelerare i carichi di lavoro.
Fatturazione al secondo
Usa per le GPU la stessa fatturazione al secondo che usi per le altre risorse di Google Cloud Platform. Paga solo per quello che ti serve durante l'utilizzo.
GPU prerilasciabili
Per i job di elaborazione batch, i clienti possono risparmiare il 50% rispetto ai prezzi on-demand utilizzando GPU con istanze prerilasciabili. Insieme alle istanze GPU prerilasciabili, è possibile utilizzare gruppi di istanze gestite per creare un ampio e conveniente pool di capacità GPU che sia eseguito fino a che la capacità risulta disponibile.

"Per alcune attività, le GPU [di NVIDIA] rappresentano un'alternativa ad alte prestazioni ed economicamente vantaggiosa alle CPU tradizionali. Sono l'ideale per gestire il carico di lavoro principale di Shazam, ossia il riconoscimento dei brani musicali, che avviene stabilendo una corrispondenza tra gli snippet di fingerprint audio registrati dagli utenti e oltre 40 milioni di brani presenti nel nostro catalogo. Per svolgere questa operazione, i tracciati audio di ogni brano vengono prelevati, codificati in un formato di database personalizzato e caricati nella memoria della GPU. Ogni volta che un utente cerca di identificare un brano con Shazam, il nostro algoritmo sfrutta le GPU per eseguire ricerche nel database finché non trova una corrispondenza. Questa operazione si ripete oltre 20 milioni di volte al giorno."

— Ben Belchak Head of Site Reliability Engineering, Shazam

Prezzi delle GPU

Sfrutta le potenzialità delle GPU in Google Cloud per machine learning, computing scientifico e visualizzazione 3D.

Per informazioni sui prezzi dei diversi tipi di GPU e sulle regioni disponibili per Compute Engine, fai riferimento al documento sui prezzi delle GPU.