Google Cloud

GPU-beschleunigte Google Cloud

Die schnelle, leistungsfähige Cloud für beschleunigte Rechenleistung und Visualisierung

NVIDIA und die Google Cloud ermöglichen es Organisationen, ohne hohe Kosten oder komplexe Infrastrukturverwaltung schnellere Ergebnisse bei datenbezogenen Herausforderungen zu erhalten. Nutzen Sie NVIDIA-Grafikprozessoren, um Deep Learning, Analysen, wissenschaftliche Simulationen und andere High Performance Computing (HPC)-Workloads und NVIDIA® RTX Virtual Workstations mit Google Cloud voranzubringen und so Rendering, Simulationen und grafikintensive Workloads von überall aus schneller auszuführen.

NVIDIA AI Enterprise jetzt auf
Google Cloud Marketplace verfügbar

NVIDIA AI Enterprise ist eine durchgängige, sichere Cloud-native Suite aus KI-Software, mit der Unternehmen neue Herausforderungen lösen und gleichzeitig die betriebliche Effizienz steigern. Sie beschleunigt die Datenwissenschaftspipeline und optimiert die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von prädiktiven KI-Modellen, um wichtige Prozesse zu automatisieren und aus Daten schnell Erkenntnisse zu gewinnen. Mit einer umfangreichen Bibliothek an Full-Stack-Software, einschließlich KI-Lösungs-Workflows, Frameworks, vortrainierten Modellen und Infrastrukturoptimierung. Globaler Unternehmenssupport und regelmäßige Sicherheitsprüfungen stellen sicher, dass Geschäftskontinuität und KI-Projekte erfolgreich sind und auf Kurs bleiben.

Das Angebot des NVIDIA AI Enterprise Marketplace in Google Cloud umfasst ein VMI, das eine standardmäßige, optimierte Laufzeit für einen einfachen Zugriff auf die NVIDIA AI Enterprise-Software bietet und die Entwicklungskompatibilität zwischen Clouds und der lokalen Infrastruktur gewährleistet.  Einmal entwickeln, überall ausführen.

GPUs in Google Cloud

Google Cloud Anthos mit NVIDIA GPU

Verfügbar als Bare-Metal oder über VMware vSphere

Google Cloud Anthos ist eine Plattform zur Anwendungsmodernisierung, die auf Kubernetes basiert. Für Kunden, die eine hybride Architektur suchen und hohe lokale Anforderungen bewältigen möchten, ist Anthos darauf ausgelegt, den einfachen Einstieg in die Cloud mit der Sicherheit einer lokalen Lösung zu kombinieren. Es ist als hybride Plattform für NVIDIA GPU-Workloads in der Cloud, lokal und in der Peripherie verfügbar.

Anthos ist jetzt sowohl für virtualisierte Bare-Metal- als auch vSphere-Bereitstellungen verfügbar. Es unterstützt sowohl NVIDIA DGX™ als auch Serversysteme, die mit NVIDIA T4-, V100- oder A100 Tensor Core-GPUs ausgestattet sind. Je nach Anwendungsanforderungen und Serverinfrastruktur können Sie die beste Konfiguration für eine optimale Bereitstellung wählen.

 Benutzerhandbuch zu NVIDIA-Grafikprozessoren mit Google Cloud Anthos anzeigen

Google Cloud Anthos mit NVIDIA GPU
Google Cloud Anthos auf NVIDIA DGX A100

Google Cloud Anthos auf NVIDIA DGX A100

NVIDIA DGX A100 ist das weltweit führende KI-System, das speziell für die einzigartigen Anforderungen von Unternehmen entwickelt wurde. Jetzt können Unternehmen eine Hybrid-KI-Cloud aufbauen, die einfachen Zugriff auf die Rechenleistung bietet, die ihre vorhandene lokale DGX-Infrastruktur in Kombination mit NVIDIA-Grafikprozessoren in Google Cloud ausweitet. Mit Google Cloud Anthos auf NVIDIA DGX A100 können Unternehmen die planmäßige, unvergleichliche Leistung ihrer dedizierten DGX-Systeminfrastruktur mit der Einfachheit und Skalierbarkeit von Cloud-KI-Computing ergänzen.

