Calcolo GPU per IA, apprendimento automatico e altro ancora
GPU on-demand per carichi di lavoro di elaborazione in parallelo come l'apprendimento automatico, l'elaborazione scientifica e l'elaborazione video.
Calcolo GPU per IA, apprendimento automatico e altro ancora
GPU on-demand per carichi di lavoro di elaborazione in parallelo come l'apprendimento automatico, l'elaborazione scientifica e l'elaborazione video.
GPU
Scienziati, artisti e ingegneri hanno bisogno di accedere a una potenza di calcolo parallela significativa. Offriamo macchine virtuali ottimizzate per le GPU e accelerate da NVIDIA Quadro RTX 6000, sfruttando la potenza dei core CUDA, Tensor e RT per eseguire carichi di lavoro di elaborazione complessa, deep learning e ray-tracing.
GPU on-demand
Tra acquisto, installazione e manutenzione delle GPU, il costo di proprietà è spesso elevato. Sfruttate la potenza delle GPU beneficiando della principale proposta di valore del cloud: trasformare una spesa di capitale in una spesa operativa.
Hardware leader del mercato
Le GPU sono unità NVIDIA Quadro RTX 6000, attualmente considerate tra le migliori GPU del mercato. Grazie ai core CUDA, Tensor e RT presenti in ogni unità, queste GPU supportano qualsiasi caso di utilizzo associato all'elaborazione parallela, al deep learning o al ray-tracing.
Semplificazione dei casi di utilizzo complessi
Concentratevi sulle vostre competenze principali e lasciate a noi la gestione dell'hardware necessario. Le GPU su cloud eliminano le difficoltà iniziali dei casi di utilizzo complessi come l'apprendimento automatico, l'IA e lo streaming video.
Più tipi di piano
Una scheda GPU non è sufficiente per i carichi di lavoro previsti? Nessun problema. I piani GPU offrono fino a quattro schede per istanza, a seconda della potenza necessaria.
Specifiche tecniche
Panoramica sulle GPU su cloud
Immediatamente disponibile
Specifiche tecniche di Quadro RTX 6000
Core CUDA (elaborazione parallela) | 4,608 |
---|---|
Core Tensor (apprendimento automatico e deep learning) | 576 |
Core RT (ray-tracing) | 72 |
Memoria GPU | GDDR6 da 24 GB |
RTX-OPS | 84T |
Ray-casting | 10 Giga raggi/sec |
Performance FP32 | 16,3 TFLOPS |
Piani GPU dedicate + RTX6000
- Dispositivo di scorrimento
- Griglia
RAM | CPU | Archiviazione SSD | Schede GPU | Trasferimento | Rete in ingresso | Rete in uscita | Mensile | Su base oraria | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
32 GB | 8 | 640 GB | 1 | 16 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $1,000 | $1.50 | Iscriviti |
64 GB | 16 | 1280 GB | 2 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $2,000 | $3.00 | Iscriviti |
96 GB | 20 | 1920 GB | 3 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $3,000 | $4.50 | Iscriviti |
128 GB | 24 | 2560 GB | 4 | 20 TB | 40 Gbps | 10 Gbps | $4,000 | $6.00 | Iscriviti |
Risorse di calcolo
Abbinate il caso d'uso della vostra applicazione alla giusta risorsa di elaborazione.
Core di CPU condivise
Core di CPU dedicate
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