Le GPU de Google : guide complet pour comprendre et utiliser les GPU Google Cloud et les alternatives au TPU

Lorsque les internautes recherchent « le GPU de Google », ils veulent généralement dire l'une des deux choses suivantes : les GPU NVIDIA disponibles via Google Cloud Platform Rentals ou les unités de traitement tenseur (TPU) propriétaires de Google. Google ne fabrique pas de GPU traditionnels au sens de NVIDIA, mais fournit un accès au matériel NVIDIA via son infrastructure cloud et développe des puces TPU personnalisées optimisées pour les charges de travail de l'IA. Les GPU et TPU Google Cloud sont conçus pour accélérer les charges de travail liées à l'IA et au traitement des données, afin d'accélérer les tâches de formation, d'inférence et de calcul.

Cet article couvre les instances GPU Google Cloud, les alternatives au TPU, les modèles de tarification et les considérations pratiques en matière d'accès pour les tâches gourmandes en calcul. Le public cible comprend Développeurs d'IA, chercheurs et organisations évaluant les options cloud pour la formation, l'inférence, le rendu et le calcul haute performance. Les utilisateurs peuvent créer et déployer facilement des ressources alimentées par GPU sur Google Cloud, en configurant les environnements en fonction des besoins de leurs projets. Il est important de comprendre l'approche de Google, car l'écosystème offre de puissantes fonctionnalités mais introduit une complexité qui peut avoir un impact sur la planification des projets et les budgets.

Réponse directe : Google fournit des capacités de calcul GPU via des partenariats avec NVIDIA sur Google Cloud (instances des séries A, G et N1) et propose des TPU en tant qu'accélérateurs d'IA personnalisés. Aucun des deux ne constitue un « GPU Google » au sens traditionnel du terme : soit vous louez du matériel NVIDIA, soit vous utilisez le silicium spécialisé de Google.

En lisant ce guide, vous bénéficierez des avantages suivants :

• Une compréhension claire de l'écosystème GPU de Google et de ses différences par rapport à la fabrication de GPU
• Connaissances pratiques des types de machines GPU, des spécifications et de la disponibilité régionale
• Aperçu des capacités du TPU et des cas où il surpasse les GPU traditionnels
• Stratégies pour faire face à la complexité des prix et aux défis d'accès courants
• Connaissance d'alternatives plus simples pour un accès prévisible au GPU
• Savoir que Google Cloud propose une large sélection de GPU correspondant à une gamme de performances et de prix

Comprendre l'écosystème GPU de Google

L'approche de Google en matière de calcul par GPU suit deux voies distinctes : un partenariat avec NVIDIA pour proposer des GPU conformes aux normes de l'industrie via Google Cloud, et le développement de puces TPU propriétaires pour les charges de travail spécialisées en intelligence artificielle. Ces offres de GPU et de TPU sont intégrées à l'infrastructure cloud de Google, permettant un accès fluide aux ressources informatiques hautes performances pour un large éventail d'utilisateurs.

Un périphérique GPU de l'écosystème de Google est conçu pour gérer des charges de travail hautes performances, telles que la formation de modèles d'IA, l'inférence et les applications gourmandes en ressources graphiques, en fournissant un stockage temporaire des données et des capacités de traitement à bande passante élevée.

Début 2026, la gamme de GPU de Google comprend des GPU Blackwell haut de gamme pour l'entraînement et des GPU spécialisés pour l'inférence et les graphiques.

Services de carte graphique Google Cloud

Les offres de GPU de Google Cloud sont centrées sur le matériel NVIDIA fourni via des machines virtuelles Compute Engine. Plutôt que de fabriquer des GPU, Google loue l'accès aux accélérateurs NVIDIA pour différentes séries de machines, chacune étant optimisée pour différentes charges de travail, de la formation générative à l'IA au rendu graphique.

Ce modèle s'intègre à l'infrastructure plus large de Google, notamment Google Kubernetes Engine pour les déploiements conteneurisés, Vertex AI pour les pipelines d'apprentissage automatique gérés et AI Hypercomputer pour la formation de modèles à grande échelle. L'intégration des technologies GPU NVIDIA et des solutions de stations de travail virtuelles au sein de l'infrastructure de Google Cloud améliore la compatibilité et les performances des charges de travail d'IA et de machine learning. Le matériel couvre plusieurs générations d'architectures GPU, des anciennes puces de l'ère Pascal aux accélérateurs Blackwell de pointe. Outre Google Cloud, Les solutions cloud alimentées par GPU, telles que HiveCompute, offrent une informatique distribuée sécurisée pour l'IA et les charges de travail hautes performances, fournir des alternatives aux organisations qui recherchent la flexibilité et les économies de coûts.

