GPU Power für KI, Machine Learning und mehr
On-Demand-GPUs für Parallelverarbeitungs-Workloads wie maschinelles Lernen, wissenschaftliche Berechnungen und Videoverarbeitung.
GPU Power für KI, Machine Learning und mehr
On-Demand-GPUs für Parallelverarbeitungs-Workloads wie maschinelles Lernen, wissenschaftliche Berechnungen und Videoverarbeitung.
GPU
Wissenschaftler, Künstler und Ingenieure benötigen Zugang zu erheblicher paralleler Rechenleistung. Wir bieten GPU-optimierte virtuelle Maschinen, die von der NVIDIA Quadro RTX 6000 beschleunigt werden und die Leistung von CUDA-, Tensor- und RT-Kernen für die Ausführung komplexer Verarbeitungs-, Deep Learning- und Raytracing-Workloads nutzen.
On-Demand GPU
Die Betriebskosten für den Kauf, die Installation und die Wartung von Grafikprozessoren sind oft hoch. Nutzen Sie die Leistung von Grafikprozessoren und profitieren Sie gleichzeitig von dem wichtigsten Nutzenversprechen der Cloud: Umwandlung von Investitionskosten in Betriebskosten.
Marktführende Hardware
Bei den GPUs handelt es sich um NVIDIA Quadro RTX 6000 Einheiten, die derzeit als eine der besten GPUs auf dem Markt gelten. Mit CUDA-, Tensor- und RT-Kernen in jeder Einheit unterstützen diese GPUs alle Anwendungsfälle im Zusammenhang mit Parallelverarbeitung, Deep Learning oder Raytracing.
Vereinfachung komplexer Anwendungsfälle
Sie konzentrieren sich auf Ihre Kernkompetenzen, wir kümmern uns um die Hardware, die sie ermöglicht. Cloud-GPUs beseitigen die Einstiegshürde für komplexe Anwendungsfälle wie maschinelles Lernen, KI und Video-Streaming.
Mehrere Arten von Plänen
Eine GPU-Karte ist für Ihre geplanten Arbeitslasten nicht ausreichend? Das ist kein Problem. GPU-Tarife bieten bis zu vier Karten pro Instanz, je nachdem, wie viel Leistung Sie benötigen.
Merkmale
Überblick über Cloud GPUs
Quadro RTX 6000 Spezifikationen
| CUDA Cores (Parallelverarbeitung) | 4,608 |
|---|---|
| Tensor Cores (Machine & Deep Learning) | 576 |
| RT Cores (Ray Tracing) | 72 |
| GPU Speicher | 24 GB GDDR6 |
| RTX OPS | 84T |
| Ray Casting | 10 Giga Rays/s |
| FP32 Performance | 16.3 TFLOPS |
Dedizierte Tarife + GPU von RTX 6000
- Schieberegler
- Tabelle
| RAM | CPUs | SSD-Speicher | GPU-Karten | Übertragungen | Netzwerk eingehend | Netzwerk ausgehend | Nach Monat | Nach Stunde | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 32 GB | 8 | 640 GB | 1 | 16 TB | 40 GBit/s | 10 GBit/s | $1,000 | $1.50 | Registrieren |
| 64 GB | 16 | 1.280 GB | 2 | 20 TB | 40 GBit/s | 10 GBit/s | $2,000 | $3.00 | Registrieren |
| 96 GB | 20 | 1.920 GB | 3 | 20 TB | 40 GBit/s | 10 GBit/s | $3,000 | $4.50 | Registrieren |
| 128 GB | 24 | 2.560 GB | 4 | 20 TB | 40 GBit/s | 10 GBit/s | $4,000 | $6.00 | Registrieren |
Compute-Ressourcen
Passen Sie Ihren Anwendungsfall an die richtige Rechenressource an.
Gemeinsam genutzte CPU-Kerne
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