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腾讯云发布NVIDIA vComputeServer vGPU实例

腾讯云发布NVIDIA vComputeServer vGPU实例

2019-12-16 14:07

#人工智能 #深度学习


GN7是基于NVIDIA T4以及vComputeServer的虚拟化实例,能够加速人工智能机器学习和数据科学的工作负载。

近日,腾讯云正式发布基于NVIDIA T4的虚拟GPUvGPU)计算产品GN7实例。这也是一款实现了基于NVIDIA T4 GPU及NVIDIA vComputeServer软件的vGPU实例。

腾讯云副总裁刘颖表示:“人工智能的迅速发展对算力需求提出了各种挑战,而我们专注解决这些问题,为客户提供全方位的产品解决方案。腾讯云GN7实例通过部署NVIDIA T4 GPU,提供丰富多样的实例规格,满足从计算视觉到语音以及NLP等不同层次的算力需求。NVIDIA vComputeServer进一步丰富了算力粒度,为用户提供了更多选择的可能,最终为客户节省成本。”

NVIDIA专业可视化业务副总裁Bob Pette表示:“企业正在迅速实施人工智能(AI)策略,AI策略需要依靠现代应用程序才能实现,而现代应用程序则需强大算力的支持。如今,在NVIDIA vComputeServer的助力之下,腾讯可以轻松地实施并扩展数据分析、机器学习、AI以及企业中的其他工作负载。”

NVIDIA vComputeServer
为更多工作负载提供支持


NVIDIA T4 GPU与用于GPU虚拟化的vComputeServer软件相结合,让企业能够在虚拟化环境中灵活运行AI、机器学习和数据分析等GPU加速工作负载,从而提高安全性、实用性和易管理性。

基于多精度支持,NVIDIA T4拥有可加速深度学习训练和推理、机器学习以及数据科学工作负载的Tensor Core,以及丰富的平台堆栈,包括用于深度学习的cuDNN、用于数据分析和机器学习的NVIDIA RAPIDS、用于云工作站图形的NVIDIA Quadro虚拟工作站和用于云游戏的NVIDIA游戏软件。

结合用于GPU虚拟化的vComputeServer软件,腾讯云客户可以灵活选择在虚拟环境中运行GPU加速的工作负载,从而在提高安全性和利用率的同时降低成本。

GN7实例在海量数据处理和人工智能领域都具有广阔的应用价值。GN7实例的虚拟化特性也十分适合互联网业务中人工智能业务的批量部署以及云游戏,AR/VR在云端的应用。

NVIDIA vComputeServer软件通过对NVIDIA T4进行虚拟化,使多台虚拟机(VM)可以同时访问GPU或者使一台虚拟机可以访问多颗GPU,从而实现性能的最大化。因此,腾讯云用户可以根据工作负载的需求灵活选择对应的GPU加速量。

GN7实例具有更出色的性能与安全性,能够安全隔离公有云上的实例。GN7提供的设备级虚拟化vGPU是完全模拟出来一个GPU设备,在支持GPU硬件的绝大多数特性的同时,还能够做到操作系统级别的隔离,而且不同的用户使用也不用担心资源争抢的问题。

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