Les utilisateurs peuvent choisir parmi un ensemble de modèles et de configurations de GPU en fonction de leurs exigences en matière de charge de travail, offrant ainsi une flexibilité pour différentes options de déploiement. Par exemple, les types de machines N1 permettent aux utilisateurs d'associer un ensemble sélectionné de modèles de GPU lors de la création d'instances.

L'alternative au TPU de Google

Les unités de traitement Tensor représentent la stratégie de silicium personnalisée de Google, conçue spécifiquement pour les calculs d'IA à forte intensité de matrices. Contrairement aux GPU à usage général, les TPU sont optimisés pour les opérations spécifiques qui dominent l'apprentissage en profondeur : les multiplications matricielles à des niveaux de précision inférieurs.

Les TPU offrent des performances révolutionnaires pour des charges de travail alignées, en formant de grands modèles de langage, en exécutant des inférences à grande échelle et en traitant des ensembles de données volumineux. Cependant, ils fonctionnent au sein d'un écosystème plus opiniâtre que les GPU traditionnels, nécessitant des frameworks spécifiques (JAX en mode natif, PyTorch via TorchTPU) et offrant moins de flexibilité pour répondre à divers besoins de calcul. Il est essentiel de comprendre ce compromis avant de s'engager dans l'une ou l'autre des voies.

Types et spécifications des machines GPU Google Cloud

Google Cloud organise l'accès au GPU par le biais de séries de machines, chacune associant des accélérateurs NVIDIA spécifiques à des configurations de processeur, de mémoire et de stockage prédéfinies. Les détails techniques varient considérablement d'une série à l'autre, ce qui affecte à la fois les performances et les coûts. La bande passante et la vitesse de la mémoire, souvent mesurées en Gbit/s, varient également selon le type de machine, certaines séries utilisant les technologies de mémoire LPDDR3, LPDDR4 ou LPDDR4X qui ont un impact sur les taux de transfert des données et le débit global.

Google Cloud propose des options de performances flexibles pour équilibrer le processeur, la mémoire et les GPU par instance.

Instances GPU de série A

La série A cible les charges de travail d'IA exigeantes, les clusters HPC et la formation de modèles à grande échelle. Chaque génération apporte des gains de capacité substantiels :

A4X Max (NVIDIA GB300) : La dernière offre basée sur Blackwell, conçue pour des performances maximales dans les opérations FP64 et FP32. Les machines virtuelles A4X Max sont conçues pour être évolutives, prenant en charge des milliers de GPU pour les charges de travail à grande échelle, grâce à une infrastructure réseau avancée et à des solutions de refroidissement. Ces GPU fournissent jusqu'à 20 To de mémoire GPU totale par domaine NVL72 et fournissent une bande passante de 3 200 Gbit/s. Les types de machines A4X Max utilisent les superpuces NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra et sont idéaux pour l'entraînement et la maintenance des modèles de base. Idéal pour les simulations complexes, la modélisation climatique et les recherches nécessitant une précision à double précision.

A4X (GB200) et A4 (B200) : Instances d'architecture Blackwell optimisées pour la formation et l'inférence sur de grands modèles. La série de machines A4 est équipée de GPU NVIDIA B200 Blackwell et est idéale pour l'entraînement et la mise en service des modèles de base. Ils répondent à la demande croissante d'infrastructures d'IA génératives dotées d'une bande passante mémoire élevée et d'une accélération Tensor Core.

A3 (H100/H200) : Des machines à architecture Hopper qui restent le cheval de bataille de la production pour de nombreuses organisations. Le H100 fournit 3 958 TFLOPS dans le cadre des opérations FP8, gérant diverses applications d'IA, de la formation à l'inférence en temps réel.

A2 (A100) : Instances basées sur Ampere offrant un excellent rapport prix/performances pour les charges de travail de formation. Disponible avec des configurations de 40 Go ou 80 Go, la série A2 prend en charge l'évolutivité entre les clusters pour une formation distribuée.

La disponibilité régionale varie considérablement pour les instances de la série A, les limites de quotas limitant souvent l'accès aux nouvelles générations. Les tarifs varient de plusieurs dollars de l'heure pour les instances A2 à des tarifs nettement plus élevés pour les configurations A4X Max.

