6 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Облачные вычисления на GPU

Cloud GPUs

Accelerated cloud computing

Scientists, artists, and engineers need access to massively parallel computational power. Google Cloud offers virtual machines with GPUs capable of up to 960 teraflops of performance per instance. Deep learning, physical simulation, and molecular modeling are accelerated with NVIDIA Tesla K80, P4, T4, P100, and V100 GPUs. Regardless of the size of your workload, GCP provides the perfect GPU for your job.

Speed up complex compute jobs

Increase the speed of complex processing such as machine learning, medical analysis, seismic exploration, video transcoding, graphic visualization, and scientific simulations. Provision Compute Engine instances with powerful GPUs to handle your most complex compute-intensive workloads.

GPUs in the cloud

Reduce capital costs — whether the task requires GPUs for hours or weeks, you can get exactly what you need. Precisely configure an instance with the ratio of processors, memory, and GPUs you need instead of modifying your workload to fit within limited system configurations.

Optimize time and cost

Thanks to per-second pricing, you can choose the GPU that best suits your workload and pay only for what you need.

Built on Google’s infrastructure

Access some of the same hardware that Google uses to develop high performance machine learning products. GPUs give you the power that you need to process massive datasets. The hardware is passed through directly to the virtual machine to provide bare metal performance.

Features

Several GPU types available

NVIDIA Tesla K80, P100, P4, T4, and V100 GPUs are available today, depending on your compute or visualization needs.

Bare metal performance

GPUs are offered in passthrough mode, directly attached to the virtual machine to provide maximum performance.

All the benefits of Google Cloud

Run GPU workloads on Google Cloud Platform where you have access to industry-leading storage, networking, and data analytics technologies.

Virtual workstations in the cloud

Run graphics-intensive applications including 3D visualization and rendering with NVIDIA GRID Virtual Workstations, supported on P4, P100, and T4 GPUs.

Читать еще:  Столица Бразилии это

Attach GPUs to any machine type

Optimally balance the processor, memory, high performance disk, and GPU power for your individual workload.

Flexible GPU counts per instance

Attach up to 8 GPU dies to your instance to get the power that you need for your applications.

GPU application frameworks

Whether your applications require OpenCL, CUDA, Vulkan, or OpenGL, Compute Engine provides the hardware that you need to accelerate your workloads.

Per-second billing

Get the same per-second billing for GPUs that you do for the rest of Google Cloud Platform’s resources. Pay only for what you need while you are using it.

Preemptible GPUs

For batch processing jobs, customers can save 70% from on-demand prices by using GPUs with preemptible instances. Together with preemptible GPU instances, managed instance groups can be used to create a large pool of affordable GPU capacity that runs as long as capacity is available.

For certain tasks, [NVIDIA] GPUs are a cost-effective and high-performance alternative to traditional CPUs. They work great with Shazam’s core music recognition workload, in which we match snippets of user-recorded audio fingerprints against our catalog of over 40 million songs. We do that by taking the audio signatures of each and every song, compiling them into a custom database format and loading them into GPU memory. Whenever a user Shazams a song, our algorithm uses GPUs to search that database until it finds a match. This happens successfully over 20 million times per day.

— Ben Belchak, Head of Site Reliability Engineering, Shazam

Облачные вычисления на GPU

Крупнейший российский регистратор и хостинг-провайдер REG.RU при поддержке компании NVIDIA запускает услугу «Облачные вычисления на GPU». Данная услуга позволит пользователям получить доступ к аппаратной платформе для работы с алгоритмами глубокого обучения и высокопроизводительными вычислениями. Кроме того, платформа NVIDIA отлично подходит для 3D и видеорендеринга.

В основе услуги наиболее мощный специализированный ускоритель для работы с искусственным интеллектом и высокопроизводительных вычислений, доступный на рынке в данный момент, — NVIDIA Tesla V100. Исходя из потребностей пользователя, в рамках услуги можно подключить до 8 вычислительных ускорителей к одному виртуальному контейнеру либо арендовать физический сервер целиком. Важно, что все данные будут храниться на серверах, расположенных на территории Российской Федерации.

Читать еще:  Как правильно возводить числа в степень

Для максимальной производительности и удобства работы при обучении нейросетей облако REG.RU сделано совместимым с контейнерами NVIDIA GPU Cloud (NGC) — это сэкономит время пользователя на разворачивании и последующей работе с ПО. Репозитарий NGC обеспечивает свободный доступ к каталогу GPU-ускоренных контейнеров, который включает ведущие фреймворки и оптимизированное NVIDIA программное обеспечение для глубокого обучения, инструменты NVIDIA для HPC-визуализации и сторонние HPC-приложения.

