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          Google 計(jì)算引擎采用更快的GPU

          作者: 時(shí)間:2017-09-26 來(lái)源:與非網(wǎng) 收藏

            今天,我們將一次性宣布多條與云 相關(guān)的消息。首先, 云端平臺(tái) (GCP) 的性能將隨著 NVIDIA P100 測(cè)試版的公開(kāi)發(fā)布獲得進(jìn)一步提升。第二, 計(jì)算引擎現(xiàn)已普遍采用 NVIDIA K80 。第三,我們很高興地宣布 K80 和 P100 GPU 均將推出階梯使用折扣。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201709/364823.htm

            云 GPU 可以加快工作負(fù)載處理速度,包括機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理、地球物理數(shù)據(jù)處理、模擬、地震分析、分子建模、基因組學(xué)及更多高性能計(jì)算用例。

            NVIDIA Tesla P100 是前沿 GPU 技術(shù)。基于 Pascal GPU 架構(gòu),您可以通過(guò)減少實(shí)例來(lái)增加吞吐量,同時(shí)節(jié)省資金。與 K80 相比,P100 GPU 可以讓工作負(fù)載實(shí)現(xiàn) 10 倍提速1。

            與傳統(tǒng)解決方案相比,云 GPU 在靈活性、性能和成本節(jié)約三方面做到了優(yōu)化結(jié)合:

            ·靈活性: 的自定義虛擬機(jī)模型和增量云 GPU 提供的靈活性超高。您可以根據(jù)自己的需求自定義 CPU、內(nèi)存、磁盤(pán)和 GPU 配置。

            ·快速性能:云 GPU 采用直通模式,能夠提供裸機(jī)性能。每個(gè)虛擬機(jī)最多可以連接 4 個(gè) P100 或 8 個(gè) K80(我們提供最多 4 個(gè) K80 板卡,每個(gè)板卡上有 2 個(gè) GPU)。對(duì)于那些尋求更高磁盤(pán)性能的用戶(hù),可選擇將最多 3TB 的本地 SSD 連接到任何 GPU 虛擬機(jī)。

            ·低成本:使用云 GPU,您可以獲得與其余 GCP 資源相同的每分鐘計(jì)費(fèi)和階梯使用折扣。只為您需要的資源付費(fèi)!

            ·云集成:云 GPU 的供應(yīng)范圍涵蓋所有堆棧級(jí)別。對(duì)于基礎(chǔ)架構(gòu)、計(jì)算引擎和容器引擎(僅在 Alpha 群集上受支持),您可以使用虛擬機(jī)或容器運(yùn)行 GPU 工作負(fù)載。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí),可以選擇性地將云機(jī)器學(xué)習(xí)配置為利用 GPU,從而減少借助 TensorFlow 大規(guī)模培訓(xùn)您的模型所需的時(shí)間。

            

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            在今天的公告發(fā)布后,您已可以在全球四個(gè)地區(qū)部署 NVIDIA Tesla P100 和 K80 GPU?,F(xiàn)在,我們的所有 GPU 都支持階梯使用折扣:在您使用我們的 GPU 運(yùn)行持續(xù)的工作負(fù)載時(shí),虛擬機(jī)的價(jià)格會(huì)自動(dòng)降低(折扣最高 30%)。享受這些折扣無(wú)需綁定服務(wù)商也無(wú)需預(yù)付最低費(fèi)用保證金。

            支持云 GPU 的地區(qū) - 多個(gè)地區(qū)

            加快機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載速度

            自推出 GPU 以來(lái),我們已經(jīng)看到用戶(hù)從 GPU 提供的額外計(jì)算性能中獲益。得到 GPU 加速的工作負(fù)載包括基因組學(xué)、計(jì)算金融,以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理等。我們的客戶(hù) Shazam 是在 GCP 上采用 GPU 的首批用戶(hù)之一,他們采用 GPU 來(lái)為音樂(lè)識(shí)別服務(wù)提供支持。

            “對(duì)于某些任務(wù)而言,用 [NVIDIA] GPU 代替?zhèn)鹘y(tǒng) CPU 能獲得成本效益和性能的提升。GPU 與 Shazam 核心音樂(lè)識(shí)別工作負(fù)載的相性很好,我們由此將用戶(hù)錄制的音頻片段與我們收錄了 4000 多萬(wàn)首歌曲的目錄相匹配。我們通過(guò)拍攝每首歌曲的音頻簽名,將其編譯成自定義數(shù)據(jù)庫(kù)格式并將其加載到 GPU 內(nèi)存中。每當(dāng)用戶(hù)通過(guò) Shazams 發(fā)現(xiàn)歌曲時(shí),我們的算法就會(huì)使用 GPU 搜索該數(shù)據(jù)庫(kù),直到找到匹配項(xiàng)。每天成功匹配的次數(shù)超過(guò) 2000 萬(wàn)次。”



          關(guān)鍵詞: Google GPU

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