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Google计算引擎采用更快的GPU_亚博网站信誉有保障的

 


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本文摘要:今天,我们将重复使用宣告多条与云GPU涉及的消息。

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今天,我们将重复使用宣告多条与云GPU涉及的消息。首先,Google云端平台(GCP)的性能将随着NVIDIAP100GPU正式版的公开发表公布取得更进一步提高。

第二,Google计算出来引擎现广泛使用NVIDIAK80GPU。第三,我们很高兴地宣告K80和P100GPU皆将发售阶梯用于优惠。云GPU可以减缓工作阻抗处理速度,还包括机器学习训练和推理小说、地球物理数据处理、仿真、地震分析、分子建模、基因组学及更加多高性能计算出来用例。

NVIDIATeslaP100是前沿GPU技术。基于PascalGPU架构,您可以通过增加实例来减少吞吐量,同时节省资金。与K80比起,P100GPU可以让工作阻抗构建10倍公里/小时1。与传统解决方案比起,云GPU在灵活性、性能和成本节约三方面做了优化融合:·灵活性:Google的自定义虚拟机模型和增量云GPU获取的灵活性超高。

您可以根据自己的市场需求自定义CPU、内存、磁盘和GPU配备。·较慢性能:云GPU使用直通模式,需要获取裸机性能。每个虚拟机最多可以相连4个P100或8个K80(我们获取最少4个K80板卡,每个板卡下有2个GPU)。

对于那些谋求更高磁盘性能的用户,可选择将最多3TB的本地SSD相连到任何GPU虚拟机。·低成本:用于云GPU,您可以取得与其余GCP资源完全相同的每分钟计费和阶梯用于优惠。只为您必须的资源收费!·云集成:云GPU的供应范围涵括所有堆栈级别。对于基础架构、计算出来引擎和容器引擎(仅有在Alpha群集上受反对),您可以用于虚拟机或容器运营GPU工作阻抗。

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对于机器学习,可以选择性地将云机器学习配备为利用GPU,从而增加利用TensorFlow大规模培训您的模型所需的时间。在今天的公告公布后,您已可以在全球四个地区部署NVIDIATeslaP100和K80GPU。

现在,我们的所有GPU都反对阶梯用于优惠:在您用于我们的GPU运营持续的工作阻抗时,虚拟机的价格不会自动减少(优惠最低30%)。享用这些优惠需要初始化服务商也需要预付低于费用保证金。反对云GPU的地区-多个地区减缓机器学习工作阻抗速度自发售GPU以来,我们早已看见用户从GPU获取的额外计算出来性能中受益。获得GPU加快的工作阻抗还包括基因组学、计算出来金融,以及机器学习模型训练和推理小说等。

我们的客户Shazam是在GCP上使用GPU的首批用户之一,他们使用GPU来为音乐辨识服务获取反对。“对于某些任务而言,用[NVIDIA]GPU替换传统CPU能取得成本效益和性能的提高。GPU与Shazam核心音乐辨识工作阻抗的相性很好,我们由此将用户录音的音频片段与我们收录于了4000多万首歌曲的目录相匹配。

我们通过摄制每首歌曲的音频亲笔签名,将其编译成自定义数据库格式并将其读取到GPU内存中。每当用户通过Shazams找到歌曲时,我们的算法就不会用于GPU搜寻该数据库,直到寻找给定项。每天顺利给定的次数多达2000万次。


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