lunes, 9 de octubre de 2017

GPUs NVIDIA más rápidas para Google Compute Engine

Introducción de GPUs NVIDIA más rápidas para Google Compute Engine


Por Chris Kleban y Ari Liberman, Product Managers para Google Compute Engine

Hoy, estamos felices de hacer algunos anuncios masivamente paralelos para Cloud GPUs. En primer lugar, Google Cloud Platform (GCP) obtiene otro impulso de rendimiento con el lanzamiento público de las GPUs NVIDIA P100 en versión beta. En segundo lugar, las GPUs NVIDIA K80 ahora están disponibles en Google Compute Engine. En tercer lugar, estamos felices de anunciar la introducción de descuentos de uso sostenido en las GPUs K80 y P100.

Las GPUs Cloud pueden acelerar sus cargas de trabajo, incluyendo capacitación e inferencia de aprendizaje de máquinas, procesamiento de datos geofísicos, simulación, análisis sísmico, modelado molecular, genómica y muchos más casos de uso de computación de alto rendimiento.

La NVIDIA Tesla P100 es el estado de la técnica de la tecnología GPU. Basándose en la arquitectura GPU de Pascal, puede aumentar el rendimiento con menos instancias mientras ahorra dinero. Las GPUs P100 pueden acelerar sus cargas de trabajo en hasta 10 veces en comparación con K801.



En comparación con las soluciones tradicionales, las GPUs Cloud ofrecen una combinación sin precedentes de flexibilidad, rendimiento y ahorro de costes:

  • Flexibilidad: las formas personalizadas de VM de Google y las GPUs de nube incremental proporcionan la máxima flexibilidad. Personaliza la configuración de la CPU, memoria, disco y GPU para que se adapte mejor a tus necesidades.
  • Rendimiento rápido: Las GPUs de nube se ofrecen en modo de paso para proporcionar un rendimiento de metal desnudo. Conecte hasta 4 P100 o 8 K80 por VM (ofrecemos hasta 4 tarjetas K80, que vienen con 2 GPUs por placa). Para aquellos que buscan mayor rendimiento de disco, opcionalmente adjuntar hasta 3 TB de SSD Local a cualquier GPU VM.

  • Bajo costo: con Cloud GPUs obtiene la misma facturación por minuto y los descuentos de uso sostenido que hace por el resto de los recursos de GCP. ¡Pague sólo por lo que necesita!

  • Integración en la nube: Las GPUs en nube están disponibles en todos los niveles de la pila. Para la infraestructura, Compute Engine y Container Engine (sólo en clústeres alfa) le permiten ejecutar las cargas de trabajo de la GPU con VM o contenedores. Para el aprendizaje automático, Cloud Machine Learning puede configurarse opcionalmente para utilizar GPUs con el fin de reducir el tiempo que se necesita para entrenar sus modelos a escala con TensorFlow.






Con el anuncio de hoy, ahora puede implementar las GPUs NVIDIA Tesla P100 y K80 en cuatro regiones del mundo. Todas nuestras GPU ahora pueden aprovechar los descuentos de uso sostenido, que reducen automáticamente el precio (hasta un 30%) de sus máquinas virtuales cuando las utiliza para ejecutar cargas de trabajo sostenidas. No se necesitan compromisos mínimos de compromiso de lock-in o upfront para aprovechar estos descuentos.

Cloud GPUs Disponibilidad de regiones - Número de zonas


Acelere las cargas de trabajo de aprendizaje de máquinas


Desde el lanzamiento de las GPUs, hemos visto que los clientes se benefician del cómputo adicional que proporcionan para acelerar cargas de trabajo que van desde la genómica y las finanzas computacionales hasta el entrenamiento y la inferencia en los modelos de aprendizaje automático. Uno de nuestros clientes, Shazam, fue uno de los primeros en adoptar GPUs en GCP para impulsar su servicio de reconocimiento de música.


"Para ciertas tareas, las GPU [NVIDIA] son ​​una alternativa rentable y de alto rendimiento a las CPUs tradicionales. Funcionan muy bien con la carga de trabajo de reconocimiento de música principal de Shazam, en la que combinamos fragmentos de huellas de audio grabadas por el usuario con nuestro catálogo de más de 40 millones de canciones. Hacemos esto tomando las firmas de audio de cada canción, compilándolas en un formato de base de datos personalizada y cargandolas en la memoria de la GPU. Cada vez que un usuario Shazams una canción, nuestro algoritmo utiliza GPUs para buscar esa base de datos hasta que encuentre una coincidencia. Esto sucede con éxito más de 20 millones de veces al día. "
- Ben Belchak, Jefe de Ingeniería de Confiabilidad del Sitio, Shazam





Con los anuncios Cloud GPU actuales, GCP da otro paso para ser el lugar óptimo para cualquier carga de trabajo acelerada por hardware. Con la adición de GPUs NVIDIA P100, nuestro principal objetivo es ayudarle a dar vida a nuevos casos de uso. Para obtener más información sobre cómo su organización puede beneficiarse de GPUs Cloud y Compute Engine, visite el sitio de la GPU y empiece hoy mismo.