Options de processeurs graphiques série G et N1

Pour les charges de travail graphiques, de visualisation et d'inférence, Google Cloud propose des machines de la série G avec GPU optimisé pour les tâches suivantes :

G4 (RTX PRO 6000) : Instances de visualisation professionnelles prenant en charge le ray tracing, les pipelines de rendu et les applications de conception accélérées par GPU. L'architecture NVIDIA RTX fournit des cœurs de traçage de rayons et de tenseurs dédiés aux côtés des cœurs CUDA traditionnels.

G2 (L4) : Instances d'inférence économiques utilisant l'architecture Ada Lovelace de NVIDIA. Les performances FP16 et le profil de puissance efficace du L4 le rendent idéal pour déployer des modèles à grande échelle sans les frais liés au matériel axé sur la formation.

N1 avec GPU amovibles : L'option la plus flexible, permettant d'associer des accélérateurs T4, P4, V100 ou P100 à des instances N1 à usage général. Cette approche convient aux charges de travail variables où les exigences de calcul évoluent, bien que les performances et l'intégration soient moins optimisées que les séries spécialement conçues.

Tarification des GPU au comptant ou à la demande

La tarification des GPU Google Cloud repose sur deux modèles principaux qui ont un impact significatif sur les coûts et la fiabilité. Google Cloud facilite la gestion des coûts du GPU grâce à des options de tarification flexibles, permettant aux utilisateurs d'optimiser leurs dépenses en fonction de leurs exigences en matière de charge de travail. La plateforme propose une tarification flexible pour les services GPU, afin que les utilisateurs puissent sélectionner la solution la mieux adaptée à leurs besoins. Google Cloud propose également une facturation à la seconde pour l'utilisation du GPU, afin que vous ne payiez que ce que vous utilisez. Le document de tarification des GPU sur Google Cloud décrit les coûts associés aux différents types de GPU et aux différentes régions, et les utilisateurs peuvent comparer les prix des GPU pour différents modèles et régions sur la page de tarification des GPU de Google Cloud.

Instances à la demande fournir un accès permanent aux taux horaires publiés. Vous payez plus par heure tout en maintenant une disponibilité constante, ce qui est essentiel pour les charges de travail de production et les développements urgents.

Machines virtuelles Spot offrent des remises substantielles (souvent de 60 à 91 % sur les tarifs à la demande) mais comportent un risque d'interruption. Google peut récupérer ces instances avec un minimum de préavis lorsque la demande augmente, ce qui les rend adaptées uniquement aux charges de travail réellement jetables, telles que le traitement par lots ou les tâches de formation interruptibles.

Le défi pratique se situe dans l'écart entre ces options. Les remises d'utilisation avec engagement nécessitent des engagements de 1 à 3 ans, et la disponibilité réelle des instances varie en fonction de la région et de l'époque. Les équipes sont souvent confrontées à des limites de quotas qui limitent l'accès, qu'elles soient prêtes à payer des tarifs à la demande.

Google Cloud TPU : alternative personnalisée à l'accélérateur d'IA

Pour les entreprises dont les charges de travail correspondent aux objectifs d'optimisation de Google, les TPU offrent des avantages indéniables en termes de performances par watt et de rentabilité à grande échelle. Cependant, ces performances s'accompagnent de contraintes liées à l'écosystème qui méritent d'être comprises avant le déploiement.

Générations et fonctionnalités du TPU

Le développement du TPU a débuté vers 2016 pour répondre aux besoins informatiques internes de Google en matière d'IA. Chaque génération possède des capacités considérablement accrues :

Les TPU excellent dans des opérations spécifiques : entraînement des transformateurs, classification des images à grande échelle et exécution d'inférences sur des modèles optimisés pour la plate-forme. Le compilateur XLA optimise particulièrement bien le code JAX, bien que la prise en charge de PyTorch via TorchTPU nécessite une certaine adaptation. Le service Dataflow de Google Cloud peut également être utilisé pour exécuter des charges de travail de traitement des données et d'apprentissage automatique avec accélération GPU, fournissant ainsi une solution gérée pour les tâches gourmandes en calcul. En outre, les utilisateurs peuvent associer des GPU à des clusters Dataproc pour accélérer des charges de travail spécifiques.

