摘要：宣布在多个地区上线新的，希望以此更多用户在云中运行他们的机器学习和人工智能工作负载。专用的云例如开发的旨在加速机器学习训练和推理地球物理数据处理模拟地震分析和分析建模等工作负载。对于机器学习来说，可以选配以缩短利用大规模训练模型的时间。
Google宣布在多个地区上线新的Nvidia GPU，希望以此更多用户在Google云中运行他们的机器学习和人工智能工作负载。
专用的云GPU（例如Nvidia开发的GPU）旨在加速机器学习训练和推理、地球物理数据处理、模拟、地震分析和分析建模等工作负载。
Google Compute Engine产品经理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已经宣布开始测试Nvidia的P100 GPU。此外据称Nvidia的K80 GPU现在也已经出货了。他们补充说，Google将在这些GPU上提供“持续使用折扣”，以鼓励客户利用这些GPU。
说到Nvidia的Tesla P100 GPU，Google将其描述为“最先进的”处理器，允许客户以更少的实例提升吞吐量，同时节约成本。
Google还指出了云GPU与传统GPU相比的一些优点，首先就是提高了灵活性，因为这种GPU可让从中央处理器到内存再到磁盘大小和GPU配置的方方面面都可定制化，以满足客户的需求。
其次，就是云GPU可提高性能，以及降低成本，因为下图详细列举的持续使用折扣。最后，Google还强调了一个优点“云集成”，并称现在Google云堆栈的所有层面都提供了云GPU。
两位工程师这样写到：“对于基础设施来说，Compute Engine和Google Container Engine让你可以对虚拟机或者容器运行你的GPU工作负载。对于机器学习来说，Cloud Machine Learning可以选配GPU以缩短利用TensorFlow大规模训练模型的时间。”
Google还补充说，新增的GPU将在率先4个地区提供，包括美国东部、美国西部、欧洲西部和亚洲东部。
Google表示，看到了一些客户在一系列计算密集型任务中使用新的GPU，包括基因组学、计算金融和机器学习模型训练。Google表示，两种不同芯片的选择为客户提供了更多的灵活性，因为客户可以选择最合适的芯片来优化他们工作负载、同时平衡性能与定价。
作者：孙博
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