Grafikprozessorbeschleunigte
Google Cloud Platform

Die schnelle, leistungsfähige Cloud für beschleunigte Rechenleistung

NVIDIA und die Google Cloud Platform (GCP) 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 zu beschleunigen, und NVIDIA® Quadro® Virtual Workstations mit GCP zur Beschleunigung von Rendering, Simulationen und grafikintensiven Workloads überall.

GPUs on Google Cloud

NVIDIA A100 Tensor-Core-GPU

NVIDIA® A100 bietet eine bisher unerreichte Beschleunigung 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 zu beschleunigen. Tensor-Recheneinheiten der dritten Generation beschleunigen alle Präzisionsniveaus für verschiedene Workloads und somit auch die Zeit für die Einblicke und die Markteinführungszeit.

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

NVIDIA A100

Bahnbrechende Beschleunigung für KI, Datenanalysen und HPC in jeder Größenordnung

NVIDIA A100

NVIDIA T4

Universelle Beschleunigung für alle Workloads, einschließlich Cloud Gaming

NVIDIA T4

NVIDIA V100

Die weltweit erste GPU mit Tensor-Recheneinheiten zur Beschleunigung von HPC und KI

NVIDIA V100

NVIDIA GPU Cloud

Grafikprozessorbeschleunigte Container der NVIDIA GPU Cloud

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 Skripte zur Verfügung, um optimierte Modelle für häufige Anwendungsfälle wie Klassifizierung, Erkennung, Text-to-Speech und vielem mehr zu entwickeln. Jetzt können Sie GPU-beschleunigte Software in Produktionsqualität innerhalb weniger Minuten bereitstellen.

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 Platform bereit. Dank der engen Integration von TensorFlow und TensorRT profitieren Sie sowohl von Flexibilität als auch von leistungsfähiger Optimierung.

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-, P100- oder K80-GPUs zu nutzen, wann immer Sie es benötigen, ohne Hardware oder virtuelle Maschinen (VMs) verwalten zu müssen.

NVIDIA GRID

GPU-Accelerated Virtualized Graphics

Mit NVIDIA Quadro Virtual Workstations für grafikprozessorbeschleunigte Grafik können kreative und technische Experten überall auf anspruchsvolle Design- und Konstruktionsanwendungen in der Cloud zugreifen und so ihre Produktivität maximieren. Designer und Ingenieure können nun virtuelle Workstations auf den Grafikprozessoren NVIDIA T4, V100, P100 und P4 direkt über Google Cloud oder den Google Cloud-Plattform Marketplace ausführen, die Windows Server 2016, Windows Server 2019 und Ubuntu 18.04 unterstützen.

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 Volta-GPUs und NVIDIA-Software die weltbesten KI-Plattformen bereit und bereiten so den Weg für atemberaubende Durchbrüche in den Bereichen Medizin, autonomes Verkehrswesen, Präzisionsfertigung und auf vielen weiteren Gebieten.

– Jensen Huang, Gründer und CEO von 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 Volta-GPUs und NVIDIA-Software die weltbesten KI-Plattformen bereit und bereiten so den Weg für atemberaubende Durchbrüche in den Bereichen Medizin, autonomes Verkehrswesen, Präzisionsfertigung und auf vielen weiteren Gebieten.

– Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA

KI verbreitet sich immer mehr und Inferenz ist ein äußerst wichtiger Aspekt bei der erfolgreichen Bereitstellung der KI-Modelle unserer Kunden. Die nächste Generation der NVIDIA Turing-GPUs unterstützt unsere Kunden beim Entwickeln neuer unglaublicher Deep Learning-basierter Anwendungen wie Sprachsynthese und Videoanalyse. Als führender Cloud-KI-Anbieter planen wir im Laufe dieses Jahres die Einführung von Turing-GPUs für GCP.

– Chris Kleban, Product Manager,Google Cloud .

KI verbreitet sich immer mehr und Inferenz ist ein äußerst wichtiger Aspekt bei der erfolgreichen Bereitstellung der KI-Modelle unserer Kunden. Die nächste Generation der NVIDIA Turing-GPUs unterstützt unsere Kunden beim Entwickeln neuer unglaublicher Deep Learning-basierter Anwendungen wie Sprachsynthese und Videoanalyse. Als führender Cloud-KI-Anbieter planen wir im Laufe dieses Jahres die Einführung von Turing-GPUs für GCP.

– Chris Kleban, Product Manager, 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

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