Cloud GPUs
Leistungsfähige GPUs in Google Cloud für Machine Learning, wissenschaftliches Computing und generative KI.
Beschleunigung von Rechenjobs wie generativer KI, 3D-Visualisierung und HPC
Eine breite Auswahl von GPUs für unterschiedliche Leistungs- und Preisanforderungen
Flexible Preise und Maschinenanpassungen zur Optimierung für Arbeitslasten
Wichtige Features
Wichtige Features
Verschiedene GPU-Typen
NVIDIA-GPUs H200, H100, L4, P100, P4, T4, V100 und A100 bieten eine Reihe von Rechenoptionen, um Ihre Arbeitslasten bei unterschiedlichsten Kosten und Leistungsanforderungen abzudecken.
Flexible Leistung
Stimmen Sie den Prozessor, den Arbeitsspeicher, das Hochleistungslaufwerk und bis zu acht GPUs pro Instanz optimal auf die jeweilige Arbeitslast ab. Dank sekundengenauer Abrechnung zahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich nutzen.
Alle Vorteile von Google Cloud
Führen Sie GPU-Arbeitslasten in Google Cloud aus und erhalten Sie so Zugriff auf branchenführende Speicher-, Netzwerk- und Datenanalysetechnologien.
Das ist neu
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Dokumentation
Dokumentation
GPUs in der Compute Engine
GPUs in der Compute Engine hinzufügen oder entfernen
GPU-Treiber installieren
GPUs in der Google Kubernetes Engine
GPUs zum Trainieren von Modellen in der Cloud verwenden
GPUs an Dataproc-Cluster anhängen
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Preise
Preise
Informationen zu den Preisen für die verschiedenen GPU-Typen und Regionen in der Compute Engine finden Sie in der Preisübersicht für GPUs.
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