透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。
應用機器學習高峰會」(Applied ML Summit) 隨選影片已經上架!立即觀看影片,進一步瞭解最先進的 AI 技術。
跳至

Cloud GPU

Google Cloud 的高效能 GPU,適合用於機器學習、科學運算和 3D 視覺化作業。

  • 加快機器學習和 HPC 等運算工作的速度

  • 提供多種 GPU 選項,可依據不同的效能和價位需求選用

  • 提供彈性的計費方式,並可針對工作負載自訂機器,將機器調整至最佳設定

主要功能與特色

主要功能與特色

提供多種 GPU 類型

NVIDIA K80、P100、P4、T4、V100 和 A100 GPU 提供各種運算選項,您可以根據工作負載的費用和效能需求選用。

靈活的效能表現

讓個別工作負載的處理器、記憶體、高效能磁碟和 GPU 達到最佳平衡狀態,每個執行個體最多可連結 8 個 GPU。所有項目均以秒計費,用多少付多少,完全視您的需求而定。

享有 Google Cloud 的全部優勢

您可以在 Google Cloud Platform 上執行 GPU 工作負載,享用領先業界的儲存空間、網路和資料分析技術。

查看所有功能與特色

最新資訊

最新資訊

訂閱 Google Cloud 電子報,掌握產品動態、活動資訊和特價優惠等消息。

說明文件

說明文件

Google Cloud 基本知識
Compute Engine 上的 GPU

Compute Engine 提供各種 GPU,讓您可以新增至虛擬機器執行個體。瞭解可使用 GPU 處理的工作以及可用的 GPU 硬體類型。

教學課程
新增或移除 Compute Engine 上的 GPU

瞭解如何新增或移除 Compute Engine VM 上的 GPU。

教學課程
安裝 GPU 驅動程式

本指南將說明您在建立連結一或多個 GPU 的執行個體後,應如何安裝 NVIDIA 專屬驅動程式。

教學課程
Google Kubernetes Engine 上的 GPU

瞭解如何在 Google Kubernetes Engine 叢集的節點中使用 GPU 硬體加速器。

Google Cloud 基本知識
使用 GPU 在雲端環境中訓練模型

加快許多深度學習模型的訓練程序,例如圖片分類、影片分析和自然語言處理。

Google Cloud 基本知識
將 GPU 附加至 Dataproc 叢集

將 GPU 附加至 Dataproc 叢集中的主要和工作站 Compute Engine 節點,以便加快特定工作負載的處理速度,例如機器學習和資料處理工作負載。

定價

定價

如要瞭解 Compute Engine 支援的區域和各類型 GPU 所適用的價格,請參閱 GPU 定價說明文件