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面向机器学习Google Cloud推出NVIDIA T4 GPU

发布时间:2019-05-27 01:20 来源:未知 编辑:admin

  近日起,Google Cloud 面向全球各地推出NVIDIA T4 GPU,为包括高性能计算(HPC)、机器学习训练及推理、数据分析和图形处理等在内的各类云工作负载提供加速。今年1月,Google Cloud宣布推出了NVIDIA T4 GPU公测版,帮助客户以更快的速度和更低的成本运行推理工作负载。今年四月早些时候,在Google Next 19上,Google Cloud宣布在八个地区率先推出NVIDIA T4,使Google Cloud成为全球第一家基于NVIDIA T4提供服务的主要供应商。

  每个T4 GPU都拥有16 GB的GPU内存,提供多精度(或数据类型)支持(FP32,FP16,INT8和INT4),具有可为训练提供加速的NVIDIA Tensor核心,以及可用于更快速的光线追踪的RTX硬件加速平台。用户可以使用四个T4 GPU、96个vCPU、624 GB主机内存和高达3 TB的服务器本地SSD,来搭建最能满足其需求的自定义VM配置。

  自发布之时,在抢占式VM实例上,T4实例的售价仅为每GPU每小时0.29美元。按需实例的售价为每GPU每小时0.95美元起,而且持续使用还可享受高达30%的折扣。

  凭借NVIDIA Turing架构,T4 GPU引入了第二代Tensor核心。Tensor 核心首次亮相于NVIDIA V100 GPU之上(Google Cloud平台(GCP)也提供基于NVIDIA V100 GPU的服务),支持混合精度,可以为在机器学习工作负载中普遍采用的矩阵乘法运算提供加速。如果您的训练工作量还未达到需要使用功能更加强大的V100的程度,那么T4将能够以更低的价格为您提供Tensor 核心的加速优势。T4非常适合应用于大规模训练工作负载中,特别是当您扩展更多资源来加快训练或训练更大的模型的时候。

  Tensor核心也可以为推理提供加速,或运用机器学习模型加速生成预测,以实现低延迟或高吞吐量。当以混合精度启用Tensor核心时,与仅以FP32运行相比,借助于TensorRT, GCP上的T4 GPU可以将ResNet-50的推理速度提高10倍以上。受益于全球供货和谷歌的高速网络,GCP上的NVIDIA T4能够以高性价比,为那些需要高效运作的全球性服务供应商提供服务。例如,Snap Inc. 就在使用NVIDIA T4为其全球用户群创建更有效的算法的同时,保持了低成本。

  “Snap的货币化算法对我们的广告客户和股东有着最显著的影响。借助于GCP上由NVIDIA T4赋能的GPU,我们提高了我们的广告效率,与仅使用CPU的方式相比,成本也得到了降低。”

  借助于Google Cloud上的深度学习VM镜像(Deep Learning VM images),可以在NVIDIA T4 GPU上快速启动和运行机器学习模型的训练和服务推理工作负载。这些应用包括了您需要的所有软件:驱动程序,CUDA-X AI库,以及主流AI框架,如TensorFlow和PyTorch。此外,Google Cloud会为您进行软件更新,使您不必再为了兼容性和性能优化的问题额外费心。您只需创建一个新的Compute Engine实例,选择您的镜像,单击Start,几分钟后,您就可以访问和启用您的由T4赋能的实例。您也可以在Google Cloud的AI平台上启动您的实例,这是一个端到端的开发环境,可帮助机器学习开发人员和数据科学家在任何地方构建、共享和运行机器学习应用程序。一旦准备就绪,只需几行代码,您就可以借助于Tensor核心的自动混合精度实现加速。

  NVIDIA T4 GPU还能为HPC批量计算和渲染工作负载带来卓越的性能和效率,将大规模部署的效用价值最大化。一位来自于普林斯顿大学(Princeton University)的神经科学研究人员对T4的独特价格和性能有着这样的说法:

  “我们很高兴能够与Google Cloud合作,为神经科学带来了一项里程碑式的成就:重建立方毫米新皮层的连接组。能够使用数千个由Kubernetes Engine驱动的T4 GPU是件令人十分兴奋的事情。凭借这些计算资源,我们能够追踪长达5公里的神经元布线,并在微小体积范围内识别十亿个突触。”

  T4 GPU也是运行虚拟工作站的绝佳选择,能够为工程师和专业创意人员提供支持。借助于GCP Marketplace中的NVIDIA Quadro虚拟工作站,用户可以运行基于NVIDIA RTX平台的应用程序,能在任何地方体验新一代计算机图形技术,包括实时光线追踪和AI增强型图形,以及视频和图像处理。

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