Restrictions : Les TPU offrent moins de flexibilité que les GPU pour diverses charges de travail. Les tâches graphiques, HPC traditionnelles et autres que l'IA ne bénéficient pas de l'architecture TPU. L'écosystème logiciel est plus restreint que la vaste bibliothèque d'outils, de frameworks et de support communautaire de CUDA. Des restrictions relatives aux quotas s'appliquent et la tarification, même si elle est publiée par heure de puce, peut être complexe à prévoir pour des charges de travail variables.

Comparaison entre TPU et GPU

Pour les équipes qui ont déjà investi dans les flux de travail PyTorch ou qui ont besoin de flexibilité en fonction des types de charge de travail, les GPU restent le choix pratique. Les TPU sont utiles lorsqu'il s'agit de former à grande échelle, d'optimiser l'efficacité énergétique ou de s'intégrer à l'écosystème d'IA de Google (Vertex AI, pipelines basés sur GKE).

Défis et solutions courants

Les difficultés rencontrées par les équipes lors de l'accès au GPU de Google Cloud sont généralement prévisibles. La collaboration entre les entreprises technologiques joue un rôle crucial dans le développement des solutions GPU, car les efforts conjoints stimulent souvent l'innovation et l'amélioration des performances. Comprendre ces défis dès le départ permet une meilleure planification et une évaluation alternative.

Lorsque vous étudiez des solutions, il est important de noter que NVIDIA et Google Cloud collaborent pour accélérer la numérisation industrielle avec des machines virtuelles G4 équipées de GPU NVIDIA Blackwell. Ce partenariat illustre la manière dont les efforts collaboratifs peuvent répondre aux besoins de l'industrie et repousser les limites de la technologie GPU.

Problèmes de quota et de disponibilité du GPU

Google Cloud applique des quotas qui limitent l'accès au GPU quel que soit le budget. Les nouveaux comptes commencent souvent avec un quota de GPU nul, ce qui nécessite des demandes explicites dont le traitement peut prendre des jours. Même les quotas approuvés ne garantissent pas la disponibilité : pendant les périodes de forte demande, le lancement d'instances GPU dans des régions populaires peut échouer à plusieurs reprises.

Solutions : Demandez des augmentations de quotas bien avant que les besoins de production ne surviennent. Mettez en œuvre des stratégies de déploiement multirégionales pour le basculement lorsque les régions principales sont limitées. Pour la recherche et le développement, pensez à d'autres fournisseurs qui n'imposent pas de quotas sur le matériel standard.

Imprévisibilité complexe en matière de tarification et de facturation

La tarification des GPU Google Cloud implique plusieurs variables : type de machine, région, modèle de GPU, stockage sur disque, sortie réseau et durée d'utilisation. Le document de tarification des GPU Google Cloud constitue une référence officielle pour comparer les options de GPU, comprendre les spécifications et planifier les charges de travail. Les prix au comptant fluctuent en fonction de la demande, ce qui rend difficile la prévision des coûts pour des charges de travail variables. Google Cloud fournit également de la documentation sur la manière d'ajouter ou de supprimer des GPU sur une machine virtuelle Compute Engine.

Solutions : Utilisez le calculateur de prix de Google pour obtenir des estimations, même si les factures réelles dépassent souvent les prévisions. Les remises pour utilisation avec engagement réduisent les coûts mais nécessitent des engagements pluriannuels. Pour une tarification prévisible sans contrats à long terme, des services tels que Hivenet proposent des alternatives transparentes : RTX 4090 à 0,20 €/heure et RTX 5090 à 0,40 €/heure, sans jeux d'enchères ni frais cachés.

Complexité de la configuration et gestion de l'infrastructure

Le déploiement de charges de travail GPU sur Google Cloud nécessite l'installation de pilotes, la configuration CUDA, la configuration de conteneurs et une gestion continue de l'infrastructure. Les pilotes propriétaires doivent correspondre à des modèles de GPU et à des versions CUDA spécifiques, et les erreurs de configuration peuvent entraîner une perte de temps de calcul facturable pendant des heures. Pour commencer, suivez les guides de configuration de Google Cloud pour déployer des instances GPU. Après avoir créé une instance avec des GPU, vous pouvez installer des pilotes propriétaires NVIDIA pour activer toutes les fonctionnalités du GPU.

