谷歌云新增Nvidia GPU為機器學(xué)習提速

　　Google宣布在多個(gè)地區上線(xiàn)新的Nvidia GPU，希望以此更多用戶(hù)在Google云中運行他們的機器學(xué)習和人工智能工作負載。

　　專(zhuān)用的云GPU(例如Nvidia開(kāi)發(fā)的GPU)旨在加速機器學(xué)習訓練和推理、地球物理數據處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負載。

　　Google Compute Engine產(chǎn)品經(jīng)理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已經(jīng)宣布開(kāi)始測試Nvidia的P100 GPU。此外據稱(chēng)Nvidia的K80 GPU現在也已經(jīng)出貨了。他們補充說(shuō)，Google將在這些GPU上提供“持續使用折扣”，以鼓勵客戶(hù)利用這些GPU。

　　說(shuō)到Nvidia的Tesla P100 GPU，Google將其描述為“最先進(jìn)的”處理器，允許客戶(hù)以更少的實(shí)例提升吞吐量，同時(shí)節約成本。

　　Google還指出了云GPU與傳統GPU相比的一些優(yōu)點(diǎn)，首先就是提高了靈活性，因為這種GPU可讓從中央處理器到內存再到磁盤(pán)大小和GPU配置的方方面面都可定制化，以滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。

　　其次，就是云GPU可提高性能，以及降低成本，因為下圖詳細列舉的持續使用折扣。最后，Google還強調了一個(gè)優(yōu)點(diǎn)“云集成”，并稱(chēng)現在Google云堆棧的所有層面都提供了云GPU。

　　兩位工程師這樣寫(xiě)到：“對于基礎設施來(lái)說(shuō)，Compute Engine和Google Container Engine讓你可以對虛擬機或者容器運行你的GPU工作負載。對于機器學(xué)習來(lái)說(shuō)，Cloud Machine Learning可以選配GPU以縮短利用TensorFlow大規模訓練模型的時(shí)間。”

　　Google還補充說(shuō)，新增的GPU將在率先4個(gè)地區提供，包括美國東部、美國西部、歐洲西部和亞洲東部。

　　Google表示，看到了一些客戶(hù)在一系列計算密集型任務(wù)中使用新的GPU，包括基因組學(xué)、計算金融和機器學(xué)習模型訓練。Google表示，兩種不同芯片的選擇為客戶(hù)提供了更多的靈活性，因為客戶(hù)可以選擇最合適的芯片來(lái)優(yōu)化他們工作負載、同時(shí)平衡性能與定價(jià)。