Computación en la GPU para IA, machine learning y mucho más
GPU bajo demanda para cargas de trabajo de procesamiento paralelo, como machine learning, la computación científica y el procesamiento de vídeo.
Computación en la GPU para IA, machine learning y mucho más
GPU bajo demanda para cargas de trabajo de procesamiento paralelo, como machine learning, la computación científica y el procesamiento de vídeo.
GPU
Científicos, artistas e ingenieros necesitan acceder a una importante capacidad de cálculo paralelo. Ofrece máquinas virtuales optimizadas para GPU aceleradas por NVIDIA Quadro RTX 6000, que aprovechan la potencia de los núcleos CUDA, Tensor y RT para ejecutar cargas de trabajo de procesamiento complejo, aprendizaje profundo y trazado de rayos.
GPU bajo demanda
Entre la compra, la instalación y el mantenimiento de las GPU, el coste de propiedad suele ser elevado. Aproveche la potencia de las GPU mientras se beneficia de la principal propuesta de valor de la nube: convertir un gasto de capital en un gasto operativo.
Hardware líder de mercado
Las GPU son unidades NVIDIA Quadro RTX 6000, consideradas actualmente unas de las mejores GPU del mercado. Con núcleos CUDA, Tensor y RT en cada unidad, estas GPU admiten cualquier caso de uso asociado al procesamiento paralelo, el aprendizaje profundo o el trazado de rayos.
Simplificando casos de uso complejos
Tú céntrate en tus competencias básicas, nosotros nos preocuparemos del hardware que las hace posibles. Las GPU en la nube eliminan la barrera de entrada para casos de uso complejos como el aprendizaje automático, la IA y el streaming de vídeo.
Múltiples tipos de planes
¿Una tarjeta GPU no es suficiente para las cargas de trabajo previstas? No hay problema. Los planes de GPU ofrecen hasta cuatro tarjetas por instancia, en función de la potencia que necesites.
Especificaciones
Visión general de la GPU en la nube
Especificaciones Quadro RTX 6000
| Núcleos CUDA (procesamiento paralelo) | 4,608 |
|---|---|
| Núcleos de tensor (machine learning y aprendizaje profundo) | 576 |
| Núcleos RT (Ray Tracing) | 72 |
| Memoria GPU | 24 GB GDDR6 |
| RTX-OPS | 84T |
| Rayos Emitidos | 10 Rayos Giga / Sec |
| Desempeño del FP32 | 16.3 TFLOPS |
Planes de GPU dedicadas + RTX6000
- Deslizador
- Rejilla
| MEMORIA | CPU | Almacenamiento en SSD | Tarjetas de la GPU | Transferencia | Entrada de red | Salida de red | Mensual | Por hora | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 32 GB | 8 | 640 GB | 1 | 16 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $1,000 | $1.50 | Regístrese |
| 64 GB | 16 | 1280 GB | 2 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $2,000 | $3.00 | Regístrese |
| 96 GB | 20 | 1920 GB | 3 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $3,000 | $4.50 | Regístrese |
| 128 GB | 24 | 2560 GB | 4 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $4,000 | $6.00 | Regístrese |
Recursos informáticos
Combine su uso de la aplicación con el recurso informático adecuado.
Núcleos de CPU compartidos
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