 Blogbeitrag lesen: Wie man sich mit hybrider Cloud-Infrastruktur Erfolg sichert und mithilfe von KI besser als die Konkurrenz bleibt (30. November 2020)

NVIDIA A100 Tensor-Core-GPU

NVIDIA® A100 bietet eine bisher unerreichte Optimierung in jeder Größenordnung für KI, Datenanalysen und High-Performance Computing (HPC), um die schwierigsten Computing-Herausforderungen der Welt zu bewältigen. Als „Motor“ der NVIDIA-Rechenzentrumsplattform lässt sich A100 effizient auf Tausende Grafikprozessoren skalieren oder mit der NVIDIA Multi-Instance-GPU(MIG)-Technologie in sieben GPU-Instanzen aufteilen, um Workloads aller Größen schneller auszuführen. Tensor-Recheneinheiten der dritten Generation sorgen für eine schnellere Ausführung verschiedener Workloads und verkürzen somit die Zeit, um zu Erkenntnissen zu gelangen, sowie die Markteinführungszeit.

 Die Leistung von A100 auf Altair ultraFluidX™ (PDF 503 KB)

 Kubernetes-Podcast von Google auf Accelerators und Grafikprozessoren anhören (31:00 Minuten)

NVIDIA A100 Tensor-Core-GPU
NVIDIA A100

Innovativer Vorsprung im richtigen Maßstab für KI, Datenanalysen und HPC

NVIDIA A100

 Hören Sie sich den Google-Podcast zu A100 an – mit NVIDIA Bryan Cantanzaro (42:46 Minuten)

NVIDIA T4

Universeller Accelerator für alle Workloads, einschließlich Cloud Gaming

NVIDIA T4

 Hören Sie sich den Google-Podcast auf T4 an – mit Ian Buck und Kari Briski von NVIDIA (35:56 Minuten)

NVIDIA V100

Weltweit erster Tensor Core-GPU, um schneller Ergebnisse in HPC und KI zu beschaffen

NVIDIA V100

NVIDIA GPU Cloud

Grafikprozessorbeschleunigte Container von NGC

NGC  vereinfacht den Zugang zu vorintegrierten und GPU-optimierten Containern für Deep Learning-Software, HPC-Anwendungen und HPC-Visualisierungstools, welche die NVIDIA A100-, V100-, P100- und T4-GPUs der Google Cloud Platform voll ausschöpfen. Außerdem stehen vortrainierte Modelle und Skripts zur Verfügung, um optimierte Modelle für häufige Anwendungsfälle wie Klassifizierung, Erkennung, Text-to-Speech und vieles mehr zu entwickeln. Jetzt können Sie GPU-beschleunigte Software in Produktionsqualität innerhalb weniger Minuten bereitstellen.

NGC nutzen >
NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT™ bietet Höchstleistungen bei der Deep Learning-Inferenzoptimierung und Laufzeit mit niedrigerer Latenz und hohem Durchsatz für Inferenzanwendungen. Optimieren Sie neuronale Netzmodelle, kalibrieren Sie sie auf Berechnungen mit geringerer Genauigkeit mit höchster Präzision und stellen Sie Modelle auf der Google Cloud bereit. Dank der engen Integration in TensorFlow profitieren Sie sowohl von der Flexibilität von TensorFlow als auch von leistungsstarken Optimierungen von TensorRT.

