萬眾期待,Google 雲端計算平台終於支援雲端 GPU 加速服務

作者 | 發布日期 2017 年 02 月 24 日 7:45 | 分類 Google , 網路 , 雲端 follow us in feedly

在萬眾期待中,Google 雲端計算平台日前推出了支援雲端 GPU 加速服務的公開測試版,第一款支援的 GPU 型號是 NVIDIA 的 Tesla K80,使 Google 雲端平台的性能獲得了巨大提升。現在,用戶可以在 Google 雲端平台的 3 個地區玩轉基於 NVIDIA GPU 的虛擬主機,包括美東 1 區(us-east1)、東亞 1 區(asia-east1)和西歐 1 區(europe-west1)。目前只支援使用 gcloud 的命令行工創建虛擬主機,但從下週起就可以雲端裝置介面來創建虛擬主機啦!



據雷鋒網了解,如果用戶的深度學習演算法需要額外的計算資源,其最多可以在自定義的 Google 雲端虛擬主機上連接將 8 個 GPU(4 塊 K80 的板子)。GPU 可以加速多種類型的計算和分析,包括影片和圖像轉碼、地震分析、分子建模、基因組學、計算金融、仿真、高性能數據分析、計算化學、金融、流體動力學和視覺化。

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▲ NVIDIA K80 GPU 加速器板。

用戶只需在雲端的虛擬主機添加GPU, 而不必在自己的數據中心構建 GPU 集群。雷鋒網獲悉,Google  雲端計算平台上的 GPU 是直接連接到虛擬主機的,提供 GPU 的裸機性能。每個 NVIDIA K80 GPU 採用了 2,496 個流處理器和 12GB 的 GDDR5 記憶體。用戶可以靈活地選擇 1、2、4 或 8 個 NVIDIA GPU 來構建伺服器形態,讓運行在伺服器上的虛擬主機實例擁有最佳性能。

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▲ Google Cloud 支援多達 8 個 GPU 連接到自定義虛擬主機,進而優化應用程式的性能。

這些實例支援流行的機器學習和深度學習框架,如 TensorFlow、Theano、Torch、MXNet 和 Caffe,以及 NVIDIA 流行的 CUDA 軟體,CUDA 可用來構建 GPU 加速應用。

價錢

雲端 GPU 和 Google 其他基礎設施一樣,價格是一大亮點。價格按分鐘計費,最低消費時間是 10 分鐘。在美國,連接到虛擬主機的每個 K80 GPU 的價格為每小時 0.700 美元;在亞洲和歐洲,每個 GPU 每小時 0.770 美元。和往常一樣,用戶只需按使用的量支付費用。這樣就不需要自己維護一個 GPU 集群,在零資本投資下獲得高速的深度學習和機器學習訓練。

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▲ GCE 的 GPU 定價。

加速的機器學習

Google 雲端 GPU 集成了 Google 雲端機器學習(Cloud ML),幫助你節省大規模使用 TensorFlow 框架訓練機器學習模型所需的時間。現在,你不需要花費幾天時間在單台機器上用大量的圖像數據集訓練一個圖像分類器,你可以在雲端機器學習中使用多個 GPU 執行分布式訓練,大大縮短開發週期並快速迭代模型。

Google 雲端機器學習是一項託管服務,提供端到端培訓和預測工作流,集成了其他雲端計算工具,如 Google Cloud Dataflow、Google BigQuery、Google Cloud Storage 和 Google Cloud Datalab。

建議從低量級開始,在小數據集上並訓練 TensorFlow 模型,然後啟動更大的雲端機器學習,用整個數據集訓練模型,以充分利用 Google 雲端 GPU 的規模和性能。有關 Cloud ML 的更多消息,可參閱「快速入門指南」並開始使用,查看《Using GPUs for Training Models in the Cloud》這篇文章能深入了解 Google 雲端 GPU。

下一步

在 Cloud NEXT(Google 雲端計算大會, 3 月 8 日至 10 日在舊金山舉行)上註冊帳號,然後註冊 CloudML 訓練營,並了解如何使用 GPU 增強雲端計算性能。你可以使用 gcloud 命令行來創建虛擬主機,並嘗試在該虛擬主機上運行 TensorFlow,體驗加速的機器學習。詳細說明可在這個網站上查看 https://cloud.google.com/gpu/

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:Google Cloud) 

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