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ジャンプ先

Cloud GPU

機械学習、科学技術計算、3D 描画処理に活用できる Google Cloud 上の高パフォーマンス GPU。

  • 機械学習や HPC などのコンピューティング ジョブの高速化

  • さまざまなパフォーマンスや価格のニーズに対応できる多種多様な GPU

  • 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に合わせて最適化

主な機能

主な機能

多種多様な GPU タイプ

NVIDIA K80、P100、P4、T4、V100、A100 の各 GPU では、コストとパフォーマンスのニーズの異なるさまざまなワークロードに対応する、幅広いコンピューティング オプションが提供されています。

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。すべて秒単位で使用中にのみ課金されるため、無駄な費用を抑えられます。

Google Cloud のすべての利点

GPU のワークロードは Google Cloud Platform で実行されるため、業界をリードするストレージ、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。

すべての機能を表示

最新情報

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ドキュメント

ドキュメント

Google Cloud の基礎
Compute Engine 上の 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について、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、1 つ以上の 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

画像分類、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 の接続

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

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。