Computação por GPU para IA, aprendizagem de máquina e mais
GPUs sob demanda para cargas de trabalho de processamento paralelo, como aprendizado da máquina, computação científica e processamento de vídeo.
Computação por GPU para IA, aprendizagem de máquina e mais
GPUs sob demanda para cargas de trabalho de processamento paralelo, como aprendizado da máquina, computação científica e processamento de vídeo.
GPU
Cientistas, artistas e engenheiros precisam de ter acesso a um poder computacional paralelo significativo. Oferecendo máquinas virtuais optimizadas para GPU aceleradas pelo NVIDIA Quadro RTX 6000, aproveitando o poder dos núcleos CUDA, Tensor, e RT para executar processamento complexo, aprendizagem profunda, e cargas de trabalho de traçado de raio.
GPU sob demanda
Entre a compra, instalação e manutenção de GPUs, o custo de propriedade é muitas vezes elevado. Alavancar o poder das GPUs enquanto se beneficia da principal proposta de valor da nuvem: transformar uma despesa de capital numa despesa operacional.
Hardware líder de mercado
As GPUs são NVIDIA Quadro RTX 6000 unidades, actualmente considerada uma das melhores GPUs do mercado. Com CUDA, Tensor, e núcleos RT em cada unidade, estas GPUs suportam quaisquer casos de utilização associados ao processamento paralelo, aprendizagem profunda, ou traçado de raio.
Simplificando casos de uso complexo
Se se concentrar nas suas competências nucleares, preocupar-nos-emos com o hardware que as torna possíveis. As Cloud GPUs removem a barreira da entrada para casos de uso complexo como a aprendizagem de máquinas, IA, e streaming de vídeo.
Tipos de planos múltiplos
Uma carta de GPU não é suficiente para as suas cargas de trabalho projectadas? Não é um problema. Os planos da GPU oferecem até quatro cartas por instância, dependendo de quanta potência necessita.
Especificações
Visão geral da GPU Cloud
Quadro RTX 6000 Specs
| CUDA Cores (Processamento Paralelo) | 4,608 |
|---|---|
| Núcleos de Tensor (Máquina e Aprendizagem Profunda) | 576 |
| Núcleos de RT (Ray Tracing) | 72 |
| Memória GPU | 24 GB GDDR6 |
| RTX-OPS | 84T |
| Elenco de Raios | 10 Giga Rays / Seg. |
| FP32 Desempenho | 16.3 TFLOPS |
Planos + RTX6000 GPU Dedicados
- Cursor
- Grelha
| RAM | CPUs | Armazenamento SSD | Placas GPU | Transferência | Entrada de Rede | Saída de Rede | Mensal | De hora em hora | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 32 GB | 8 | 640 GB | 1 | 16 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $1,000 | $1.50 | Inscreva-se |
| 64 GB | 16 | 1280 GB | 2 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $2,000 | $3.00 | Inscreva-se |
| 96 GB | 20 | 1920 GB | 3 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $3,000 | $4.50 | Inscreva-se |
| 128 GB | 24 | 2560 GB | 4 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $4,000 | $6.00 | Inscreva-se |
Recursos de computação
Faça corresponder o caso de uso da sua aplicação com o recurso de cálculo correto.
Núcleos de CPU Partilhados
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