Apprenez-en plus sur l'IA générative à l'échelle mondiale avec les GPU NVIDIA sur Google Cloud. Consultez une sélection de contenus Google Cloud issus de la conférence NVIDIA GTC 2024.

NVIDIA et Google Cloud

NVIDIA et Google Cloud proposent des solutions optimisées pour les accélérateurs qui répondent à vos charges de travail les plus exigeantes, y compris le machine learning, le calcul hautes performances, l'analyse de données, les éléments graphiques et les jeux vidéo.

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Avantages

La puissance du calcul accéléré par NVIDIA à grande échelle sur Google Cloud

Performances accrues pour des charges de travail variées

Grâce aux derniers GPU NVIDIA disponibles sur Google Cloud, vous pouvez facilement provisionner des instances Compute Engine avec les GPU NVIDIA H100, A100, L4, T4, P100, P4 et V100 pour accélérer un large éventail de charges de travail exigeantes.

Réduction des coûts grâce à la facturation à la seconde

Grâce aux tarifs à la seconde de Google Cloud, vous ne payez que ce dont vous avez besoin, tout en profitant de remises automatiques mensuelles qui peuvent atteindre 30 %. Réduisez vos coûts initiaux tout en bénéficiant des mêmes performances de disponibilité et d'évolutivité.

Optimisation des charges de travail grâce aux configurations des machines personnalisées

Plutôt que de modifier votre charge de travail pour l'adapter à des configurations système limitées, vous configurez une instance avec la quantité exacte nécessaire de processeurs, de mémoire et de GPU NVIDIA, de façon à assurer le traitement optimal de votre charge de travail.

Principales fonctionnalités

Technologies NVIDIA sur Google Cloud

VM A3 dotées de GPU NVIDIA H100 Tensor Core

Les VM A3 dotées de GPU NVIDIA H100 Tensor Core, sont spécialement conçues pour entraîner et traiter des LLM et des charges de travail d'IA générative particulièrement exigeantes. Combiner des GPU NVIDIA avec les technologies d'infrastructure de pointe de Google Cloud offre des performances et une évolutivité considérables et constitue un énorme bond en avant dans les capacités de calcul intensif.

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VM A2 dotées de GPU NVIDIA A100® Tensor Core

Les VM A2 optimisées pour les accélérateurs sont basées sur le GPU NVIDIA Ampere A100 Tensor Core. Chaque GPU A100 offre des performances de calcul jusqu'à 20 fois supérieures à celles de la génération précédente. Ces VM sont conçues pour offrir une accélération à toutes les échelles pour l'IA, l'analyse de données et le calcul hautes performances, afin de relever les défis informatiques les plus complexes.

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VM G2 dotées de GPU NVIDIA L4 Tensor Core

G2 était la première VM cloud du secteur dotée du GPU NVIDIA L4 Tensor Core récemment annoncé. Elle a été spécialement conçue pour les charges de travail d'IA d'inférence volumineuses, telles que l'IA générative. pour en savoir plus. G2 offre des performances de pointe par dollar pour les charges de travail d'inférence de l'IA. En tant que GPU universel, G2 offre des améliorations significatives des performances sur le HPC, les graphismes et les charges de travail de transcodage vidéo.

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Autoscaling avec Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine (GKE) vous permet de créer facilement et à la demande des clusters dotés de GPU NVIDIA, mais aussi d'équilibrer la charge et de réduire les coûts opérationnels en effectuant un scaling automatique, à la hausse ou à la baisse, des ressources GPU. Grâce à la compatibilité avec les GPU multi-instances (MIG) dans les GPU NVIDIA A100, GKE peut désormais provisionner l'accélération GPU à la taille appropriée avec une précision plus fine pour les charges de travail d'inférence IA multimodale et multi-utilisateur.

NVIDIA CloudXR™ avec postes de travail virtuels RTX

NVIDIA CloudXR, une innovation révolutionnaire basée sur la technologie NVIDIA RTX™, met la réalité étendue (XR) de haute qualité à portée de tous via Google Cloud Marketplace, grâce aux postes de travail virtuels NVIDIA RTX disponibles sous forme d'images de machines virtuelles (VMI). Les utilisateurs peuvent facilement configurer, faire évoluer et consommer des expériences immersives de haute qualité, et diffuser des workflows de réalité étendue depuis le cloud.

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Documentation

Ressources techniques pour déployer les technologies NVIDIA sur Google Cloud

Google Cloud Basics

GPU sur Compute Engine

Compute Engine fournit des GPU que vous pouvez ajouter à vos instances de machines virtuelles. Découvrez ce que vous pouvez faire avec les GPU et les types de matériel GPU disponibles.
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Google Cloud Basics

Utiliser des GPU pour l'entraînement de modèles dans le cloud

Accélérez le processus d'entraînement pour de nombreux modèles de deep learning, comme la classification des images, l'analyse vidéo et le traitement du langage naturel.

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Tutorial

Les GPU sur Google Kubernetes Engine

Découvrez comment utiliser l'accélération matérielle du GPU dans les nœuds de vos clusters Google Kubernetes Engine.
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Google Cloud Basics

Associer des GPU aux clusters Dataproc

Associez des GPU aux nœuds maîtres et aux nœuds de calcul Compute Engine d'un cluster Dataproc pour accélérer des charges de travail spécifiques, telles que le machine learning et le traitement des données.
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