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86版《西游记》导演杨洁因病去世 六小龄童等悼念

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Google Cloud 上的高性能 GPU,可助力机器学习、科学计算和生成式 AI。

  • 借助先进的 AI 硬件和软件,加速生成式 AI、3D 可视化和 HPC 等计算工作负载

  • 不同性能和价位的多种 GPU 可供选择

  • 灵活定价和自定义机器,针对您的工作负载进行优化

主要特性

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多种 GPU

NVIDIA GB200、B200、H200、H100、L4、P100、P4、T4、V100 及 A100 GPU 提供各种计算方案,满足您不同工作负载的多种成本和性能需求。

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根据您的工作负载,实现处理器、内存、高性能磁盘以及每个实例多达 8 个 GPU 之间的最佳平衡。全部按秒计费,您只用按需为实际所用的资源付费。

尽享 Google Cloud 的所有优势

在 Google Cloud 上运行 GPU 工作负载,受益于行业领先的存储、网络和数据分析技术。

文档

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Google Cloud Basics

在 Compute Engine 上使用 GPU

Compute Engine 提供了可添加到虚拟机实例的 GPU。了解可以使用 GPU 处理的工作以及我们提供的 GPU 硬件类型。

Tutorial

在 Compute Engine 上添加或移除 GPU

了解如何在 Compute Engine 虚拟机上添加或移除 GPU。

Tutorial

安装 GPU 驱动程序

本指南介绍如何在有一个或多个 GPU 的现有实例上安装 NVIDIA 专有驱动程序。

Tutorial

在 Google Kubernetes Engine 上使用 GPU

了解如何在您的 Google Kubernetes Engine 集群的节点中使用 GPU 硬件加速器。

Google Cloud Basics

在云端使用 GPU 训练模型

加速许多深度学习模型的训练过程,如图像分类、视频分析和自然语言处理。

Google Cloud Basics

将 GPU 挂接到 Dataproc 集群

将 GPU 挂接到 Dataproc 集群中的 Compute Engine 主节点和工作器节点,从而加速特定的工作负载,如机器学习和数据处理。

Google Cloud Basics

将 GPU 与 Dataflow 搭配使用

在 Dataflow 作业中使用 GPU 可以加快部分机器学习和其他计算密集型数据处理任务的速度。

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