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GPU只能整塊購買嗎,騰訊云GN7實例告訴你答案

汽車玩家 ? 來源:騰訊云 ? 作者:騰訊云 ? 2019-12-13 15:30 ? 次閱讀
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1999 年,NVIDIA 公司發(fā)明了 GPU(Graphics Processing Unit),優(yōu)異的圖形處理表現(xiàn)讓它艷驚四座。

近年來,GPU 在大規(guī)模并行運(yùn)算上的巨大優(yōu)勢,讓其成為大數(shù)據(jù)、AI 以及圖形圖像處理等場景下里不可或缺的計算引擎。

然而,一直以來,囿于GPU 切分難度較高,用戶不論是購買 GPU 硬件,還是購買 GPU 云服務(wù),都只能整塊購買。這樣有兩個結(jié)果:

1. 使用門檻較高

GPU 相對 CPU 價格較貴,一塊超級計算類 GPU 價格更是高達(dá)好幾萬,個人開發(fā)者使用門檻較高;

2. 資源浪費(fèi)

在算力需求較小的時候,一整塊 GPU 卡無法滿負(fù)荷運(yùn)行,造成算力浪費(fèi)。

今日,騰訊云發(fā)布了一款基于 NVIDIA T4 的 vGPU 計算產(chǎn)品——GN7 實例,我們也是全球首家推出“基于 NVIDIA T4 GPU 及 NVIDIA vComputeServer 軟件”的 vGPU 實例的云廠商!

從此,騰訊云用戶在面臨不同的 AI 場景時,可以更靈活地調(diào)度 vGPU,并在提高安全性的同時,進(jìn)一步降低成本!

廣泛適用,一招鮮吃遍各種 AI 場景

GN7 實例適用于“海量數(shù)據(jù)處理”、“人工智能”、“云端圖像處理”等領(lǐng)域。騰訊云智能鈦彈性模型服務(wù)(TI-EMS)率先用上了 GN7 實例,它通過使用 vGPU 做小模型推理,幫助用戶解決復(fù)雜模型部署和 GPU 利用成本效益等問題。

極致安全,設(shè)備級虛擬化隔離不同用戶

不同于過往進(jìn)程級別的虛擬化 GPU,GN7 的提供的設(shè)備級虛擬化 vGPU 是完全模擬出來的 GPU 設(shè)備,在支持 GPU 硬件絕大多數(shù)特性的同時,還能夠做到操作系統(tǒng)級別的隔離,使得不同的用戶不會發(fā)生資源爭搶的問題。

降本增效,做一朵懂得勤儉節(jié)約的云

“按需購買,按量計費(fèi)”是云計算顯而易見的好處。為了提高設(shè)備利用率和避免浪費(fèi),用戶甚至可以在騰訊云上買到GPU 參數(shù)為“四分之一個 T4 vGPU”的 GN7 實例,較小的虛擬化顆粒度使這款產(chǎn)品也特別適合諸如需求較小的科研實驗等項目。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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