«REG.RU выбрал в качестве стратегического партнёра мирового лидера по разработке GPU — NVIDIA. Вместе мы хотим развеять миф о том, что новые технологии — это привилегия только гигантов бизнеса и крупных корпораций. Наша цель — дать студентам, преподавателям, учёным, институтам, стартапам, микро-, малому и среднему бизнесу возможности реализовать свои идеи на современных и при этом финансово доступных аппаратных платформах», — комментирует генеральный директор REG.RU Алексей Королюк.

«В России мы наблюдаем огромный интерес к технологиям искусственного интеллекта со стороны практически всех отраслей, начиная от финансов и заканчивая медициной, — отмечает Антон Джораев, старший менеджер по продажам профессиональных решений в NVIDIA Россия. — Лёгкий доступ к вычислительным ресурсам в облаке и оптимизированное программное обеспечение NVIDIA позволят исследователям и разработчикам сфокусироваться на инновациях и решении поставленных задач».

Заказать услугу «Облачные вычисления на GPU» можно в формате посуточной или помесячной оплаты. Стоимость одного ускорителя Tesla V100 составит от 2500 рублей в сутки или от 80 тысяч рублей в месяц и может варьироваться в зависимости от потребностей клиента. Услуга предполагает бесплатный тестовый период. Подробнее на сайте компании

Hosting Kitchen

  • REG.ru Хостинг
  • 10 апреля 2019, 10:35

Крупнейший российский хостинг-провайдер и регистратор доменов REG.RU в формате открытого бета-тестирования запускает новые тарифы для услуги «Облачные вычисления на GPU». Инфраструктурный партнёр продукта — производитель графических ускорителей NVIDIA.

Облачные вычисления на GPU — программно-аппаратная платформа на базе мощных графических ускорителей NVIDIA Tesla V100, разработанных специально для машинного обучения, анализа больших массивов данных и высоконагруженных вычислений. В течение последнего года REG.RU тестировал услугу, изучал пользовательский опыт и спрос, идентифицировал потребности клиентов и в результате запускает бета-тест новых тарифов для облачных вычислений.

Читать еще:  Как носить чёрное платье

Ключевые критерии выбора тарифа — объём данных клиента и необходимая мощность GPU. Чем больше память GPU, тем больший объём она способна переработать. GPU-7 и GPU-8 позволяют использовать сразу несколько графических ускорителей для максимально быстрых расчётов. В зависимости от задачи, каждый сможет найти подходящее решение: владельцы стартапов и предприниматели, программисты и разработчики, студенты, научные сотрудники и многие другие.

Через панель управления услугой клиент может самостоятельно разворачивать и удалять серверы, выбирать преднастроенные шаблоны виртуального окружения с Ubuntu или Windows и производить базовые действия с услугой. Благодаря режиму почасовой оплаты можно включать вычисления только на тот период, на который требуется графический ускоритель (GPU). На время бета-тестирования, до 1 июня 2019 года, стоимость составит от 90 рублей за час работы.

Подробнее о тарифных планах можно узнать на странице услуги: www.reg.ru/cloud-services/cloud_gpu Если ни один из них по каким-то причинам не подходит, можно оставить заявку в специальной форме и менеджеры создадут индивидуальную конфигурацию и тариф.

Выбирая облачные вычисления на GPU от REG.RU, пользователи получают доступ к NVIDIA GPU Cloud — каталогу программных инструментов для искусственного интеллекта, машинного обучения, НРС и используют мощность GPU NVIDIA на локальных и облачных системах. Предварительно интегрированные контейнеры включают в себя рекордный программный стек NVIDIA AI, в том числе NVIDIA CUDA Toolkit, библиотеки глубокого обучения NVIDIA и ведущие интеллектуальные программные инструменты.

Облачные вычисления на GPU — это во многом эксперимент, который показал отличные результаты! В течение года мы тестировали продукт, предоставляли его участникам хакатонов, изучали спрос и отклики. Разработка понятной и устойчивой тарифной сетки и выход в открытое бета-тестирование — это ещё один шаг в развитии нашей услуги комментирует генеральный директор REG.RU Алексей Королюк.

Мощные вычислительные платформы сегодня востребованы не только в сфере исследований, но и в бизнесе. Доступ к вычислениям в облаке и наличие необходимых программных инструментов обеспечивают компании разного масштаба всеми необходимыми ресурсами для реализации самых смелых идей отмечает Дмитрий Конягин, руководитель направления Enterprise-решений в NVIDIA Россия

Источники:

http://cloud.google.com/gpu?hl=ru
http://nvplay.ru/news/reg-ru-sovmestno-s-nvidia-zapuskaet-oblachnye-vychisleniya-na-baze-gpu
http://hosting.kitchen/reg-ru/oblachnye-vychisleniya-na-gpu-nvidia-ot-regru-novye-tarify-i-perehod-v-otkrytoe-beta-testirovanie.html

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:

Adblock
detector