NVIDIA dan Google Cloud
NVIDIA dan Google Cloud menghadirkan solusi yang dioptimalkan akselerator untuk mengatasi workload Anda yang paling rumit, termasuk machine learning, komputasi berperforma tinggi, analisis data, grafik, dan workload game.
Manfaat
Kecanggihan komputasi yang dipercepat dengan NVIDIA dalam skala besar di Google Cloud
Peningkatan performa untuk beragam workload
Dengan GPU NVIDIA terbaru di Google Cloud, Anda dapat dengan mudah menyediakan instance Compute Engine dengan NVIDIA H100, A100, L4, T4, P100, P4, dan V100 untuk mempercepat serangkaian workload yang rumit.
Mengurangi biaya dengan penagihan per detik
Dengan harga per detik Google Cloud, Anda hanya membayar apa yang Anda butuhkan, dengan diskon hingga 30% per bulan yang diterapkan secara otomatis. Hemat biaya di muka sekaligus dapatkan waktu beroperasi dan performa skalabel yang sama.
Mengoptimalkan beban kerja dengan konfigurasi mesin kustom
Optimalkan workload Anda dengan mengonfigurasi instance secara tepat dengan rasio prosesor, memori, dan GPU NVIDIA yang Anda butuhkan, bukan memodifikasi workload agar sesuai dengan konfigurasi sistem yang terbatas.
Fitur utama
Teknologi NVIDIA di Google Cloud
VM A3 yang didukung GPU NVIDIA H100 Tensor Core
VM A3s, yang didukung GPU NVIDIA H100 Tensor Core, dibangun khusus untuk melatih dan melayani terutama LLM dan workload AI generatif yang rumit. Penggabungan GPU NVIDIA dengan teknologi infrastruktur terkemuka dari Google Cloud menawarkan performa dan skala besar serta merupakan lompatan ke depan yang signifikan dalam kemampuan supercomputing.
VM A2 yang didukung GPU NVIDIA A100® Tensor Core
VM A2 yang dioptimalkan dengan akselerator didasarkan pada GPU NVIDIA Ampere A100 Tensor Core. Setiap GPU A100 menawarkan performa komputasi hingga 20x dibandingkan dengan generasi sebelumnya. VM ini dirancang untuk memberikan akselerasi di tiap skala untuk AI, analisis data, dan komputasi berperforma tinggi demi mengatasi tantangan komputasi terberat.
VM G2 yang didukung GPU NVIDIA L4 Tensor Core
G2 merupakan VM cloud pertama di industri yang didukung GPU NVIDIA L4 Tensor Core, yang baru-baru ini diumumkan dan dibangun khusus untuk workload AI inferensi seperti AI generatif. G2 menawarkan performa-per dolar yang canggih untuk workload inferensi AI. Sebagai GPU universal, G2 menawarkan peningkatan performa yang signifikan dalam workload HPC, grafis, dan transcoding video.
Melakukan penskalaan otomatis dengan Google Kubernetes Engine
Dengan menggunakan Google Kubernetes Engine (GKE), Anda dapat dengan mudah membuat cluster dengan GPU NVIDIA sesuai permintaan, melakukan load balancing, dan meminimalkan biaya operasional dengan meningkatkan atau menurunkan skala resource GPU secara otomatis. Dengan dukungan untuk multi-instance GPU (MIG) di GPU NVIDIA A100, GKE kini dapat menyediakan akselerasi GPU berukuran tepat yang lebih terperinci untuk workload inferensi AI multi-pengguna dan multi-model.
NVIDIA CloudXR™ dengan RTX Virtual Workstation
NVIDIA CloudXR, inovasi inovatif yang dibangun dengan teknologi NVIDIA RTX™, menjadikan XR berkualitas tinggi dapat diakses melalui Google Cloud Marketplace dengan NVIDIA RTX Virtual Workstation sebagai virtual machine image (VMI). Pengguna dapat dengan mudah menyiapkan, menskalakan, dan mendapatkan pengalaman imersif berkualitas tinggi serta mengalirkan alur kerja XR dari cloud.
Pelanggan
Pelanggan mendapatkan manfaat dari akselerasi GPU NVIDIA di Google Cloud
Layanan terkait
Penawaran Google Cloud dengan teknologi NVIDIA
Dokumentasi
Referensi teknis untuk men-deploy teknologi NVIDIA di Google Cloud
GPU di Compute Engine
Compute Engine memberikan GPU yang dapat Anda tambahkan ke instance virtual machine. Pelajari hal yang dapat Anda lakukan dengan GPU dan jenis hardware GPU apa yang tersedia.
Menggunakan GPU untuk melatih model di cloud
Percepat proses pelatihan untuk berbagai model deep learning, seperti klasifikasi gambar, analisis video, dan natural language processing.
GPU di Google Kubernetes Engine
Pelajari cara menggunakan akselerator hardware GPU di node cluster Google Kubernetes Engine.
Memasang GPU ke cluster Dataproc
Pasang GPU ke node Compute Engine worker dan master di cluster Dataproc untuk mempercepat workload tertentu, seperti machine learning dan pemrosesan data.
