TPU de Cloud
Agiliza las cargas de trabajo de aprendizaje automático con los aceleradores por hardware desarrollados por Google.
Consulta la documentación de este producto.
Acelera los modelos de aprendizaje automático con los superordenadores de Google
Entrenamiento e iteración rápidamente en modelos de aprendizaje automático
La TPU de Cloud reduce el tiempo de precisión al entrenar modelos de red neuronal grandes y complejos. Modelos que habrían tardado varias semanas en entrenarse en otro hardware.
Gestiona cargas de trabajo a gran escala con flexibilidad
Las TPU se han diseñado específicamente para los modelos con cálculos de matrices y para modelos grandes con tamaños de lote eficaces y de gran tamaño. Las máquinas virtuales de TPU facilitan el uso de frameworks de aprendizaje automático populares.
Reduce costes y aumenta la sostenibilidad
Las TPU de Cloud tienen un rendimiento bajo en función del coste a escala para varias cargas de trabajo de aprendizaje automático. Además, la TPU v4 de Cloud ofrece a los clientes 2,2 veces más y unas 1,4 veces más FLOP por dólar en comparación con la versión 3 de TPU de Cloud.
TPUs de Cloud para cada carga de trabajo y presupuesto
La TPU de Cloud se ha diseñado para ejecutar modelos de aprendizaje automático vanguardistas con servicios de inteligencia artificial (IA) en Google Cloud. Además, su red personalizada de alta velocidad proporciona un rendimiento de más de 100 petaflops en un solo pod; es decir, la potencia de computación necesaria para transformar tu negocio o producir avances importantes en el campo de la investigación.
Compatibilidad con versiones completas
Nube Versión 4 de TPU Los pods son los últimos aceleradores de aprendizaje automático personalizados de Google y están disponibles en GA. Mantiene la retrocompatibilidad con CloudVersión 2 de TPU y v3, pero ha aumentado más de dos veces la nube.Versión 3 de TPU en el rendimiento de computación sin procesar por chip. Cada chip de la versión 4 de TPU también contiene un solo núcleo lógico, lo que permite utilizar un total de 32 GiB de memoria en un programa, mientras que la versión 2 es de 8 GiB y el de la versión 3 es de 16 GiB. Descubre qué productos de TPU de Cloud ofrecen el mejor rendimiento para las necesidades de tu proyecto único.
Ejecuta frameworks de aprendizaje automático populares.
Ejecuta cargas de trabajo de aprendizaje automático en las TPU de Cloud mediante frameworks de aprendizaje automático como TensorFlow, Pytorch y JAX. En nuestras guías de inicio rápido se incluye una breve introducción sobre cómo trabajar con máquinas virtuales de TPU de Cloud y se explica cómo instalar un framework de aprendizaje automático y ejecutar una aplicación de ejemplo en una máquina virtual de TPU de Cloud.
Ahorra dinero con las TPU de Cloud interrumpibles
Si quieres ahorrar, usa preemptible Cloud TPUs interrumpibles para cargas de trabajo de aprendizaje automático tolerantes a fallos, como la preparación a largo plazo con puntos de control o la predicción por lotes en grandes conjuntos de datos. Como estas TPU son un 70 % más baratas que las copias bajo demanda, muchas operaciones (desde los primeros experimentos hasta las búsquedas de hiperparámetros a gran escala) resultan más asequibles que nunca. Visita la página de precios para hacerte una idea de cómo puede la TPU de Cloud procesar tus cargas de trabajo de aprendizaje automático de forma rentable.
Descubre cómo ha permitido TPU v4 a nuestros clientes
Recursos técnicos
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Tutoriales, guías de inicio rápido y documentos sobre las TPU de Cloud
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TPUs: historial y hardware
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Contenido sobre las TPU de Cloud en AI Hub
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What’s in an image: fast, accurate image segmentation with Cloud TPUs
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¿Por qué las TPU son ideales para el aprendizaje profundo?
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Prepara modelos de aprendizaje automático de TensorFlow más rápido y a un coste más bajo en los pods de las TPU de Cloud
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Los productos de inteligencia artificial de Cloud cumplen las políticas del acuerdo de nivel de servicio de Google Cloud. Pueden ofrecer garantías de latencia o disponibilidad diferentes respecto a otros servicios de Google Cloud.