图形处理器 (GPU)

利用 Google Cloud 上的 GPU,助力机器学习、科学计算和 3D 可视化。

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提升云计算速度

科学家、艺术家和工程师都需要强大的并行计算能力。Google Cloud 提供搭载 GPU 的虚拟机,每个实例能够实现高达每秒 960 万亿次浮点运算的性能。凭借 NVIDIA Tesla K80、P4、T4(测试版)、P100 和 V100 GPU,深度学习、物理模拟和分子建模等工作都得以加速。无论工作负载有多大,GCP 都能为您的工作提供最适合的 GPU。

提升云计算速度

加快复杂的计算工作

提高机器学习、医学分析、地震勘探、视频转码、图形可视化和科学模拟等复杂处理工作的速度。只需配置搭载了强大 GPU 的 Compute Engine 实例,即可处理您最复杂的计算密集型工作负载。

加快复杂的计算工作

云端的 GPU

降低成本,无论工作需要使用 GPU 的时间是数小时还是数个星期,您都可以满足所需。您可以精确地按所需比例为实例配置处理器、内存和 GPU,而不必为了适应受限的系统配置而修改工作负载。

云端的 GPU

节约时间,降低费用

得益于按秒计费的模式,您可以选择最适合您的工作负载的 GPU,只为实际所需付费。

节约时间,降低费用

构建于 Google 的基础架构之上

使用 Google 也在用的一些硬件开发高性能的机器学习产品。GPU 可为您提供处理庞大数据集所需的性能。硬件直通虚拟机,可实现裸机性能。

构建于 Google 的基础架构之上

GPU 特性

利用 Google Cloud 上的 GPU,助力机器学习、科学计算和 3D 可视化。

多种 GPU 类型
目前提供 NVIDIA Tesla K80、P100、P4、T4(测试版)和 V100 GPU,您可根据自己的计算需求或可视化需求进行选择。
裸机性能
GPU 以直通模式提供,直接挂接至虚拟机以提供最高性能。
获享 Google Cloud 的所有优势
在 Google Cloud Platform 上运行 GPU 工作负载,使用行业领先的存储、网络和数据分析技术。
云端的虚拟工作站
使用 P4 和 P100 GPU 支持的 NVIDIA GRID 虚拟工作站运行图形密集型应用,包括 3D 可视化和渲染。
将 GPU 挂接至任何机器类型
针对您的具体工作负载,以最优方式平衡处理器、内存、高性能磁盘和 GPU 性能。
根据实例灵活调整 GPU 数量
可最多为实例挂接 8 个 GPU 晶粒,从而获得应用需要的计算能力。
GPU 应用框架
无论应用是需要 OpenCL、CUDA、Vulkan 还是 OpenGL,Compute Engine 都能提供实现工作负载提速所需的硬件。
按秒计费
与其他 Google Cloud Platform 资源一样,GPU 也按秒计费。您只需为使用期间的实际所需付费。
抢占式 GPU
通过搭配使用 GPU 和抢占式实例,按需付费定价机制让客户在处理批处理作业时可节省 50% 的成本。托管式实例组可与抢占式 GPU 实例一同用于创建经济实惠的大型 GPU 容量池,只要有可用的容量,该容量池便会一直运行。

“对某些任务而言,[NVIDIA] GPU 经济实惠且性能强大,可以出色地替代传统 CPU。它们可以轻松处理 Shazam 的核心音乐识别工作负载 - 也就是将用户录制的音频指纹片段与我们包含 4000 多万首歌曲的目录进行比对。为了实现这一目的,我们会提取每首歌曲的音频签名,将它们编译成一种自定义的数据库格式,然后加载到 GPU 内存中。当用户通过 Shazam 识别歌曲时,我们的算法使用 GPU 搜索该数据库,直到找出匹配项。这样的操作每天会成功进行超过两千万次。”

- Ben Belchak Shazam 站点可靠性工程主管

GPU 价格

利用 Google Cloud 上的 GPU,助力机器学习、科学计算和 3D 可视化。

如需了解 Compute Engine 上的各种 GPU 类型的价格和适用区域,请参阅 GPU 价格文档