GPU 加速的 Google Cloud

快速且強大的雲端加速運算和視覺化

NVIDIA 和 Google Cloud 攜手合作,協助組織更快取得成果以解決資料挑戰,不需要昂貴的成本費用,也不需要複雜的基礎架構管理。運用 NVIDIA GPU 加速深度學習、分析、科學模擬和其他高效能運算 (HPC) 工作負載,並透過 NVIDIA® Quadro® 虛擬工作站結合 Google Cloud,在任何地點都能為高工作負載加速渲染、模擬及繪圖。

Google Cloud 上的 GPU

搭載 NVIDIA GPU 的 Google Cloud Anthos

提供裸機或 VMware vSphere 版本

Google Cloud Anthos 是採用 Kubernetes 的應用程式現代化平台。Anthos 設計旨在結合雲端入門的簡易性與本機解決方案的安全性,適合正在尋找混合式架構且需要處理高本機需求的客戶。可作為混合式平台使用,適用於雲端、本機和邊緣端的 NVIDIA GPU 工作負載。

Anthos 現在不僅能部署於裸機,也能虛擬化部署於 vSphere。支援 NVIDIA DGX™,以及搭載 NVIDIA T4、V100 或 A100 Tensor 核心 GPU 的伺服器系統。您可以根據應用程式需求和伺服器基礎架構,選擇最理想的設定以達到最佳部署。

 參閱 Google Cloud Anthos 的 NVIDIA GPU 使用者指南

搭載 NVIDIA GPU 的 Google Cloud Anthos
NVIDIA DGX A100 上的 Google Cloud Anthos

NVIDIA DGX A100 上的 Google Cloud Anthos

NVIDIA DGX A100 是領先全球的人工智慧系統,專為滿足企業的獨特需求而打造。現在,組織可以打造混合式人工智慧雲端,輕鬆達到可擴充現有的 DGX 本機基礎架構,並結合 Google Cloud 內 NVIDIA GPU 的運算效能。NVIDIA DGX A100 上的 Google Cloud Anthos 讓組織能夠運用雲端人工智慧運算的簡單性和彈性,搭配專屬的 DGX 系統基礎架構,達到準確且無與倫比的出色效能。

 閱讀部落格文章:如何運用混合式雲端基礎架構排除障礙,維持人工智慧的快速發展 (2020 年11 月 30 日)

NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU

NVIDIA® A100 為各種規模的人工智慧、資料分析和高效能運算 (HPC) 作業提供前所未有的加速能力,以解決全球最嚴苛的運算挑戰。作為 NVIDIA 資料中心平台引擎,A100 可有效率地擴充到數千個 GPU,若採用 NVIDIA 多執行個體 GPU (MIG) 技術,則可將 A100 分割為七個 GPU 執行個體,加速各種規模的工作負載。第三代 Tensor 核心可加速多種工作負載的各種精度,加快獲得深入分析及產品上市的時間。

 Altair ultraFluidX 上的 A100 效能 (PDF 503 KB)

 收聽 Google 帶來以加速器與 GPU 為主題的 Kubernetes 播客 (31 分鐘)

NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU
NVIDIA A100

為人工智慧、資料分析與高效能運算提供前所未見的大規模加速效能

NVIDIA T4

適用於包括遊戲等所有工作負載的通用加速器

NVIDIA V100

全球首款可加速高效能運算與人工智慧的 Tensor 核心 GPU

NVIDIA V100

NGC 的 GPU 加速容器

NGC 的 GPU 加速容器

NGC 讓您可輕鬆取得預先整合的 GPU 最佳化容器,適用於深度學習軟體、高效能運算應用程式以及高效能運算視覺化工具,能夠在 Google Cloud 上徹底發揮 NVIDIA A100、V100、P100 和 T4 GPU 的優勢。NGC 也提供預先訓練的模型和指令碼,為常見的使用案例 (如分類、偵測、文字轉語音等) 建立最佳化模型。現在只需要數分鐘,就可以部署具備量產品質的 GPU 加速軟體。

NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT 包括高效能的深度學習推論最佳化工具和執行階段,可為推論應用程式提供低延遲度和高輸送量。不僅能將神經網路模型最佳化、以高準確度校準低精度運算,還能將模型部署至 Google Cloud。由於 NVIDIA TensorRT 與 TensorFlow 緊密整合,您將能同時享有 TensorFlow 的彈性與 TensorRT 強大的最佳化功能。

NVIDIA GPU 與 Google Kubernetes Engine

NVIDIA GPU 與 Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine 中的 NVIDIA GPU 透過擴充數百個 GPU 加速的執行個體,可大幅提升需要高度運算的應用程式,如機器學習、影像處理和財政模型化。將 GPU 加速應用程式整合至容器內,即可在需要時運用 Google Kubernetes Engine 和 NVIDIA A100、V100、T4、P100 或 P4 GPU 的強大處理效能,而且不需要管理硬體或虛擬機器 (VM)。

GPU 加速虛擬化繪圖技術

GPU 加速虛擬化繪圖技術

NVIDIA Quadro 虛擬工作站 用於 GPU 加速的繪圖技術,可以從雲端存取常用的專業設計和工程應用程式,讓創意和技術專業人士隨時隨地充分提升生產力。設計師和工程師現在具有極佳彈性,可直接從 Google Cloud 或 Google Cloud 商店執行 NVIDIA T4、V100、P100 和 P4 GPU 上的虛擬工作站,其中 Google Cloud 商店支援 Windows Server 2016Windows Server 2019Ubuntu 18.04.

「人工智慧是現今這個時代最重要的科技發展,它擁有強大的潛力能對社會帶來幫助。隨著全球頂尖的雲端供應商使用 NVIDIA GPU 和軟體部署世界上最優秀的人工智慧平台,我們將在醫學、自動駕駛交通運輸、高精度製造等領域看到令人驚豔的突破性發展。」

NVIDIA 執行長兼創辦人黃仁勳

「人工智慧是現今這個時代最重要的科技發展,它擁有強大的潛力能對社會帶來幫助。隨著全球頂尖的雲端供應商使用 NVIDIA GPU 和軟體部署世界上最優秀的人工智慧平台,我們將在醫學、自動駕駛交通運輸、高精度製造等領域看到令人驚豔的突破性發展。」

NVIDIA 執行長兼創辦人黃仁勳

「NVIDIA 是 Google Cloud 的策略合作夥伴,我們很高興他們願作為客戶代表率先進行創新。」

– Tim Hockin, Google Cloud 首席軟體工程師

「NVIDIA 是 Google Cloud 的策略合作夥伴,我們很高興他們願作為客戶代表率先進行創新。」

– Tim Hockin, Google Cloud 首席軟體工程師

「[GPU] 結合 Kubernetes,能為企業級的機器學習提供功能強大、符合成本效益又具備彈性的環境。Ocado 選擇使用 Kubernetes,是因為它具備擴充能力、可攜性、強大生態系統和龐大的社群支援...此外 Kubernetes 也很容易使用,還可以連接至 GPU,提供比傳統 CPU 更強大的功能。」

Ocado 研究軟體工程師 – Martin Nikolov

「[GPU] 結合 Kubernetes,能為企業級的機器學習提供功能強大、符合成本效益又具備彈性的環境。Ocado 選擇使用 Kubernetes,是因為它具備擴充能力、可攜性、強大生態系統和龐大的社群支援...此外 Kubernetes 也很容易使用,還可以連接至 GPU,提供比傳統 CPU 更強大的功能。」

Ocado 研究軟體工程師 – Martin Nikolov

取得 Google Cloud 和 NVIDIA 的強大功能。