Nvidia e Google hanno avviato una partnership per rendere disponibili delle istanze ottimizzate per l’acceleratore VM (A2) basate sulle GPU Ampere A100.
La nuova famiglia di istanze A2 VM è destinata alle operazioni che richiedono grandi capacità di calcolo, come l’intelligenza artificiale, l’analisi dei dati e l‘informatica scientifica.
Introdotte a metà maggio, le GPU Nvidia A100 Tensor Core dispongono di 6912 CUDA core e sono equipaggiate con 40GB di memoria HBM2, in grado di raggiungere una larghezza di banda di 1.6 TB/s. Gli acceleratori offrono prestazioni di calcolo incredibili pari a 9.7 TFLOPS con gamma di precisione FP32, che salgono a 19.5 TFLOPS con gamma di precisione FP64 e a 624 TOPs (Tera operazioni al secondo) con standard INT8.
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Nvidia A100
Google e Nvidia prevedono che le nuove GPU A100 Tensor Core aumentino di circa 20 volte le prestazioni in termini di apprendimento e inferenza rispetto ai processori appartenenti alla precedente generazione.
Le istanze ottimizzate per VM (A2) sono disponibili su richiesta in versione alpha e verranno condivise con differenti livelli prestazionali in base alle necessità del richiedente. Coloro che hanno a che fare con carichi di lavoro fino a 312 TFLOPS di prestazioni FP64 o fino a 20 POPS di prestazioni con gamma di precisione INT4, accederanno all’istanza A2-megagpu-16G, alimentata da 16 GPU NVIDIA A100 interconnesse tramite un NVSwitch con 640 GB di memoria HBM2, 96 vCPUs, e 1.3 TB di memoria di sistema. Coloro che necessitano di minore potenza possono invece sfruttare l’istanza A2-highgpu-1G, alimentata da un singolo acceleratore A100 e da un processore Intel Cascade Lake da 12 core.
L’apertura al pubblico è prevista per la fine dell’anno. Google afferma che gli acceleratori NVIDIA A100 saranno supportati dal GKE (Google Kubernetes Engine), dalla piattaforma Cloud AI e da altri servizi Google Cloud.
Google Cloud è il primo servizio a fornire il supporto alla tecnologia Nvidia A100. L’azienda sta inoltre utilizzando server NVIDIA HGX A100 concepiti e costruiti sotto la supervisione del produttore di GPU.
