NVIDIA と Google Cloud は、莫大なコストや複雑なインフラ管理を必要とせずに、データに関する課題を解決するために、組織がより迅速に結果を出せるように支援しています。NVIDIA GPU を活用してディープラーニング、分析、科学シミュレーション、その他のハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) ワークロードを加速し、NVIDIA® Quadro® 仮想ワークステーションと Google Cloud でレンダリング、シミュレーション、グラフィックスの負荷が高いワークロードをどこからでも高速化しましょう。
Google Cloud Anthos は Kubernetes を活用したアプリケーション最新化プラットフォームです。ハイブリッド アーキテクチャをお探しで、高いオンプレミス需要に対処するお客様のために、Anthos はクラウドの容易な導入とオンプレミス ソリューションのセキュリティを両立するよう設計されています。クラウドで、オンプレミスで、エッジで、NVIDIA GPU ワークロードのためのハイブリッド プラットフォームとして利用できます。
Anthos は現在、ベアメタルと vSphere 仮想デプロイメントの両方でご利用いただけます。NVIDIA DGX™ と、NVIDIA T4、V100、または A100 Tensor コア GPU を装備したサーバー システムの両方をサポートしています。アプリケーション ニーズやサーバー インフラストラクチャに合わせ、最適な導入を実現する最良の構成をお選びいただけます。
NVIDIA GPU と Google Cloud Anthos のユーザー ガイドを見る
NVIDIA DGX A100 は世界をリードする AI システムであり、企業独自の需要に合わせて開発されています。組織は、Google Cloud 内の NVIDIA GPU との組み合わせによって、既存の DGX オンプレミス インフラストラクチャにまたがる計算処理能力を簡単に利用できるハイブリッド AI クラウドを構築できるようになりました。NVIDIA DGX A100 による Google Cloud Anthos を利用すれば、シンプルで融通の利くクラウド AI コンピューティングにより、専用 DGX システム インフラストラクチャの決定的で比類なきパフォーマンスがさらに引き上げられます。
ブログを読む: ハイブリッド クラウド インフラストラクチャで減速帯を回避し AI 追い越し車線を走行し続ける方法 (2020 年 11 月 30 日)
NVIDIA® A100 なら、AI、データ分析、ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) をあらゆる規模で前例のないレベルにまで高速化し、世界で最も困難なコンピューティングの課題に対処することが可能です。NVIDIA データ センター プラットフォームのエンジンの A100 は、数千単位の GPU に効率よく拡張したり、NVIDIA マルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジで 7 個の GPU インスタンスに分割すれば、あらゆるサイズのワークロードを高速化できます。また、第 3 世代 Tensor コアは、多様なワークロードであらゆる精度が高速化し、インサイトを得るまでの時間と製品の市場投入までの時間が短縮します。
Altair ultraFluidX™での A100 のパフォーマンス (PDF 503 KB)
アクセラレータと GPU に関する Google の Kubernetes ポッドキャストを聴く (31:00 分)
NVIDIA A100
NVIDIA の Bryan Cantanzaro が出演する A100 に関する Google ポッドキャストを聴く (42:46 分)
NVIDIA T4
NVIDIA の Ian Buck と Kari Briski が出演する T4 に関する Google ポッドキャストを聴く (35:56 分)
NVIDIA V100
NGC では、Google Cloud で NVIDIA A100、V100、P100、T4 GPU をフル活用するディープラーニング ソフトウェア、HPC アプリケーション、HPC ビジュアライゼーション ツール用の、統合済みかつ GPU 最適化済みのコンテナーを簡単に利用できます。分類、検出、テキスト読み上げなどの一般的なユース ケースに最適化されたモデルを構築できる、トレーニング済みモデルとスクリプトも提供しています。プロダクションレベルの品質を誇る GPU 活用ソフトウェアを、わずか数分でデプロイできるのです。
NVIDIA TensorRT™ は高性能ディープラーニング推論オプティマイザー兼ランタイムであり、低レイテンシ/高スループットの推論アプリケーションを実現します。ニューラル ネットワーク モデルを最適化し、低適合率/高正解率を実現するよう調整し、Google Cloud にモデルをデプロイすることが可能になります。TensorFlow と密に統合されるため、TensorFlow の柔軟性と TensorRT のパワフルな最適化機能を利用できます。
Google Kubernetes Engine に NVIDIA GPU が搭載されたことで、GPU 活用インスタンス数が数百に増え、機械学習、画像処理、金融モデリングといった、高い計算処理能力を要求するアプリケーションの性能が大幅に向上します。GPU 活用アプリケーションをパッケージ化してコンテナーを作れば、Google Kubernetes Engine と NVIDIA A100、V100、T4、P100 または P4 GPU の大きな処理パワーを、ハードウェアや仮想マシン (VM) を管理することなく、いつでも活用できます。
NVIDIA Quadro 仮想ワークステーション なら、処理要求が非常に高いプロフェッショナル向けのデザイン/エンジニアリング アプリケーションにクラウドからアクセスできるため、プロのクリエイターや技術者は、場所を問わずに GPU 活用グラフィックスを用いて、生産性を最大限発揮することができます。デザイナーやエンジニアには、Google Cloud や Google Cloud マーケットプレイスから直接、NVIDIA T4、V100、P100、P4 GPU で仮想ワークステーションを実行するという柔軟性がもたらされます。Google Cloud マーケットプレイスでは、 Windows Server 2016、 Windows Server 2019 Ubuntu 18.04 がサポートされています。
「AI の開発は現在最も重要なテクノロジであり、社会を支える大きな力を秘めています。世界の一流クラウド プロバイダーが NVIDIA GPU およびソフトウェアによる世界最高レベルの AI プラットフォームを導入しており、医学、自律型輸送、精密製造などの分野で驚くほどの進歩が見られています。」
– NVIDIA の創業者/CEO、Jensen Huang
「NVIDIA は Google Cloud の戦略的パートナーであり、お客様のためにイノベーションを起こしていくことを楽しみにしています」
–Google Cloud のプリンシパル ソフトウェア エンジニア、Tim Hockin 氏
「[GPU] と Kubernetes を組み合わせることで、企業レベルの機械学習を可能にする、費用対効果と柔軟性に優れたパワフルな環境を構築できます。Ocado はスケーラビリティ、移植性、強固なエコシステム、巨大なコミュニティのサポートを理由として Kubernetes を選びました。また、使い勝手が良く、GPU を接続できるので、従来の CPU より生産性が大幅に向上します。」
– Ocadoのリサーチ ソフトウェア エンジニア 、Martin Nikolov 氏