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谷歌云新增Nvidia GPU為機器學習提速

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摘要:宣布在多個地區(qū)上線新的,希望以此更多用戶在云中運行他們的機器學習和人工智能工作負載。專用的云例如開發(fā)的旨在加速機器學習訓練和推理地球物理數(shù)據(jù)處理模擬地震分析和分析建模等工作負載。對于機器學習來說,可以選配以縮短利用大規(guī)模訓練模型的時間。

Google宣布在多個地區(qū)上線新的Nvidia GPU,希望以此更多用戶在Google云中運行他們的機器學習和人工智能工作負載。

專用的云GPU(例如Nvidia開發(fā)的GPU)旨在加速機器學習訓練和推理、地球物理數(shù)據(jù)處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負載。

Google Compute Engine產(chǎn)品經(jīng)理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示,Google已經(jīng)宣布開始測試Nvidia的P100 GPU。此外據(jù)稱Nvidia的K80 GPU現(xiàn)在也已經(jīng)出貨了。他們補充說,Google將在這些GPU上提供“持續(xù)使用折扣”,以鼓勵客戶利用這些GPU。

說到Nvidia的Tesla P100 GPU,Google將其描述為“最先進的”處理器,允許客戶以更少的實例提升吞吐量,同時節(jié)約成本。

Google還指出了云GPU與傳統(tǒng)GPU相比的一些優(yōu)點,首先就是提高了靈活性,因為這種GPU可讓從中央處理器到內(nèi)存再到磁盤大小和GPU配置的方方面面都可定制化,以滿足客戶的需求。

其次,就是云GPU可提高性能,以及降低成本,因為下圖詳細列舉的持續(xù)使用折扣。最后,Google還強調(diào)了一個優(yōu)點“云集成”,并稱現(xiàn)在Google云堆棧的所有層面都提供了云GPU。

兩位工程師這樣寫到:“對于基礎(chǔ)設(shè)施來說,Compute Engine和Google Container Engine讓你可以對虛擬機或者容器運行你的GPU工作負載。對于機器學習來說,Cloud Machine Learning可以選配GPU以縮短利用TensorFlow大規(guī)模訓練模型的時間。”

Google還補充說,新增的GPU將在率先4個地區(qū)提供,包括美國東部、美國西部、歐洲西部和亞洲東部。

Google表示,看到了一些客戶在一系列計算密集型任務(wù)中使用新的GPU,包括基因組學、計算金融和機器學習模型訓練。Google表示,兩種不同芯片的選擇為客戶提供了更多的靈活性,因為客戶可以選擇最合適的芯片來優(yōu)化他們工作負載、同時平衡性能與定價。

作者:孫博

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