Solutions : Utilisez les images de la machine virtuelle Deep Learning de Google avec des pilotes préinstallés. Pour des alternatives plus simples, des fournisseurs tels que Hivenet proposent des environnements préconfigurés avec une VRAM dédiée, sans découpage ni partage, et une assistance que vous pouvez réellement contacter en cas de problème. Cette approche convient aux équipes qui souhaitent se concentrer sur le travail plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

Considérations de sécurité pour les GPU Google Cloud

Vous devez sécuriser vos charges de travail basées sur l'IA et l'IA générative lorsque vous les déployez sur des GPU Google Cloud. Google Cloud intègre de puissantes fonctionnalités de sécurité, mais vous êtes responsable de la protection de vos données, de la gestion des accès et de l'utilisation efficace des ressources.

Contrôle d'accèsVous devez contrôler qui peut lancer, gérer et accéder à vos instances alimentées par GPU. Cela protège vos applications et données d'IA sensibles. Les outils de gestion des identités et des accès (IAM) de Google Cloud vous permettent de définir des autorisations spécifiques pour les utilisateurs, les comptes de service et les groupes. Lorsque vous limitez l'accès aux seules personnes qui en ont besoin, vous réduisez le risque d'actions non autorisées susceptibles de nuire aux performances ou de révéler des informations confidentielles.

Chiffrement des donnéesLes charges de travail d'IA traitent souvent de grandes quantités de données propriétaires ou sensibles. Google Cloud chiffre vos données au repos et en transit par défaut, mais vous devez vérifier que vos compartiments de stockage, vos disques persistants et votre trafic réseau sont tous soumis à des règles de chiffrement. Si vos charges de travail nécessitent une sécurité supplémentaire, pensez à utiliser des clés de chiffrement gérées par le client (CMEK). Cela vous permet de contrôler directement la manière dont vos données sont protégées.

Utilisation des ressources et isolationL'utilisation efficace des ressources n'est pas seulement une question de performances, c'est également une question de sécurité. Les ressources GPU surprovisionnées ou inactives peuvent devenir la cible d'une utilisation abusive ou d'un accès non autorisé. Google Cloud prend en charge l'isolation des ressources via des VPC, des réseaux privés et des instances dédiées. Cela vous permet de séparer les charges de travail liées à l'IA de vos autres opérations cloud. Les outils de surveillance peuvent vous alerter en cas d'activité inhabituelle ou de pics inattendus d'utilisation du GPU, afin que vous puissiez réagir rapidement aux menaces potentielles.

Conclusion et prochaines étapes

L'écosystème GPU de Google propose de puissantes options pour les charges de travail d'IA, le HPC et les applications graphiques, mais grâce à des partenariats avec NVIDIA plutôt qu'à la fabrication. Les TPU offrent des performances spécialisées pour les charges de travail alignées au sein de l'infrastructure de Google. Les deux méthodes impliquent de gérer les quotas, la disponibilité variable et la complexité des prix, ce qui peut compliquer l'accès de routine au GPU. Google Cloud permet également d'accéder à des technologies de stockage, de mise en réseau et d'analyse de données de pointe pour exécuter des charges de travail GPU.

Prochaines étapes immédiates :

1. Évaluez vos exigences en matière de charge de travail : formation, inférence, rendu ou utilisation mixte
2. Vérifiez la disponibilité des quotas dans vos régions cibles avant de planifier les délais de production
3. Comparez le coût total, y compris le stockage, la mise en réseau et les interruptions potentielles pour les machines virtuelles Spot
4. Déterminez si la complexité du cloud justifie votre cas d'utilisation spécifique, ou si des alternatives plus simples sont plus efficaces
5. Explorez les détails techniques et les stratégies de déploiement pour faire évoluer les charges de travail de vos GPU, notamment les modèles faisant appel à une combinaison d'experts et l'intégration au matériel NVIDIA

Pour les équipes qui recherchent un accès prévisible au GPU sans friction excessive, Hivenet offres Instances RTX 4090 et RTX 5090 à une tarification transparente—à la demande ou en continu, avec une VRAM dédiée et une assistance directe.

Ressources supplémentaires

• Documentation sur la tarification des GPU Google Cloud
• Guide d'architecture du système TPU
• Catalogue NVIDIA NGC pour des conteneurs optimisés
• Prix et disponibilité des GPU Hivenet

FAQ : questions fréquemment posées sur les GPU de Google et les GPU Google Cloud

Qu'est-ce que l'offre GPU de Google ?

Google ne fabrique pas de GPU traditionnels mais fournit un accès aux GPU NVIDIA via Google Cloud Platform. En outre, Google développe des unités de traitement tensoriel (TPU) propriétaires optimisées pour les charges de travail de l'IA.

À quoi servent les GPU Google Cloud ?

