近日起，Google Cloud 面向全球各地推出NVIDIA T4 GPU，為包括高性能計算（HPC）、機器學習訓練及推理、數(shù)據(jù)分析和圖形處理等在內(nèi)的各類云工作負載提供加速。今年1月，Google Cloud宣布推出了NVIDIA T4 GPU公測版，幫助客戶以更快的速度和更低的成本運行推理工作負載。今年四月早些時候，在Google Next '19上，Google Cloud宣布在八個地區(qū)率先推出NVIDIA T4，使Google Cloud成為全球第一家基于NVIDIA T4提供服務的主要供應商。

注重速度與成本效益

每個T4 GPU都擁有16 GB的GPU內(nèi)存，提供多精度（或數(shù)據(jù)類型）支持（FP32，F(xiàn)P16，INT8和INT4），具有可為訓練提供加速的NVIDIA Tensor核心，以及可用于更快速的光線追蹤的RTX硬件加速平臺。用戶可以使用四個T4 GPU、96個vCPU、624 GB主機內(nèi)存和高達3 TB的服務器本地SSD，來搭建最能滿足其需求的自定義VM配置。

自發(fā)布之時，在搶占式VM實例上，T4實例的售價僅為每GPU每小時0.29美元。按需實例的售價為每GPU每小時0.95美元起，而且持續(xù)使用還可享受高達30％的折扣。

可用于訓練和推理的Tensor 核心

憑借NVIDIA Turing架構(gòu)，T4 GPU引入了第二代Tensor核心。Tensor 核心首次亮相于NVIDIA V100 GPU之上（Google Cloud平臺（GCP）也提供基于NVIDIA V100 GPU的服務），支持混合精度，可以為在機器學習工作負載中普遍采用的矩陣乘法運算提供加速。如果您的訓練工作量還未達到需要使用功能更加強大的V100的程度，那么T4將能夠以更低的價格為您提供Tensor 核心的加速優(yōu)勢。T4非常適合應用于大規(guī)模訓練工作負載中，特別是當您擴展更多資源來加快訓練或訓練更大的模型的時候。

Tensor核心也可以為推理提供加速，或運用機器學習模型加速生成預測，以實現(xiàn)低延遲或高吞吐量。當以混合精度啟用Tensor核心時，與僅以FP32運行相比，借助于TensorRT， GCP上的T4 GPU可以將ResNet-50的推理速度提高10倍以上。受益于全球供貨和谷歌的高速網(wǎng)絡，GCP上的NVIDIA T4能夠以高性價比，為那些需要高效運作的全球性服務供應商提供服務。例如，Snap Inc. 就在使用NVIDIA T4為其全球用戶群創(chuàng)建更有效的算法的同時，保持了低成本。

“Snap的貨幣化算法對我們的廣告客戶和股東有著最顯著的影響。借助于GCP上由NVIDIA T4賦能的GPU，我們提高了我們的廣告效率，與僅使用CPU的方式相比，成本也得到了降低。”

— Nima Khajehnouri, Sr. Director, Monetization, Snap Inc.

GCP 的機器學習基礎(chǔ)設施讓Google與NVIDIA強強聯(lián)手。

借助于Google Cloud上的深度學習VM鏡像（Deep Learning VM images），可以在NVIDIA T4 GPU上快速啟動和運行機器學習模型的訓練和服務推理工作負載。這些應用包括了您需要的所有軟件：驅(qū)動程序，CUDA-X AI庫，以及主流AI框架，如TensorFlow和PyTorch。此外，Google Cloud會為您進行軟件更新，使您不必再為了兼容性和性能優(yōu)化的問題額外費心。您只需創(chuàng)建一個新的Compute Engine實例，選擇您的鏡像，單擊Start，幾分鐘后，您就可以訪問和啟用您的由T4賦能的實例。您也可以在Google Cloud的AI平臺上啟動您的實例，這是一個端到端的開發(fā)環(huán)境，可幫助機器學習開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家在任何地方構(gòu)建、共享和運行機器學習應用程序。一旦準備就緒，只需幾行代碼，您就可以借助于Tensor核心的自動混合精度實現(xiàn)加速。

規(guī)模效益

NVIDIA T4 GPU還能為HPC批量計算和渲染工作負載帶來卓越的性能和效率，將大規(guī)模部署的效用價值最大化。一位來自于普林斯頓大學（Princeton University）的神經(jīng)科學研究人員對T4的獨特價格和性能有著這樣的說法：

“我們很高興能夠與Google Cloud合作，為神經(jīng)科學帶來了一項里程碑式的成就：重建立方毫米新皮層的連接組。能夠使用數(shù)千個由Kubernetes Engine驅(qū)動的T4 GPU是件令人十分興奮的事情。憑借這些計算資源，我們能夠追蹤長達5公里的神經(jīng)元布線，并在微小體積范圍內(nèi)識別十億個突觸?！?/p>

— Sebastian Seung，普林斯頓大學

GCP上的Quadro虛擬工作站

T4 GPU也是運行虛擬工作站的絕佳選擇，能夠為工程師和專業(yè)創(chuàng)意人員提供支持。借助于GCP Marketplace中的NVIDIA Quadro虛擬工作站，用戶可以運行基于NVIDIA RTX平臺的應用程序，能在任何地方體驗新一代計算機圖形技術(shù)，包括實時光線追蹤和AI增強型圖形，以及視頻和圖像處理。

“通過Google Cloud訪問NVIDIA Quadro虛擬工作站，使得我們的客戶在任何地方都能快速部署并開始使用Autodesk軟件。對于某些工作流程，運用NVIDIA T4和RTX技術(shù)的客戶能在渲染場景、創(chuàng)建逼真的3D模型和仿真的時候看到很大的不同。我們很高興繼續(xù)與NVIDIA和Google合作，為藝術(shù)工作流程帶來更高的效率和速度?！?/p>

—Eric Bourque, Senior Software Development Manager, Autodesk