Was sind Cloud GPUs?
Cloud GPUs sind NVIDIA-Beschleuniger, die an Compute Engine VMs angehängt werden. Sie beschleunigen Machine Learning, wissenschaftliche Berechnungen und GPU-intensive Anwendungen. Von kosteneffizienten T4 bis zu High-End H100 bietet GCP verschiedene Optionen.
Kernfunktionen
- NVIDIA GPU-Portfolio: T4, L4, A100, H100 für verschiedene Anforderungen
- Flexible Konfiguration: 1 bis 8 GPUs pro VM, je nach Maschinentyp
- Deep Learning VMs: Vorkonfigurierte Images mit CUDA, cuDNN und ML-Frameworks
- Spot/Preemptible VMs: Bis zu 91% Kosteneinsparung für Training-Jobs
- Multi-Instance GPU: A100 in bis zu 7 isolierte Instanzen partitionieren
Typische Anwendungsfälle
Large-Scale ML Training
Training großer Modelle mit A100 oder H100 GPUs. Multi-GPU und Multi-Node Training für schnellere Iterationen.
Real-Time AI Inference
Low-Latency Inference für Computer Vision, NLP oder Recommendation-Modelle. T4 bietet optimales Preis-Leistungs-Verhältnis für Inferenz.
Batch Rendering und Simulation
Video-Rendering, 3D-Visualisierung und wissenschaftliche Simulationen auf skalierbarer GPU-Infrastruktur.
Vorteile
- Breites GPU-Portfolio für jeden Anwendungsfall
- Keine Hardware-Investition nötig
- Schnelles Provisioning und Skalierung
- Integration mit Vertex AI und anderen ML-Services
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Cloud GPUs: GPU-Auswahl, Kostenoptimierung, Training-Pipeline-Architektur und MLOps-Integration.
Verfügbare Varianten & Optionen
NVIDIA T4
- Cost-effective inference
- Good availability
- Limited training performance
NVIDIA A100
- High training performance
- Large memory (40/80 GB)
- Higher cost
NVIDIA H100
- Highest performance
- Transformer Engine
- Premium pricing
- Limited availability
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Welche GPU-Typen bietet Google Cloud?
Google Cloud bietet NVIDIA T4, L4, A100 (40/80 GB), H100 und TPUs. Die Verfügbarkeit variiert je nach Region.
Wie unterscheiden sich GPUs und TPUs?
GPUs sind universell einsetzbar für ML und andere Workloads. TPUs sind für TensorFlow/JAX optimiert und bei großen Modellen effizienter.
Sind GPUs in EU-Regionen verfügbar?
Ja, GPUs sind in mehreren EU-Regionen verfügbar, darunter europe-west1, europe-west4 und andere.
Wie werden GPUs abgerechnet?
GPUs werden pro Stunde abgerechnet. Preemptible und Spot VMs bieten bis zu 91% Rabatt für unterbrechbare Workloads.
Kann ich GPUs mit Vertex AI nutzen?
Ja, Vertex AI Training und Prediction nutzen automatisch GPUs. Auch Custom Training Jobs können GPU-Typen spezifizieren.