Les GPU Google Cloud accélèrent les charges de travail gourmandes en ressources de calcul, telles que la formation de modèles d'IA, l'inférence, le rendu graphique, le calcul haute performance (HPC) et les applications d'IA générative.

En quoi les GPU diffèrent-ils des GPU de Google Cloud ?

Les TPU sont conçus sur mesure par Google pour les calculs d'IA utilisant de nombreuses matrices, offrant ainsi une plus grande efficacité pour les charges de travail alignées, telles que l'apprentissage en profondeur et l'inférence. Les GPU offrent plus de flexibilité et prennent en charge un plus large éventail de charges de travail.

Quels types d'instances de machines GPU sont disponibles sur Google Cloud ?

Google Cloud propose plusieurs séries de machines GPU, notamment la série A (optimisée pour l'IA et le HPC), la série G (charges de travail graphiques et d'inférence) et les instances N1 auxquelles les utilisateurs peuvent associer certains modèles de GPU.

Puis-je associer des GPU à des machines virtuelles existantes sur Google Cloud ?

Oui, Google Cloud vous permet d'ajouter ou de supprimer des GPU dans les instances de machines virtuelles Compute Engine, ce qui permet une mise à l'échelle flexible en fonction des besoins de charge de travail.

Comment l'utilisation du GPU est-elle facturée sur Google Cloud ?

Google Cloud propose une tarification flexible avec facturation à la seconde, de sorte que vous ne payez que pour les ressources GPU que vous utilisez. Les prix varient en fonction du type de processeur graphique, de la série de machines et de la région.

Quels sont les défis auxquels je pourrais être confronté lors de l'accès aux GPU sur Google Cloud ?

Les défis courants incluent les limites de quotas, les contraintes de disponibilité régionales, la tarification complexe et la complexité de la configuration, telle que l'installation et la configuration des pilotes.

Comment puis-je surmonter les limites de quota et de disponibilité des GPU ?

Demandez des augmentations de quota à l'avance, envisagez des stratégies de déploiement multirégionales et explorez d'autres fournisseurs si un accès immédiat est essentiel.

Des pilotes propriétaires sont-ils requis pour les GPU Google Cloud ?

Oui, l'installation de pilotes propriétaires NVIDIA est nécessaire pour activer toutes les fonctionnalités du GPU sur vos instances. Google Cloud fournit de la documentation et des images préconfigurées pour simplifier ce processus.

Quelles sont les considérations de sécurité importantes lors de l'utilisation des GPU Google Cloud ?

Les contrôles d'accès sécurisés, le chiffrement des données, l'isolation des ressources et la surveillance sont essentiels pour protéger les charges de travail de l'IA et les données sensibles sur les instances alimentées par GPU.

Puis-je utiliser les GPU Google Cloud pour les pipelines d'apprentissage automatique ?

Absolument. Google Cloud intègre des GPU à des services tels que Google Kubernetes Engine et Vertex AI pour rationaliser la formation, le déploiement et l'inférence des modèles d'IA.

Existe-t-il des alternatives aux GPU Google Cloud pour une tarification et une disponibilité prévisibles ?

Oui, certains fournisseurs proposent des instances GPU dédiées avec une tarification transparente et une gestion simplifiée, ce qui peut convenir aux équipes qui recherchent des coûts prévisibles et une assistance directe.

Comment choisir entre les GPU et les TPU pour mes charges de travail AI ?

Choisissez des GPU pour leur flexibilité et leurs charges de travail diversifiées, en particulier si vous utilisez des frameworks tels que PyTorch. Optez pour les TPU lorsque vous entraînez des modèles à grande échelle alignés sur des frameworks optimisés pour les TPU pour une meilleure efficacité.

Quel est le rôle des GPU NVIDIA dans l'écosystème cloud de Google ?

Les GPU NVIDIA alimentent les offres de GPU de Google Cloud, offrant des performances révolutionnaires pour les charges de travail basées sur l'IA, le HPC et les graphiques via différentes architectures GPU et différentes séries de machines.

Comment Google Cloud prend-il en charge l'accélération GPU pour les tâches de traitement des données ?

Google Cloud permet d'associer des GPU à des clusters Dataproc et prend en charge l'accélération des GPU dans les tâches Dataflow afin d'accélérer l'apprentissage automatique et le traitement des données à forte intensité de calcul.

Si vous avez d'autres questions ou si vous avez besoin d'aide, n'hésitez pas à contacter l'assistance Google Cloud ou à consulter la documentation officielle de Google Cloud GPU.

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