Unidade de processamento gráfico (GPU)
Use GPUs no Google Cloud para aprendizado de máquina e computação científica
CONTATAR VENDAS RESPONDA À PESQUISA E ENTRE NA LISTA DE ESPERAComputação em nuvem acelerada
Cientistas, artistas e engenheiros precisam ter acesso a uma enorme capacidade de computação paralela. Em breve, o Google Cloud oferecerá máquinas virtuais com GPUs com capacidade de dezenas de teraflops de desempenho. O deep learning, a simulação física e a modelagem molecular levam horas, em vez de dias, nas GPUs AMD FirePro e NVIDIA® Tesla®. Independentemente do tamanho da carga de trabalho, há uma GPU perfeita para o job no GCP.
Agilidade em jobs de cálculos complexos
Aumente a velocidade de processamento complexo, por exemplo, análise médica, exploração sísmica, aprendizado de máquina, transcodificação de vídeo e simulações científicas. Provisione instâncias do Compute Engine com GPUs de ponta para administrar cargas de trabalho de computação intensiva mais complexas.
GPUs na nuvem
Reduza custos de capital, não importa se a tarefa requer GPUs por horas ou semanas, você terá exatamente o que precisa. Configure com precisão uma instância com a relação de processadores, memória e GPUs necessários, em vez de modificar a carga de trabalho para se ajustar às configurações limitadas do sistema.
Otimização de tempo e custo
Graças ao preço por minuto, você pode escolher a GPU mais adequada à carga de trabalho e pagar somente pelo necessário.
Baseado na infraestrutura do Google
Acesse alguns dos componentes de hardware usados pelo Google para desenvolver produtos de aprendizado de máquina de alto desempenho. As GPUs possibilitam o processamento de enormes conjuntos de dados, na potência que você precisa. O hardware é transmitido diretamente para a máquina virtual para proporcionar desempenho bare metal.
Recursos da unidade de processamento gráfico (GPU)
Use GPUs no Google Cloud para aprendizado de máquina e computação científica
- Vários tipos de GPU disponíveis
- Escolha a GPU AMD FirePro S9300 x2, NVIDIA® Tesla® P100 ou NVIDIA® Tesla® K80, dependendo das necessidades de computação e visualização remota.
- Desempenho bare metal
- As GPUs são oferecidas no modo de passagem, diretamente ligadas à máquina virtual para proporcionar o máximo de desempenho.
- Todas as vantagens do Google Cloud
- Execute cargas de trabalho da GPU no Google Cloud Platform, onde você terá acesso a tecnologias líderes do setor de armazenamento, rede e análise de dados.
- Transcodificação rápida de vídeo
- Confira a conversão ultrarrápida de arquivos de vídeo digital nas GPUs para GCE.
- GPUs para qualquer tipo de máquina
- Equilibre a capacidade de processador, memória, disco de alto desempenho e GPU de cada carga de trabalho.
- Contagens flexíveis de GPU por instância
- Ligue até 8 GPUs à instância para ter a capacidade necessária para os aplicativos.
- Bibliotecas de aplicativos com GPU
- Não importa se os aplicativos exigem OpenCL, CUDA, Vulkan ou OpenGL, o Compute Engine fornece o hardware necessário para acelerar as cargas de trabalho.
- Faturamento por minuto
- O faturamento por minuto das GPUs é igual ao do restante dos recursos do Google Cloud Platform. Pague somente pelo uso.
“Essas novas instâncias de GPUs no Google Cloud oferecem vantagens extraordinárias de desempenho, em comparação com os sistemas baseados em CPU, e destacam o ponto de inflexão que vemos hoje na computação. Usando consultas analíticas padrão sobre o conjunto de dados da frota de táxi de Nova York com 1,2 milhão de linhas, descobrimos que uma única instância n1-highmem-32 do Google com 8 matrizes K80 ligadas é, em média, 85 vezes mais rápida do que o Impala executado em um cluster de 6 nós, cada um com 32 vCPUs. Além disso, a configuração inovadora do armazenamento SSD via NVME reduziu os tempos de carga fria em cinco vezes. Esse desempenho oferece tremenda flexibilidade para as empresas interessadas na velocidade em milissegundos em mais de bilhões de linhas.”
— Todd Mostak Fundador e CEO, MapD