Unidades de procesamiento de gráficos de Cloud

Unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de alto rendimiento que están disponibles en Google Cloud para el aprendizaje automático, la computación científica y la visualización en 3D.

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    Más rapidez en algunas tareas de computación, como el aprendizaje automático y la computación de alto rendimiento (HPC)

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    Amplia gama de GPUs para distintas necesidades de rendimiento y para todos los bolsillos

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    Precios flexibles y personalizaciones de máquinas para optimizar las unidades según las cargas de trabajo

Funciones principales

Características principales

Variedad de tipos de GPU

Las GPU NVIDIA K80, P100, P4, T4, V100 y A100 ofrecen diversas opciones de computación para gestionar cualquier carga de trabajo, independientemente del rendimiento que necesites y del precio que busques.

Rendimiento flexible

Equilibra de forma óptima el procesador, la memoria, el disco de alto rendimiento y hasta 8 GPU por instancia para cada carga de trabajo. Además, como se factura por segundo, solo pagas por lo que necesitas y cuando lo usas.

Todas las ventajas de Google Cloud

Ejecuta cargas de trabajo de GPU en Google Cloud Platform y accede a sistemas de almacenamiento, redes y tecnologías de análisis de datos líderes en el sector.

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Novedades

Documentación

Documentación

Aspectos básicos de Google Cloud
GPUs en Compute Engine

Compute Engine proporciona GPUs que puedes añadir a tus instancias de máquina virtual. Descubre para qué sirven las GPU y qué tipos de hardware de GPU puedes usar.

Tutorial
Añadir o quitar GPUs en Compute Engine

Aprende a añadir GPUs a las máquinas virtuales de Compute Engine y a quitar las que ya están vinculadas.

Tutorial
Instalar controladores de GPUs

En esta guía se explican distintos métodos para instalar controladores propiedad de NVIDIA después de haber creado instancias con una GPU o con varias.

Tutorial
GPUs en Google Kubernetes Engine

Aprende a utilizar aceleradores de GPU por hardware en los nodos de los clústeres de Google Kubernetes Engine.

Aspectos básicos de Google Cloud
GPUs para entrenar modelos en la nube

Agiliza el proceso de entrenamiento de numerosos modelos de aprendizaje profundo, como la clasificación de imágenes, el análisis de vídeos y el procesamiento del lenguaje natural.

Aspectos básicos de Google Cloud
Montar GPUs en clústeres de Dataproc

Si montas GPUs en el nodo maestro y en los nodos de trabajadores de Compute Engine de los clústeres de Dataproc, agilizarás determinadas cargas de trabajo, como el aprendizaje automático y el procesamiento de datos.

Precio

Precios

Para saber cuánto cuestan los distintos tipos de GPU que están disponibles en Compute Engine en las diversas regiones, consulta el documento sobre precios de GPUs.