Cloud GPU

機械学習や科学技術計算、3D 表示に活用できる Google Cloud 上の高パフォーマンス GPU

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    機械学習や HPC などの計算ジョブの高速化

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    さまざまなパフォーマンスや価格に対応できる多種多様な GPU

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    フレキシブルな料金とマシンのカスタマイズでワークロードを最適化

主な特長

多種多様な GPU タイプ

NVIDIA K80、P100、P4、T4、V100 の各 GPU は、コストとパフォーマンスの個々のニーズに合わせたワークロードに対応する幅広いコンピューティング オプションを提供します。

柔軟なパフォーマンス

個々のワークロードに合わせてプロセッサ、メモリ、高性能ディスク、GPU(インスタンスあたり最大 8 個)を最適なバランスで配分できます。すべて秒単位で課金されるため、無駄な投資を抑えて使い続けることができます。

Google Cloud のすべての利点

GPU のワークロードが Google Cloud Platform で実行されるため、業界最先端のストレージ、ネットワーキング、データ分析テクノロジーを利用できます。

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ドキュメント

Google Cloud の基礎
Compute Engine の GPU

Compute Engine は、仮想マシン インスタンスに追加できる GPU を備えています。GPU の機能と、使用できる GPU ハードウェアのタイプの詳細をご確認ください。

チュートリアル
Compute Engine での GPU の追加または削除

Compute Engine VM で GPU を追加または削除する方法をご確認ください。

チュートリアル
GPU ドライバのインストール

このガイドでは、GPU を使用してインスタンスを作成した後に NVIDIA の独自ドライバをインストールする方法を紹介します。

チュートリアル
Google Kubernetes Engine 上の GPU

Google Kubernetes Engine クラスタのノードで GPU ハードウェア アクセラレータを使用する方法をご確認ください。

Google Cloud の基礎
クラウド内でのモデルのトレーニングに GPU を使用する

画像認識、動画分析、自然言語処理など、多くのディープ ラーニング モデルのトレーニング プロセスを高速化します。

Google Cloud の基礎
Dataproc クラスタへの GPU の追加

GPU を Dataproc クラスタの Compute Engine マスターノードおよびワーカーノードに接続して、機械学習やデータ処理などの特定のワークロードを高速化します。

料金

Compute Engine で利用可能な GPU の種類、リージョンごとの GPU の料金について詳しくは、GPU の料金をご覧ください。