Сегодня мы рады сообщить, что Google Cloud Platform (GCP) — первый крупный поставщик облачных вычислений, предлагающий доступность для графического процессора
NVIDIA Tesla T4. Теперь доступный в альфа, T4 GPU оптимизирован для вывода машинного обучения (ML), распределенной подготовки моделей и компьютерной графики.
Быстрый, экономически эффективный вывод ML
По сравнению с другими методами искусственного интеллекта вывод ML требует особо высокопроизводительных вычислений с низкой задержкой. Благодаря поддержке Turing Tensor Core для прецизионных режимов FP32, FP16, INT8, NVIDIA Tesla T4 обеспечивает до 130 TFLOPS производительности вывода вывода ML с задержкой до 1,1 мс *. Кроме того, 16-гигабайтная высокоскоростная память GPU T4 помогает поддерживать как крупные модели ML, так и выполнять вывод на нескольких моделях ML одновременно для большей эффективности вывода. Наконец, T4 является единственным графическим процессором, который в настоящее время предлагает поддержку точности INT4 и INT1 для еще большей производительности.
Предлагая недорогой вариант для обучения моделях ML
Многие из вас также сказали нам, что вы хотите, чтобы GPU поддерживал вычисления с медной точностью (как FP32, так и FP16) для обучения ML с отличной ценой / производительностью. 65 TFLOPS T4 для гибридных FP32 / FP16 ML и 16 ГБ памяти GPU решают эту потребность для многих распределенных тренировок, обучения подкреплению и других нагрузок ML. Цены на T4 будут доступны во время бета-объявления.
Нагрузочные графические рабочие нагрузки
Благодаря новым графическим функциям с аппаратным ускорением Tesla T4 также является отличным выбором для требовательных графических рабочих нагрузок, таких как трассировка лучей в реальном времени, автономный рендеринг или любое приложение, использующее технологию RTX от NVIDIA. Архитектура Тьюринга T4 позволяет спланировать трассировку лучей в реальном времени, AI, имитацию и растеризацию, чтобы обеспечить новый многоуровневый подход к рендерингу компьютерной графики. В то же время специализированные процессоры трассировки лучей, называемые RT Cores, могут отображать, как лучи света движутся в трехмерных средах.
Мы хотим упростить вам использование Tesla T4. Вы можете быстро начать работу с Compute Engine (GCE) с помощью наших изображений Deep Learning VM, которые предварительно настроены на все, что вам нужно для выполнения высокопроизводительных рабочих нагрузок. Кроме того, поддержка T4 скоро появится в Google Kubernetes Engine (GKE) и других службах GCP.
cloud.google.com/deep-learning-vm/
В режиме реального времени визуализация и интерактивные нагрузки на вывод требуют низкой латентности для конечных пользователей. Продвинутые в отрасли сетевые возможности GCP вместе с нашим предложением T4 позволяют вам внедрять инновации по-новому, ускоряя ваши приложения, одновременно сокращая затраты. Масштаб GCP позволяет вам перейти от разработки к развертыванию на производство на тысячи графических процессоров с помощью простого вызова API. Вы также можете оптимизировать цену и производительность, подключив до 4 T4 графических процессоров в любую пользовательскую форму виртуальной машины.
cloud.google.com/custom-machine-types/
Зарегистрироваться
Вы можете зарегистрироваться для раннего доступа к NVIDIA T4 на GCP здесь. Доступность во время альфы ограничена, поэтому зарегистрируйтесь сейчас. Для получения дополнительной информации посетите страницу нашего GPU.
docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfc_5IyMpoIsgQ3vNggPvKkTjlI1wbb4WDSbYWFkvZdh2orOw/viewform
