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Google Compute Engine aktualisiert Cloud-Hardware mit NVIDIA Ampere A100 Tensor Core-GPUs

Der Google Compute Engine-Dienst hat seine virtuellen A2-Maschinen mit dem NVIDIA Ampere A100 Gpus aktualisiert. Dies ist das erste Mal, dass eine öffentliche Cloud mit dieser neuen Technologie ausgestattet wird. Durch diesen Schritt wird die Leistung aller gehosteten Instanzen auf der Cloud-Service-Plattform erheblich verbessert.

NVIDIA Ampere A100 Tensor Core-GPUs versorgen jetzt VMs mit der Google Compute Engine

Die Google Compute Engine, eine der führenden Dienstleistungen des Unternehmens hat erhalten ein bedeutendes Update — die Hinzufügung der NVIDIA Ampere A100 Tensor Core GPU. Diese neu implementierten Karten werden verwendet, um die zu versorgen Beschleunigeroptimierte virtuelle Maschinen die in die Google Computer Engine integriert sind. Der Grund dafür ist die Tatsache, dass immer mehr Dienste davon abhängen maschinelles Lernen und HPC-Anwendungen die von den Kunden der Plattform bereitgestellt werden.

Diese NVIDIA-GPUs werden in die Server der virtuellen Maschine integriert — bis zu 16 Einheiten können auf einer einzelnen Instanz einer virtuellen Maschine bereitgestellt werden. Die Accelerator-optimierte VM (A2) Familie ist die erste öffentliche Cloud, die diese Hardware integriert.


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Die virtuellen Maschinen, die die neuen GPUs erhalten, erhalten eine 20 mal schnellere Leistung im Vergleich zu Hardware der vorherigen Generation. Wenn komplexe Aufgaben ausgeführt werden, verwenden die virtuellen Maschinen auch die NVIDIA HGX A100-Systeme Dadurch wird die erforderliche Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen den einzelnen Grafikkarten hergestellt. Die Konfiguration erfolgt zum Provider 16 GPUs pro virtueller Maschine — das summiert sich 640 GB GPU-Speicher, Die effektive Leistung liegt bei 10 Petaflops von FP16.

Es gibt verschiedene Konfigurationen, die verwendet werden können, Der genaue zu verwendende Typ hängt von den Leistungsanforderungen der Anwendung ab:

  • a2-highgpu-1g — Eine einzelne GPU mit 12 vCPUs, 85 GB RAM, 24 Gbit / s Nettobandbreite
  • a2-highgpu-2g — Zwei GPUs mit 24 vCPUs, 170 GB RAM, 32 Gbit / s Nettobandbreite
  • a2-highgpu-4g — Vier GPUs mit 48 vCPUs, 340 GB RAM, 50 Gbit / s Nettobandbreite
  • a2-highgpu-8g — Acht GPUs mit 96 vCPUs, 680 GB RAM, 100 Gbit / s Nettobandbreite
  • a2-Megagpu-16g — Sechzehn GPUs mit 96 vCPUs, 1,360 GB RAM, 100 Gbit / s Nettobandbreite

Momentan können Kunden die neue Grafikkarte testen, indem sie sich bei der anmelden privates Alpha-Programm, Die Hardware wird später in diesem Jahr für alle Benutzer verfügbar sein.

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