在萬眾期待中，Google 云端計算平臺日前推出了支持云端 GPU 加速服務(wù)的公開測試版，第一款支持的 GPU 型號是 NVIDIA 的 Tesla K80，使 Google 云端平臺的性能獲得了巨大提升。現(xiàn)在，用戶可以在 Google 云端平臺的 3 個地區(qū)玩轉(zhuǎn)基于 NVIDIA GPU 的虛擬主機，包括美東 1 區(qū)（us-east1）、東亞 1 區(qū)（asia-east1）和西歐 1 區(qū)（europe-west1）。目前只支持使用 gcloud 的命令行工創(chuàng)建虛擬主機，但從下周起就可以云端設(shè)備界面來創(chuàng)建虛擬主機啦！
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，如果用戶的深度學(xué)習(xí)演算法需要額外的計算資源，其最多可以在自定義的 Google 云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(zhuǎn)碼、地震分析、分子建模、基因組學(xué)、計算金融、仿真、高性能數(shù)據(jù)分析、計算化學(xué)、金融、流體動力學(xué)和視覺化。
▲ NVIDIA K80 GPU 加速器板。
用戶只需在云端的虛擬主機添加GPU， 而不必在自己的數(shù)據(jù)中心構(gòu)建 GPU 集群。雷鋒網(wǎng)獲悉，Google 云端計算平臺上的 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 采用了 2,496 個流處理器和 12GB 的 GDDR5 內(nèi)存。用戶可以靈活地選擇 1、2、4 或 8 個 NVIDIA GPU 來構(gòu)建服務(wù)器形態(tài)，讓運行在服務(wù)器上的虛擬主機實例擁有最佳性能。
▲ Google Cloud 支持多達 8 個 GPU 連接到自定義虛擬主機，進而優(yōu)化應(yīng)用程序的性能。
這些實例支持流行的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、Theano、Torch、MXNet 和 Caffe，以及 NVIDIA 流行的 CUDA 軟件，CUDA 可用來構(gòu)建 GPU 加速應(yīng)用。
價錢
云端 GPU 和 Google 其他基礎(chǔ)設(shè)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(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
▲ GCE 的 GPU 定價。
加速的機器學(xué)習(xí)
Google 云端 GPU 集成了 Google 云端機器學(xué)習(xí)（Cloud ML），幫助你節(jié)省大規(guī)模使用 TensorFlow 框架訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型所需的時間。現(xiàn)在，你不需要花費幾天時間在單臺機器上用大量的圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個圖像分類器，你可以在云端機器學(xué)習(xí)中使用多個 GPU 執(zhí)行分布式訓(xùn)練，大大縮短開發(fā)周期并快速迭代模型。
Google 云端機器學(xué)習(xí)是一項托管服務(wù)，提供端到端培訓(xùn)和預(yù)測工作流，集成了其他云端計算工具，如 Google Cloud Dataflow、Google BigQuery、Google Cloud Storage 和 Google Cloud Datalab。
建議從低量級開始，在小數(shù)據(jù)集上并訓(xùn)練 TensorFlow 模型，然后啟動更大的云端機器學(xué)習(xí)，用整個數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，以充分利用 Google 云端 GPU 的規(guī)模和性能。有關(guān) Cloud ML 的更多消息，可參閱“快速入門指南”并開始使用，查看《Using GPUs for Training Models in the Cloud》這篇文章能深入了解 Google 云端 GPU。
下一步
在 Cloud NEXT（Google 云端計算大會， 3 月 8 日至 10 日在舊金山舉行）上注冊帳號，然后注冊 CloudML 訓(xùn)練營，并了解如何使用 GPU 增強云端計算性能。你可以使用 gcloud 命令行來創(chuàng)建虛擬主機，并嘗試在該虛擬主機上運行 TensorFlow，體驗加速的機器學(xué)習(xí)。詳細說明可在這個網(wǎng)站上查看 https://cloud.google.com/gpu/。
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