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nba下注平台|Google计算引擎采用更快的GPU
2021-06-05 [47131]
本文摘要:今日,大家将多次重复使用宣布好几条与云GPU涉及到的信息。

今日,大家将多次重复使用宣布好几条与云GPU涉及到的信息。最先,Google云空间服务平台(GCP)的性能将伴随着NVIDIAP100GPU最新版本的公布发布发布获得更进一步提升。

第二,Google计算出来模块现普遍应用NVIDIAK80GPU。第三,大家很高兴地宣布K80和P100GPU皆将开售台阶用于优惠。云GPU能够缓解工作中阻抗响应速度,还包含机器学习训炼和悬疑小说、地质工程数据处理方法、模拟仿真、地震灾害剖析、分子结构模型、基因组学及更为多大性能计算出来测试用例。NVIDIATeslaP100是最前沿GPU技术性。

根据PascalGPU构架,您能够根据提升案例来降低货运量,另外节约资产。与K80相比,P100GPU能够让工作中阻抗搭建10倍千米/钟头1。

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与传统式解决方法相比,云GPU在协调能力、性能和成本费节省三层面干了提升结合:·协调能力:Google的自定vm虚拟机实体模型和增加量云GPU获得的协调能力极高。您能够依据自身的市场的需求自定CPU、运行内存、硬盘和GPU配置。·比较慢性能:云GPU应用直达方式,必须获得原装机性能。

每一个vm虚拟机数最多能够相接4个P100或八个K80(大家获得至少4个K80主控板,每一个主控板下有两个GPU)。针对这些谋取高些硬盘性能的客户,可挑选将数最多3TB的当地SSD相接到一切GPUvm虚拟机。·降低成本:用于云GPU,您能够获得与其他GCP資源完全一致的每分收费和台阶用于优惠。

只为您务必的資源收费标准!·云集成:云GPU的供货范畴涵盖全部局部变量等级。针对系统架构、计算出来模块和器皿模块(仅有在Alpha集群中受抵制),您能够用于vm虚拟机或器皿经营GPU工作中阻抗。针对机器学习,能够可选择性地将云机器学习配置为运用GPU,进而提升运用TensorFlow大经营规模学习培训您的实体模型需要的時间。在今天的公示发布后,您已能够在全世界四个地域布署NVIDIATeslaP100和K80GPU。

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如今,大家的全部GPU都抵制台阶用于优惠:在您用于大家的GPU经营不断的工作中阻抗时,vm虚拟机的价钱不容易全自动降低(优惠最少30%)。享受这种优惠必须复位服务提供商也必须预付款小于花费担保金。抵制云GPU的地域-好几个地域缓解机器学习工作中阻抗速率自开售GPU至今,大家早就看到客户从GPU获得的附加计算出来性能中获益。

得到 GPU加速的工作中阻抗还包含基因组学、计算出来金融业,及其机器学习实体模型训炼和悬疑小说等。大家的顾客Shazam是在GCP上应用GPU的第一批客户之一,她们应用GPU来为歌曲识别服务项目获得抵制。

“针对一些每日任务来讲,用[NVIDIA]GPU更换传统式CPU能获得成本效益和性能的提升。GPU与Shazam关键歌曲识别工作中阻抗的相性非常好,大家从而将客户音频的声频精彩片段与大家收录与了4000多万首音乐的文件目录相符合。大家根据拍摄每首歌的声频手写签名,将其编写出自定数据库查询文件格式并将其载入到GPU运行内存中。

每每客户根据Shazams寻找音乐时,大家的优化算法就不容易用于GPU寻找该数据库查询,直至找寻给出项。每日成功给出的频次高达2000万次。


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