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Les VM A4 avec le GPU B200 sont désormais en disponibilité générale et les VM A4X avec le GPU GB200 sont disponibles en preview. En savoir plus.

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Des GPU hautes performances sur Google Cloud pour le machine learning, l'informatique scientifique et l'IA générative

  • Accélérez les jobs de calcul pour l'IA générative, la visualisation 3D et le HPC

  • Un large choix de GPU adaptés à divers besoins en termes de performances et de budgets

  • Une tarification flexible et des personnalisations de machines en fonction de votre charge de travail

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VM A4 désormais en disponibilité générale, VM A4X disponibles en preview

Principales fonctionnalités

Principales fonctionnalités

Plusieurs types de GPU

Les GPU NVIDIA GB200, B200, H200, H100, L4, P100, P4, T4, V100 et A100 offrent une large gamme d'options de calcul adaptées à divers besoins en termes de performances et de budgets pour couvrir vos charges de travail.

Des performances flexibles

Profitez d'un parfait équilibre entre le processeur, la mémoire, le disque hautes performances et jusqu'à huit GPU par instance en fonction de votre charge de travail individuelle. En outre, avec la facturation à la seconde, vous ne payez que ce que vous utilisez.

Tous les avantages de Google Cloud

Exécutez vos charges de travail GPU sur Google Cloud pour profiter des technologies de stockage, de mise en réseau et d'analyse de données les plus performantes du secteur.

Documentation

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GPU sur Compute Engine

Compute Engine fournit des GPU que vous pouvez ajouter à vos instances de machines virtuelles. Découvrez ce que vous pouvez faire avec les GPU et les types de matériel GPU disponibles.

Tutorial

Ajouter ou supprimer des GPU sur Compute Engine

Découvrez comment ajouter ou supprimer des GPU sur une VM Compute Engine.

Tutorial

Installer des pilotes de GPU

Ce guide vous explique comment installer les pilotes propriétaires NVIDIA après avoir créé une instance avec un ou plusieurs GPU.

Tutorial

GPU sur Google Kubernetes Engine

Découvrez comment utiliser des accélérateurs matériels GPU sur les nœuds de vos clusters Google Kubernetes Engine.

Google Cloud Basics

Utiliser des GPU pour entraîner des modèles dans le cloud

Accélérez le processus d'entraînement pour de nombreux modèles de deep learning, comme la classification d'images, l'analyse vidéo et le traitement du langage naturel.

Google Cloud Basics

Associer des GPU aux clusters Dataproc

Associez des GPU aux nœuds maîtres et aux nœuds de calcul Compute Engine d'un cluster Dataproc pour accélérer des charges de travail spécifiques, telles que le machine learning et le traitement des données.

Google Cloud Basics

Utiliser des GPU avec Dataflow

L'utilisation de GPU dans des jobs Dataflow vous permet d'accélérer certaines tâches de machine learning et d'autres tâches de traitement de données gourmandes en ressources de calcul.

Vous ne trouvez pas ce que vous cherchez ?

Tarification

Tarifs

Pour plus d'informations sur la tarification des GPU selon leurs types et les régions disponibles sur Compute Engine, consultez la page Tarifs des GPU.

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