Was sind Cloud GPUs?
Cloud GPUs sind NVIDIA-Beschleuniger, die an Compute Engine VMs angehängt werden. Sie beschleunigen Machine Learning, wissenschaftliche Berechnungen und andere GPU-intensive Anwendungen. Das Portfolio reicht von kosteneffizienten T4- und L4-GPUs über A100 und H100/H200 bis zu den neuesten Blackwell-basierten B200- und GB200-Systemen für Foundation-Model-Training.
Kernfunktionen
- Breites NVIDIA-GPU-Portfolio: T4, L4, A100, H100/H200 sowie aktuelle Blackwell-Generation (B200/GB200) für unterschiedliche Anforderungen
- Flexible Konfiguration: Mehrere GPUs pro VM, abhängig von Maschinentyp und Serie
- Deep Learning VMs: Vorkonfigurierte Images mit CUDA, cuDNN und gängigen ML-Frameworks
- Spot/Preemptible VMs: Deutliche Kosteneinsparung für unterbrechbare Training-Jobs
- Multi-Instance GPU: Unterstützte GPU-Typen lassen sich in mehrere isolierte Instanzen partitionieren
Typische Anwendungsfälle
Large-Scale ML Training
Training großer Modelle mit A100-, H100/H200- oder Blackwell-GPUs. Multi-GPU- und Multi-Node-Training für schnellere Iterationen.
Real-Time AI Inference
Low-Latency-Inferenz für Computer Vision, NLP oder Recommendation-Modelle. T4 und L4 bieten ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis für Inferenz-Workloads.
Batch Rendering und Simulation
Video-Rendering, 3D-Visualisierung und wissenschaftliche Simulationen auf skalierbarer GPU-Infrastruktur.
Vorteile
- Breites GPU-Portfolio für unterschiedlichste Anwendungsfälle
- Keine Hardware-Investition nötig
- Schnelles Provisioning und Skalierung
- Integration mit der Gemini Enterprise Agent Platform und anderen ML-Services
Integration mit innFactory
Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Cloud GPUs: GPU-Auswahl, Kostenoptimierung, Training-Pipeline-Architektur und MLOps-Integration.
Verfügbare Varianten & Optionen
NVIDIA L4 / T4
- Kosteneffiziente Inferenz
- Gute regionale Verfügbarkeit
- Begrenzte Trainingsleistung für große Modelle
NVIDIA A100
- Hohe Trainingsleistung
- Großer Speicher (40/80 GB)
- Ältere Generation, teils regional begrenzt verfügbar
NVIDIA H100 / H200
- Sehr hohe Performance für Training und Inferenz
- Transformer Engine
- Premium-Preise
- Verfügbarkeit je Region begrenzt
NVIDIA B200 / GB200 (Blackwell)
- Neueste Generation für Foundation-Model-Training
- Sehr hohe Skalierbarkeit im Verbund
- Nur in ausgewählten Regionen und Kontingenten verfügbar
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Welche GPU-Typen bietet Google Cloud?
Google Cloud bietet ein breites NVIDIA-Portfolio von T4 und L4 über A100 und H100/H200 bis zu den neuesten Blackwell-basierten B200- und GB200-Beschleunigern. Die Verfügbarkeit variiert je nach Region und Maschinenserie.
Wie unterscheiden sich GPUs und TPUs?
GPUs sind universell einsetzbar für ML-Training, Inferenz und andere Workloads. TPUs sind Googles eigene Beschleuniger, optimiert für bestimmte Frameworks und bei sehr großen Modellen oft effizienter.
Sind GPUs in EU-Regionen verfügbar?
Ja, ein Großteil der GPU-Typen ist auch in europäischen Regionen verfügbar. Welche GPU-Generation in welcher Region angeboten wird, sollte vor der Planung in der aktuellen Verfügbarkeitsübersicht geprüft werden.
Wie werden GPUs abgerechnet?
GPUs werden nutzungsbasiert abgerechnet, üblicherweise pro Stunde bzw. Sekunde der Nutzung. Spot- und Preemptible-VMs bieten deutliche Rabatte für unterbrechbare Workloads.
Kann ich GPUs mit der Gemini Enterprise Agent Platform nutzen?
Ja, die Gemini Enterprise Agent Platform (ehemals Vertex AI) nutzt für Training und Prediction automatisch passende GPU- oder TPU-Ressourcen im Hintergrund. Auch eigene Training-Jobs können GPU-Typen gezielt anfordern.
Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.
