Google Cloud Platform 提供 NVIDIA Tesla K80、P4、T4、P100 和 V100 GPU
预测未来气候。研发治疗癌症的新药。解决当今世界一些最为重要的难题刻不容缓,而要实现这个目标,我们需要超高的计算能力。
NVIDIA 和 Google Cloud 强强联手,帮助您更快地得出结果,解决这些难题,而无需大量资本支出或管理复杂的底层基础架构。Google Cloud Platform 现在全面提供 NVIDIA Tesla K80、P4、T4、P100 和 V100 GPU。凭借 Google Cloud Platform 上的 NVIDIA GPU,深度学习、分析、物理模拟、视频转码和分子建模不再需要几天,而是几小时便可完成。您可以利用 Google Cloud Platform 上的 NVIDIA GRID 虚拟工作站,加速位于任何位置的图形密集型工作负载。

在 Google Cloud Platform 上使用 NVIDIA GPU 的优势






使用 Google 用于开发高性能深度学习产品的同样硬件,而无需担心自行管理基础架构时的资本支出或 IT 运营问题。Google Cloud Platform 上的 NVIDIA Tesla K80、P4、P100、T4 和 V100 GPU 硬件可与虚拟机直接对接,实现裸机性能。
采用 Tesla P4、T4 和 P100 GPU 的 NVIDIA GRID 虚拟工作站让艺术创作者和技术专家能够在云端使用对性能要求最高的应用。
Google Cloud Platform 现在提供 NVIDIA GPU
Google Cloud 现已正式提供 NVIDIA Tesla K80。它可使用数量更少但更加强大的服务器实例提供超卓性能,将实际应用的表现提升 5-10 倍以上,因而可以大幅缩短模型训练时间并降低 HPC 费用。
超过 550 款行业领先的 HPC 应用都已支持 NVIDIA GPU,其中包括最热门的 15 款 HPC 应用以及所有深度学习框架。借助双 GPU 设计和 Dynamic GPU Boost 等功能,Tesla K80 可为这些应用提供非凡的性能。
Compute Engine 现在全面提供 NVIDIA Tesla P4 和 T4 GPU。
推断平台
NVIDIA Tesla P4 和 T4 GPU 可提高运行深度学习工作负载的横向扩缩服务器的效率,并助您实现响应迅捷的 AI 服务。P4 和 T4 的设计旨在大幅缩短推断延迟时间,同时提供更高的能源效率。这有助于解锁以前由于延迟时间限制而无法实现的 AI 服务。
虚拟工作站
NVIDIA Tesla P4 和 T4 为设计师、工程师、科学家和图形艺术家的虚拟工作站提供了强大的处理能力,使其能够从容应对可视化工作中最严峻的挑战,打造沉浸式、交互式的逼真环境。借助 NVIDIA GRID,主题专家现在可以摆脱办公桌的束缚,通过几乎任何设备随时随地使用对性能要求最高的专业应用和数据。
视频转码
NVIDIA Tesla P4 和 T4 均具备一个硬件加速的专用解码引擎,与负责推断的 GPU 并行运作,P4 可以实时对多达 18 个全高清视频流进行转码和推断,T4 则可支持多达 38 个。通过为视频流水线集成深度学习,客户可以为用户提供以前无法实现的智能、创新的视频服务。
Google Cloud Platform 现在全面提供 NVIDIA Tesla P100。
统一的超级计算平台
旨在为 HPC 和机器学习应用提高吞吐量并节省资金。基于 NVIDIA Pascal 架构的 Tesla P100 可为 HPC 和机器学习工作负载提供 4.7 万亿次浮点运算的双精度性能和 9.3 万亿次浮点运算的单精度性能。
采用 HBM2 的 CoWoS 技术助您提高效率
应用在等待数据时耗费的时间和能源往往比处理数据所用的更多。通过引入采用 HBM2 的晶圆基底芯片 (CoWoS) 技术,NVIDIA Tesla P100 将计算和数据紧密集成于一体,提供前所未有的计算效率。与上一代解决方案相比,这种集成实现了高达 3 倍的内存带宽,使应用性能实现了跨代的飞跃。
使用页面迁移引擎简化并行编程
Pascal 架构大大简化了并行编程。页面迁移引擎可使开发人员从管理数据移动的工作中腾出时间,将精力更多地放在计算性能的调整上。由于支持虚拟内存分页,它还允许应用突破 GPU 的物理内存容量限制。得益于统一内存技术,对开发者而言,整个实例只有一个统一的内存空间,因而可大幅提高生产力。
Compute Engine 和 Google Kubernetes Engine 现已正式提供 NVIDIA Tesla V100 GPU。
当今要求最高的工作负载和行业需要采用最快的硬件加速器。客户现在可以为一个虚拟机选择多达八个 NVIDIA Tesla V100 GPU、96 个 vCPU 和 624 GB 的系统内存,获得每秒高达 1000 万亿次浮点运算的混合精度硬件加速性能。下一代 NVIDIA NVLink 互连可提供高达 300 GB/s 的 GPU 到 GPU 带宽,比 PCIe 高出 9 倍,可将深度学习和 HPC 工作负载的性能最多提高 40%。
请参阅 GPU 文档,随时了解 NVIDIA GPU 的最新价格和可用区域。
Google Kubernetes Engine (GKE) 中的 NVIDIA GPU 现已正式推出,并可在最新 GKE 版本中广泛运用。
借助于 GKE 中的 GPU,您可以加快计算密集型应用(例如机器学习、图像处理和财务建模)的处理速度。通过将 CUDA 工作负载打包到容器中,您可以在需要时利用 GKE 的 NVIDIA GPU 的超强处理能力,而无需管理硬件,甚至都不需要管理虚拟机。
NVIDIA Tesla P4、V100、P100 和 K80 GPU 现已正式推出。
Google Cloud Platform 现已添加对 NVIDIA GPU Cloud 的支持。通过 NVIDIA GPU Cloud (NGC),您可轻松利用由 GPU 加速的软件容器,将其用于深度学习、HPC 应用和 HPC 可视化。NGC 容器经过优化和预集成,可以运行能够充分利用 Google Cloud Platform 上的 NVIDIA Tesla V100 和 P100 GPU 的 GPU 加速软件。通过 Google Cloud Platform,您可以轻松使用 NVIDIA GPU 加速软件和 NVIDIA GPU,因而能在几分钟内部署达到生产级质量、专为 GPU 优化的软件。