NVIDIA 和 Google Cloud
NVIDIA 和 Google Cloud 提供加速器最佳化解決方案，能滿足要求最嚴苛的工作負載，包括機器學習、高效能運算、資料分析、圖形和遊戲工作負載。
優點
能透過 Google Cloud 大規模使用 NVIDIA 加速運算技術
提升各種工作負載的效能
透過 Google Cloud 中最新的 NVIDIA GPU，您可以輕鬆使用 NVIDIA H100、A100、L4、T4、P100、P4 或 V100 佈建 Compute Engine 執行個體，讓多種要求嚴苛的工作負載加速運作。
採用以秒計費模式，有效降低成本
Google Cloud 採用以秒計費模式，讓您用多少就付多少，系統每月還會自動套用最高 30% 的折扣。無須預繳費用，同時享有相同的運作時間與可擴充的效能。
使用自訂機器設定將工作負載最佳化
您可以根據需求，為執行個體準確設定適當比例的處理器、記憶體和 NVIDIA GPU，藉此將工作負載最佳化，不需要為了配合受限的系統配置而修改工作負載量。
主要功能與特色
在 Google Cloud 中使用 NVIDIA 技術
採用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的 A3 VM
A3 VM 採用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，專為訓練及處理要求特別嚴苛的生成式 AI 工作負載和 LLM 而打造。搭配使用 NVIDIA GPU 與 Google Cloud 頂尖的基礎架構技術，可大幅擴大規模、提高效能與超級運算能力。
採用 NVIDIA A100® Tensor Core GPU 的 A2 VM
加速器最佳化 A2 VM 採用 NVIDIA Ampere A100 Tensor Core GPU，每個 A100 GPU 可提供的運算效能最高可達前一代 GPU 的 20 倍。這些 VM 經過特別設計，可為各種規模的 AI、資料分析和高效能運算作業提高速度，助您解決最艱鉅的運算難題。
採用 NVIDIA L4 Tensor Core GPU 的 G2 VM
G2 是業界第一個採用新推出 NVIDIA L4 Tensor Core GPU 的雲端 VM，專為生成式 AI 等大型推論 AI 工作負載而打造。G2 為 AI 推論工作負載提供每單位費用最一流的效能。G2 是通用 GPU，可大幅提升 HPC、圖形和影片轉碼工作負載的效能。
透過 Google Kubernetes Engine 自動調度資源
使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 自動調度 GPU 資源，便可順暢地根據需求建立具 NVIDIA GPU 的叢集、達成負載平衡，並將作業費用降至最低。GKE 支援 NVIDIA A100 GPU 中的多執行個體 GPU (MIG)，因此可針對多使用者、多模型 AI 推論工作負載，以更精細的方式佈建合適的 GPU 加速作業。
搭配 RTX 虛擬工作站使用 NVIDIA CloudXR™
NVIDIA CloudXR 是以 NVIDIA RTX™ 技術為基礎所打造的突破性創新功能，可讓您透過 Google Cloud Marketplace 中的 NVIDIA RTX 虛擬工作站做為虛擬機器映像檔 (VMI)，存取高品質的 XR。使用者可以輕鬆設定、擴充及使用高品質的沉浸式體驗，以及從雲端串流處理 XR 工作流程。
客戶
Google Cloud 的 NVIDIA GPU 加速功能為客戶帶來優勢
相關服務
Google Cloud 產品搭配 NVIDIA 技術
說明文件
在 Google Cloud 中部署 NVIDIA 技術的相關技術資源
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。
使用 GPU 在雲端環境中訓練模型
加速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 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。
將 GPU 附加至 Dataproc 叢集
將 GPU 附加至 Dataproc 叢集中的主要執行個體和工作站 Compute Engine 節點，可加快特定工作負載的處理速度，例如機器學習和資料處理。
