更好的 Google Cloud GPU 選擇 – NVIDIA P100 GPU

GCP 支援更強大的 GPU:NVIDIA P100 GPU

2017 年底,Google Cloud 公告了三大好消息:
1. NVIDIA P100 GPU 在 GCP 的性能大幅提升。
2. NVIDIA K80 GPU 在 Google Compute Engine 上已獲得客戶廣泛的部署。
3. 最棒的是,K80 和 P100 GPU 都適用於 sustained use discounts 的優惠。

Cloud GPU 可以在機器學習訓練、地理數據處理、模擬計算、地震分析、分子建模、基因組學、其他更多高性能的運算中加快運算速度。NVIDIA Tesla P100 在 Pascal GPU 架構下,您可以開更少的實例以節省成本,同時提升處理效率。相較於 K80,P100 GPU 的處理量可以再快上 10倍。

Cloud GPU 優勢

與傳統解決方案相比,Cloud GPU 具備了靈活性、提升性能、節省成本等各項優點:

靈活性:GCP 上可以客製化您的 VM 規格,而隨時可增加的雲端 GPU 為客戶提供了極大的彈性。
高性能:Cloud GPU 透過直通模式 (passthrough mode) 為客戶提供完全裸機的性能。每個虛擬機最多可連接 4 個 P100 或 8 個 K80 GPU(我們可以提供多達4塊K80板,每塊板附有2個GPU)。 對於那些尋求更高硬碟性能的用戶,可以選擇將 3TB 的Local SSD 連接到任何 GPU 虛擬機。
低成本:跟其他 GCP 產品相同的是 GCP GPU 以秒計費、用多少付多少、並且適用於其他優惠。
雲端整合:Cloud GPU 適用於各層級。以基礎架構而言,您可以在 GCE VM和 GKE 容器(僅支援 alpha cluster)上使用 GPU;對於機器學習,您可以在 Cloud Machine Learning 上利用 GPU 來減少用 TensorFlow 訓練大型模型所需的時間。

您現在可以在全球四個地區部署 NVIDIA Tesla P100 和 K80 GPU。所有 GPU 使用者都自動適用於 sustained use discounts(多達30%的折扣),且無須預付也沒有低消。

加快機器學習的運算速度

自 GCP 推出 GPU 之後,有不少客戶受益於 GPU 對機器學習建模的加速,包括在基因組學和財務計算上的應用,另外像是音樂識別軟體公司 – Shazam 就是 GCP 的 GPU 早期用戶。

「在特定狀況下,NVIDIA GPU 是傳統 CPU 的替代品,它具備更高的效益和更好的性能。NVIDIA GPU 在 Shazam 核心技術 – 音樂識別上表現的非常出色,我們會將用戶錄的音頻指紋片段跟數據庫內超過 4000 萬首歌曲相互匹配,先截取每首歌曲的音頻簽名,再將其編譯成自定義資料庫格式並將其加載到 GPU 記憶體中。 每當用戶 Shazams 一首歌時,我們的算法就會利用 GPU 來搜索該數據庫,直到找到相對應的資料。這樣的服務,系統每天都能成功執行超過 2000 萬次。」- Ben Belchak,Shazam Head of Site Reliability Engineering

延伸閱讀

Google 官方 GPU 介紹:https://cloud.google.com/gpu/
趕緊來嘗試:https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/add-gpus

(原文翻譯自:https://cloudplatform.googleblog.com/2017/09/introducing-faster-GPUs-for-Google-Compute-Engine.html)

 


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