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NVIDIA 与 Google Cloud

NVIDIA 和 Google Cloud 提供加速器优化的解决方案,可满足您最苛刻的工作负载,包括机器学习、高性能计算、数据分析、图形和游戏工作负载。  

Nvidia 和 Google Cloud 徽标

优势

NVIDIA 加速计算在 Google Cloud 上的大规模计算能力

提高各种工作负载的性能

借助 Google Cloud 上的最新 NVIDIA GPU,您可以轻松预配配备 NVIDIA A100、P100、P4、T4 或 V100 的 Compute Engine 实例,以加速最快的运行要求较高的工作负载。

按秒计费模式为您降低费用

Google Cloud 的按秒计费意味着您只需按需要付费,每月最多可享受 30% 的折扣。享受预付费用,同时享有相同的正常运行时间和可扩缩的性能。

使用自定义机器配置来优化工作负载

您可以按所需比例为实例配置处理器、内存和 NVIDIA GPU 来优化工作负载,而不必为了适应有限的系统配置而修改工作负载。

主要特性

Google Cloud 上的 NVIDIA 技术

NVIDIA A100® Tensor Core GPU

加速器优化的 A2 虚拟机基于 NVIDIA Ampere A100 Tensor Core GPU。每个 A100 GPU 最高可达上一代的 20 倍计算性能。这些虚拟机旨在为 AI、数据分析和高性能计算提供各种规模的加速,以应对最棘手的计算挑战。

NVIDIA T4® Tensor Core GPU

NVIDIA® T4 GPU 可加速各种云端工作负载,包括高性能计算、深度学习训练和推断、机器学习、数据分析和图形。Compute Engine 现已正式提供 NVIDIA® T4 GPU。

搭配使用 NVIDIA 与 Google Cloud Anthos 的混合云

Google Cloud Anthos 使客户能够轻松地在云端和本地运行应用。我们与 NVIDIA 密切合作,构建了一个使用 NVIDIA GPU Operator 来部署在 Kubernetes 中启用 GPU 所需的组件的解决方案。该解决方案适用于许多热门 NVIDIA GPU,包括 A100 和 T4。

使用 Google Kubernetes Engine 实现自动扩缩

使用 Google Kubernetes Engine (GKE),您可以通过自动扩缩 GPU 资源来按需创建具有 NVIDIA GPU 的按需、负载均衡和最大限度降低运营费用的集群。GKE 支持 NVIDIA A100 GPU 中的多实例 GPU (MIG),现在可以为多用户、多模型 AI 推断工作负载预配更精细的适当 GPU 加速。

采用 RTX 虚拟工作站的 NVIDIA CloudXR™

NVIDIA CloudXR 是基于 NVIDIA RTX™ 技术的突破性创新,可让您通过 NVIDIA RTX 虚拟工作站作为虚拟机映像 (VMI),使用 Google Cloud Marketplace 访问高品质 XR。用户可以轻松地设置、扩缩和使用高品质的沉浸式体验,并在云端流式传输 XR 工作流。


准备好开始使用了吗?与我们联系

文档

用于在 Google Cloud 上部署 NVIDIA 技术的技术资源

Google Cloud 基础知识
在 Compute Engine 上使用 GPU

Compute Engine 提供了可添加到虚拟机实例的 GPU。了解可以使用 GPU 处理的工作以及我们提供的 GPU 硬件类型。

Google Cloud 基础知识
在云端使用 GPU 训练模型

加速许多深度学习模型的训练过程,如图片分类、视频分析和自然语言处理。

教程
在 Google Kubernetes Engine 上使用 GPU

了解如何在您的 Google Kubernetes Engine 集群的节点中使用 GPU 硬件加速器。

Google Cloud 基础知识
将 GPU 挂接到 Dataproc 集群

将 GPU 挂接到 Dataproc 集群中的 Compute Engine 主节点和工作器节点,从而加速特定的工作负载,如机器学习和数据处理。