谷歌云新增Nvidia GPU為機器學習提速

Eric 發布于2019-04-28 19:30 / 2528人閱讀

摘要：宣布在多個地區上線新的，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。專用的云例如開發的旨在加速機器學習訓練和推理地球物理數據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模訓練模型的時間。

Google宣布在多個地區上線新的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開發的GPU）旨在加速機器學習訓練和推理、地球物理數據處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負載。

Google Compute Engine產品經理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已經宣布開始測試Nvidia的P100 GPU。此外據稱Nvidia的K80 GPU現在也已經出貨了。他們補充說，Google將在這些GPU上提供“持續使用折扣”，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，同時節約成本。

Google還指出了云GPU與傳統GPU相比的一些優點，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使用折扣。最后，Google還強調了一個優點“云集成”，并稱現在Google云堆棧的所有層面都提供了云GPU。

兩位工程師這樣寫到：“對于基礎設施來說，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化他們工作負載、同時平衡性能與定價。

作者：孫博

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