Google云端平台将GPU价格降低高达36％

2017-11-22 07:37:43谷歌本周宣布，它将通过计算引擎降低使用Nvidia Tesla GPU高达36％的价格,开发人员最多可以为每个实例附加四个P100和八个K80芯片。

谷歌本周宣布，它将通过计算引擎降低使用Nvidia Tesla GPU高达36％的价格。在美国地区，使用年代久远的K80 GPU将花费每小时0.45美元，而使用更新换代的，功能更强大的P100机器将每分钟花费1.46美元（全部采用每秒计费）。

谷歌宣布，通过计算引擎降低使用Nvidia Tesla GPU高达36％的价格

另外，该公司也将“抢先式”本地固态硬盘的价格降低了近40％。“抢先式本地SSD ”是指连接到Google的可抢占式VM的本地SSD。但是，不能将GPU附加到可抢占实例里面，但它也不会直接惠及GPU用户。

至于新的GPU定价不得而知，显然Google将这一功能希望用在云上运行自己的机器学习工作负载上，尽管也有许多其他应用程序（包括物理仿真和分子建模）从这些GPU上现有的数百个内核中受益匪浅。例如，在Google云端平台上正式处于测试阶段的P100 具有3594个内核。

开发人员最多可以为每个实例附加四个P100和八个K80芯片。像普通的虚拟机一样，GPU用户也将获得持续使用的优惠，尽管大多数用户可能不会保持GPU运行整整一个月。

根据AWS即将召开的年度开发者大会，下周在美国拉斯维加斯酒店举行的会议，预计关于此方面的消息将会占据上风。AWS预计会放出一些AI和机器学习的消息，也许有机会，我们也会看到AWS的一些降价调整。

免费GPU平台大对决：Google Colab、Kaggle和Gradient的深度比较

探索生成式人工智能，订阅最新简报，深入解析技术突破与应用趋势，与全球同行一同成长。 点击订阅，迈向AI前沿！AI时代，免费GPU平台助你一臂之力。 本文对比Kaggle、Google Colab与Gradient，助你了解免费GPU资源。 训练深度学习模型需GPU支持，成本高昂。 本文聚焦免费GPU平台，无试用期、额度限制或信用卡需求。 三大平台：Kaggle、Google Colab与Gradient，提供硬件概览与功能比较。 Kaggle：顶级数据科学社区，提供共享Jupyter笔记本与GPU支持。 30小时动态配额，每周重置。 支持后台运行与版本控制。 Google Colab：免费GPU与TPU集成环境，只需Google账户。 支持Google Drive存储与15GB空间。 多种GPU选项。 Gradient：提供端到端云MLOps解决方案，社区笔记本运行在免费GPU与CPU上。 所有平台均免费，无注册卡或额度限制。 Kaggle适合创建共享笔记本，Google Colab与Gradient提供不同功能与硬件选项。 选择免费GPU平台，助你探索AI前沿，Kaggle、Google Colab与Gradient各具特色，满足不同需求。

Google Cloud导入NVIDIA A100 Tensor Core GPU 加速庞大云端运算资源

GoogleCloud成为第一个导入A100TensorCoreGPU运算资源的云端服务供应商，预期可透过此款GPU加速效益带动各类密集运算应用服务，例如人工智慧训练与推论应用，以及诸如资料分析、科学运算、数据研究、影像分析，或是5G网路应用项目等。

让GoogleComputeEngine云端协同运算效能大幅提升

NVIDIA宣布将与GoogleCloud合作，预计在未来几周内以aplha版本形式，让近期揭晓的A100TensorCoreGPU进驻GoogleComputeEngine云端运算资源，借此让串接GoogleComputeEngine资源的云端协同运算能以A100TensorCoreGPU加速执行效率。

此项合作，同时也让GoogleCloud成为第一个导入A100TensorCoreGPU运算资源的云端服务供应商，预期可透过此款GPU加速效益带动各类密集运算应用服务，例如人工智慧训练与推论应用，以及诸如资料分析、科学运算、数据研究、影像分析，或是5G网路应用项目等。

同时，透过A100TensorCoreGPU加速效率更可借由垂直、水平扩展形式串连各类运算应用，甚至套用在真实生活中如即时翻译、自驾车、机器人等运算情境。

这次与GoogleCloud合作，将在对应庞大运算需求的GoogleComputeEngine采用16组A100TensorCoreGPU作为a2-megagpu-16ginstance单一虚拟机器执行单位，并且以高达9.6TB/s资料传输效率的NVSwitch进行连接，同时搭配总计达640GB的显示记忆体与1.3TB系统记忆体运作。

而在软体方面，则是扩大相容GoogleKuberesEngine、CloudAIPlatform等GoogleCloud服务。

配合运算需求弹性布署，GoogleCloud同样针对小规模运算需求提供硬体配置相对轻量的虚拟机器执行单位，以利一般网路运算服务需求取用。

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SD 云端环境大比拼，10 美元的 Google Colab Pro 简直秒杀一切

SD云端环境中，10美元的Google Colab Pro确实具有较高的性价比。以下是几个关键点：

综上所述，Google Colab Pro在SD云端环境中凭借其高效、经济和用户友好的特性，成为众多用户的首选。 无论是AI初学者还是专业用户，都能从中获得满足自己需求的解决方案。