Cloud GPU
머신러닝, 과학 컴퓨팅, 3D 시각화에 활용할 수 있는 Google Cloud의 고성능 GPU입니다.
-
머신러닝 및 HPC 등의 컴퓨팅 작업 속도 향상
-
다양한 성능 및 가격대의 폭넓은 GPU 옵션
-
워크로드에 맞춰 최적화된 유연한 가격 책정과 머신 맞춤설정
주요 특징
주요 특징
다양한 GPU 유형
NVIDIA K80, P100, P4, T4, V100, A100 GPU가 각각의 비용 및 성능 요구에 맞춰 워크로드를 처리할 수 있는 다양한 컴퓨팅 옵션을 제공합니다.
유연한 성능
개별 워크로드에 따라 인스턴스별로 프로세서, 메모리, 고성능 디스크, 최대 8개의 GPU 간 최적의 균형을 맞출 수 있습니다. 모든 요금은 초당 청구되므로 필요한 만큼만 사용하고 비용을 지불하면 됩니다.
Google Cloud의 모든 혜택 제공
업계를 선도하는 스토리지, 네트워킹, 데이터 분석 기술을 사용할 수 있는 Google Cloud Platform에서 GPU 워크로드를 실행하세요.
문서
문서
Compute Engine의 GPU
Compute Engine은 가상 머신 인스턴스에 추가할 수 있는 GPU를 제공합니다. GPU로 수행할 수 있는 작업과 사용 가능한 GPU 하드웨어 유형에 대해 알아보세요.
Compute Engine에서 GPU 추가 또는 삭제
Compute Engine VM에서 GPU를 추가하거나 삭제하는 방법을 알아보세요.
GPU 드라이버 설치
이 가이드에서는 1개 이상의 GPU로 인스턴스를 만든 후 NVIDIA 독점 드라이버를 설치하는 방법을 설명합니다.
Google Kubernetes Engine의 GPU
Google Kubernetes Engine 클러스터 노드에서 GPU 하드웨어 가속기를 사용하는 방법을 알아보세요.
GPU를 사용하여 클라우드에서 모델 학습
이미지 분류, 동영상 분석, 자연어 처리 등 여러 딥 러닝 모델의 학습 프로세스를 단축할 수 있습니다.
Dataproc 클러스터에 GPU 연결
GPU를 Dataproc 클러스터의 Compute Engine 마스터 및 워커 노드에 연결하면 머신러닝 및 데이터 처리와 같은 특정 워크로드의 속도를 높일 수 있습니다.
가격 책정