Google Cloud, daha esnek ve daha ucuz olan daha hızlı Nvidia GPU'ları kullanır
Annie derleyin ve organize edin
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Google Cloud Platform dün, Google Compute Engine'de daha güçlü NVIDIA GPU'ların kullanıma sunulduğunu duyurdu.
Google Cloud, Nvidia K80 GPU'yu daha yaygın hale getirmek istiyor ve ayrıca Nvidia P100 GPU'yu da desteklemeye başladı. Aynı zamanda, kullanıcıların paradan tasarruf etmelerine yardımcı olmak için yeni bir sürekli fiyatlandırma modeli de tanıtıldı.
Makine öğrenimi iş yüklerini çalıştırması gereken şirketler için, GPU'yu dakikalar içinde daha esnek bir şekilde kullanabilir ve ardından ödeme yapabilirler. Sürekli fiyatlandırma modeline göre, GPU nihayet belirli bir süre çalıştırılırsa, kullanıcılar% 30'a varan bir indirim alabilir ve büyük faturalarla uğraşmazlar.
Bulut GPU'lar, makine öğrenimi, jeofiziksel veri işleme, simülasyon, sismik analiz, moleküler modelleme, genomik ve birçok yüksek performanslı bilgi işlem kullanım durumlarında eğitim ve çıkarım dahil olmak üzere iş yüklerini hızlandırabilir.
NVIDIA Tesla P100, Pascal GPU sistemine dayanmaktadır, kullanıcılar daha az örnekle iş hacmini artırırken maliyetleri azaltabilir. K80 ile karşılaştırıldığında, P100 GPU, iş yükünü K80'den 10 kat daha hızlı hızlandırabilir.
CPU, K80 GPU ve P100 GPU hız karşılaştırma tablosu
Geleneksel çözümlerle karşılaştırıldığında, bulut GPU'lar daha iyi esneklik, performans ve daha düşük maliyet sağlar:
esneklik : Google'ın özel sanal makine şekli ve artırılmış bulut GPU'su nihai esnekliği belirler. Kullanıcılar CPU, bellek, disk ve GPU yapılandırmasını özelleştirebilir.
Daha hızlı performans : Bulut GPU, şeffaf iletim modunda çıplak metal performansı sağlayabilir. Google Cloud, her sanal makineye 4 P100 veya 8 K80 GPU yükledi. Disk performansını iyileştirmek isteyen kullanıcılar için herhangi bir GPU sanal makinesine 3 TB yerel SSD eklemeyi seçebilirsiniz.
düşük maliyetli : Bulut GPU ile kullanıcılar dakika sayısına göre şarj edebilir ve sürekli kullanım indirimi vardır. Kullandığınız kadar ödeyin.
Farklı düzeylerdeki sanal makine örneklerinin maliyeti
Bulut entegrasyonu : Kullanıcılar yığının tüm seviyelerinde bulut GPU'ları kullanabilir. Altyapı için, bilgi işlem motoru ve kapsayıcı motoru, kullanıcıların GPU iş yüklerini çalıştırmak için VM'leri veya kapsayıcıları kullanmasına olanak tanır. Makine öğrenimi projeleri için, bulut makine öğrenimi, TensorFlow ile büyük ölçekli model eğitimi süresini azaltmak için GPU'ları kullanacak şekilde yapılandırılabilir.
Şu anda P100 ve K80 GPU'lar, Amerika Birleşik Devletleri'nin batısında Oregon, Amerika Birleşik Devletleri'nin doğusunda Güney Carolina, Batı Avrupa'da Belçika ve Doğu Asya'da Tayvan olmak üzere dünya çapında dört bölgede mevcuttur. Tüm GPU'ların sürekli kullanım indirimleri vardır ve bu da kullanım maliyetlerini düşürebilir.
Bulut GPU dağıtım alanı ve miktarı
Google'ın iki çipi, yoğun hesaplama gerektiren görevler gerçekleştiren ekipler için seçim esnekliği sağlayarak, kullanıcıların hızı ve fiyatı dengelerken iş yükünü optimize etmesine olanak tanır.
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
