Google Cloud Platform で NVIDIA Tesla K80、P4、T4、P100、V100 GPU が利用可能に
天気の予報。癌を治療する新薬。重要な課題のいくつかはすぐにでも解決する必要がありますが、そのためには、膨大な量のコンピューティングが必要です。
NVIDIA と Google Cloud は連携して、大きな資本支出や基盤インフラストラクチャの複雑な管理をすることなく、これらの課題をより早く解決できるようにお手伝いします。現在、NVIDIA Tesla の K80、P4、T4、P100、V100 の GPU を Google Cloud Platform で利用できます。Google Cloud Platform で NVIDIA GPU を利用することにより、これまで何日もかかっていたディープ ラーニング、アナリティクス、物理シミュレーション、動画のコード変換、分子モデリングなどの計算が数時間で処理できるようになります。また Google Cloud Platform で NVIDIA GRID 仮想ワークステーションを活用することで、作業場所に縛られることなく、グラフィックを多用するワークロードを高速で処理できます。
Google Cloud Platform で NVIDIA GPU を使用するメリット
Google が高性能のディープ ラーニング プロダクトを開発するために使用しているハードウェアの一部をそのまま利用するため、独自のインフラストラクチャにかかる設備投資や IT 運用を気にする必要がありません。Google Cloud Platform で NVIDIA Tesla K80、P4、P100、T4、V100 GPU を使用する場合、仮想マシンにハードウェアがパススルーされるため、素の性能がそのまま活かされます。
NVIDIA GRID と Tesla P4、T4、P100 GPU を仮想ワークステーションで利用すると、クリエイターや技術のプロフェッショナルが、負荷の高いアプリケーションにクラウドからアクセスできるようになります。
Google Cloud Platform で利用できる NVIDIA GPU
NVIDIA Tesla K80 は Google Cloud で一般提供されています。少数の強力なサーバー インスタンスで優れたパフォーマンスを提供することにより、モデルのトレーニングにかかる時間と HPC の費用を劇的に削減します。実際のアプリケーションで 5〜10 倍以上のパフォーマンス向上を実現する設計になっています。
550 を超える業界トップクラスの HPC アプリケーションがすでに NVIDIA GPU をサポートしています。この中には、上位 15 の HPC アプリケーションとディープ ラーニング フレームワークがすべて含まれます。デュアル GPU 設計、動的 GPU ブーストなどの特長を備える Tesla K80 は、こうしたアプリケーションに優れたパフォーマンスを提供するように構築されています。
NVIDIA Tesla P4 GPU と T4 GPU が Compute Engine で一般提供になりました。
推論プラットフォーム
NVIDIA Tesla P4 GPU と T4 GPU は、ディープ ラーニング ワークロードを実行するスケールアウト サーバーの効率を高め、レスポンスに優れた AI ベースのサービスを実現します。P4 と T4 は、推論のレイテンシを短縮し、エネルギー効率が高くなるよう設計されています。これにより、以前はレイテンシの制約が原因で不可能だった AI サービスの提供が可能になります。
仮想ワークステーション
NVIDIA Tesla P4 と T4 により、インタラクティブでフォトリアルな没入型環境を造るにあたり、その課題に対処できる能力を備えた仮想ワークステーションをデザイナー、エンジニア、サイエンティスト、グラフィック アーティストに提供できます。NVIDIA GRID を使用すると、対象分野の専門家はデスクから解放され、ほぼどの場所のどのデバイスからも、極めて負荷の高い専門的なアプリケーションやデータにアクセスできるようになります。
動画のコード変換
NVIDIA Tesla P4 は、ハードウェア アクセラレーションを備えた専用デコード エンジンと推論を行う GPU を並行して使用し、最大 18 本のフル HD 動画ストリームをリアルタイムにコード変換して推論でき、T4 は最大 38 本のフル HD 動画ストリームを同様に処理できます。動画パイプラインにディープ ラーニングを統合することで、これまで不可能だったスマートで革新的な動画サービスをユーザーに提供できます。