Google Kubernetes Engine

NVIDIA-Grafikprozessoren und Google Kubernetes Engine

NVIDIA-Grafikprozessoren führen in Google Kubernetes Engine bei rechenintensiven Anwendungen wie maschinellem Lernen, Bildverarbeitung und Finanzmodellierung durch Skalierung auf Hunderte von grafikprozessorbeschleunigten Instanzen zu einer enormen Leistung. Verpacken Sie GPU-beschleunigte Anwendungen in Containern, um die gewaltige Rechenleistung der Kubernetes-Engine von Google und der NVIDIA A100-, V100-, T4-, P100- oder P4-GPUs zu nutzen, wann immer Sie sie benötigen, ohne Hardware oder virtuelle Maschinen (VMs) verwalten zu müssen.

NVIDIA GRID

Virtualisierte Grafiken mit GPU-Beschleunigung

Mit der NVIDIA Quadro Virtual Workstations für GPU-beschleunigte Grafik können Kreative und Techniker von überall aus auf anspruchsvollste, professionelle Design- und Konstruktionsanwendungen in der Cloud zugreifen und so ihre Produktivität maximieren. Designer und Ingenieure verfügen nun über die Flexibilität, virtuelle Workstations auf den NVIDIA T4-, V100-, P100- und P4-GPUs direkt über Google Cloud oder über den Google Cloud Platform Marketplace auszuführen, der  Windows Server 2016, Windows Server 2019 und Ubuntu 18.04 unterstützt.

KI ist die wichtigste technische Entwicklung unserer Zeit und bietet das größte Potenzial für Ideen, die der Gesellschaft von Nutzen sein können. Weltweit führende Cloudanbieter stellen mithilfe von NVIDIA-GPUs und -Software die weltbesten KI-Plattformen bereit und ebnen so den Weg für beispiellose Innovationen in den Bereichen Medizin, autonomes Verkehrswesen, Präzisionsfertigung und auf vielen weiteren Gebieten.

– Jensen Huang, Mitbegründer und CEO, NVIDIA

KI ist die wichtigste technische Entwicklung unserer Zeit und bietet das größte Potenzial für Ideen, die der Gesellschaft von Nutzen sein können. Weltweit führende Cloudanbieter stellen mithilfe von NVIDIA-GPUs und -Software die weltbesten KI-Plattformen bereit und ebnen so den Weg für beispiellose Innovationen in den Bereichen Medizin, autonomes Verkehrswesen, Präzisionsfertigung und auf vielen weiteren Gebieten.

– Jensen Huang, Mitbegründer und CEO, NVIDIA

NVIDIA ist ein strategischer Partner für Google Cloud und wir sind gespannt, welche Innovationen sie im Namen der Kunden vorantreiben werden.

– Tim Hockin, Principal Software Engineer, Google Cloud

NVIDIA ist ein strategischer Partner für Google Cloud und wir sind gespannt, welche Innovationen sie im Namen der Kunden vorantreiben werden.

– Tim Hockin, Principal Software Engineer, Google Cloud

[GPUs] mit Kubernetes bieten eine leistungsstarke, kostengünstige und flexible Umgebung für Machine Learning in Unternehmen. Ocado entschied sich aufgrund der Skalierbarkeit und Mobilität sowie des stabilen Ökosystems und der großen Support-Community für Kubernetes… Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs bietet es großartige Nutzungserleichterungen sowie die Möglichkeit, GPUs anzuschließen und damit eine enorme Leistungssteigerung zu erzielen.

– Martin Nikolov, Research Software Engineer, Ocado

[GPUs] mit Kubernetes bieten eine leistungsstarke, kostengünstige und flexible Umgebung für Machine Learning in Unternehmen. Ocado entschied sich aufgrund der Skalierbarkeit und Mobilität sowie des stabilen Ökosystems und der großen Support-Community für Kubernetes… Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs bietet es großartige Nutzungserleichterungen sowie die Möglichkeit, GPUs anzuschließen und damit eine enorme Leistungssteigerung zu erzielen.

– Martin Nikolov, Research Software Engineer, Ocado

Nutzen Sie die Leistung von Google Cloud und NVIDIA.

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