NVIDIA Tesla P100 は Google Cloud Platform で一般提供されています。
統合型スーパーコンピューティング
HPC と ML の両方のアプリケーションで、スループットを向上させ、コストを節約できるように設計されています。NVIDIA Pascal アーキテクチャを採用した Tesla P100 は、HPC ワークロードと ML ワークロードに対して、倍精度と単精度でそれぞれ 4.7 TFLOPS と 9.3 TFLOPS のパフォーマンスを実現します。
HBM2 を実装した CoWoS による効率の向上
アプリケーションでは、多くの場合、データの処理よりもデータの待機に時間とエネルギーがかかっています。NVIDIA Tesla P100 は、HBM2 テクノロジーを実装した CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）を追加することにより、コンピューティングとデータを同じパッケージに緊密に統合し、前例のないコンピューティング効率を実現します。この統合により、前世代のソリューションと比べてメモリ帯域幅が最大で 3 倍になり、アプリケーションのパフォーマンスが飛躍的に向上します。
ページ マイグレーション エンジンによって単純化された並列プログラミング
並列プログラミングが、Pascal アーキテクチャによって大幅に単純化されました。ページ マイグレーション エンジンにより、デベロッパーはデータ移動の管理から解放され、コンピューティング パフォーマンスの調整に集中できます。また、仮想メモリのページングがサポートされるため、GPU の物理メモリサイズを超えてアプリケーションをスケールできます。統合メモリ テクノロジーにより、デベロッパーはインスタンス全体で 1 つのメモリ空間を扱うことができ、生産性が劇的に向上します。
NVIDIA Tesla V100 GPU が Compute Engine と Google Kubernetes Engine で一般提供になりました。
要求の厳しい現代のワークロードや業界では、特に高速のハードウェア アクセラレータが必要とされています。お客様は 1 台の VM で最大で 8 個の NVIDIA Tesla V100 GPU、96 個の vCPU、624 GB のシステムメモリを選択し、最大 1,000 TFLOPS もの混合精度のハードウェア アクセラレーション パフォーマンスが得られるようになりました。次世代の NVIDIA NVLink インターコネクトは最大 300 GB/秒の GPU 間の帯域幅（PCIe の 9 倍）を実現し、ディープ ラーニングと HPC ワークロードのパフォーマンスを最大 40% 向上させます。
NVIDIA GPU の料金とリージョンごとの提供に関する最新情報を入手するには、GPU のドキュメントをご覧ください。
Google Kubernetes Engine（GKE）の NVIDIA GPU（一般提供）は、最新の GKE リリースから広く使用できます。
GKE で GPU を使用することで、機械学習、画像処理、財務モデリングなどコンピューティング負荷の高いアプリケーションの機能を大幅に向上させることができます。CUDA ワークロードをコンテナにパッケージ化することで、ハードウェアや VM を管理する必要なしに、GKE の NVIDIA GPU の膨大な処理能力の恩恵をいつでも必要なときに受けることができます。
NVIDIA Tesla P4、V100、P100、K80 GPU は一般提供になりました。
Google Cloud Platform に NVIDIA GPU Cloud のサポートが追加されました。NVIDIA GPU Cloud（NGC）を使用することで、ディープ ラーニング、HPC アプリケーション、HPC 可視化のために GPU 高速化ソフトウェア コンテナに簡単にアクセスできるようになります。NGC コンテナは、Google Cloud Platform 上の NVIDIA Tesla V100 および P100 GPU を最大限に活用する GPU 高速化ソフトウェアの実行用に最適化され、あらかじめ統合されています。NVIDIA GPU 高速化ソフトウェアと NVIDIA GPU を簡単に利用できるようにすることで、Google Cloud Platform では、本番環境品質の GPU 最適化ソフトウェアを短時間でデプロイできます。