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Computación en la GPU para IA, machine learning y mucho más

GPU

GPU bajo demanda para cargas de trabajo de procesamiento paralelo, como machine learning, la computación científica y el procesamiento de vídeo.

Computación en la GPU para IA, machine learning y mucho más

GPU

GPU bajo demanda para cargas de trabajo de procesamiento paralelo, como machine learning, la computación científica y el procesamiento de vídeo.

GPU

Los científicos, artistas e ingenieros necesitan acceso a una potencia computacional paralela significativa. Linode ofrece máquinas virtuales optimizadas para GPU aceleradas por NVIDIA Quadro RTX 6000, que aprovechan la potencia de los núcleos CUDA, Tensor y RT para ejecutar cargas de trabajo de procesamiento complejo, aprendizaje profundo y trazado de rayos.


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GPU bajo demanda

Entre la compra, la instalación y el mantenimiento de las GPU, el coste de la propiedad suele ser alto. Las GPU Linode permiten aprovechar la potencia de las GPU mientras se benefician de la principal propuesta de valor de la nube: convertir un gasto de capital en un gasto de explotación.

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Hardware líder de mercado

Las GPU Linode son unidades Quadro RTX 6000 de NVIDIA, consideradas actualmente como una de las mejores del mercado. Con núcleos CUDA, Tensor y RT en cada unidad, estas GPU soportan cualquier caso de uso asociado con el procesamiento paralelo, el aprendizaje profundo o el trazado de rayos.

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Simplificando casos de uso complejos

Tu te concentras en tus capacidades principales, nosotros nos preocupamos por el hardware que las hace posibles. Las GPU Linode eliminan la barrera de entrada para casos de uso complejos como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la transmisión de video.

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Múltiples tipos de planes

¿Una tarjeta GPU no es suficiente para tus cargas de trabajo proyectadas? No hay problema. Los planes de GPU Linode ofrecen hasta seis tarjetas por instancia, dependiendo de la potencia que necesites.

Especificaciones

Especificaciones técnicas

Servicios gratuitos combinados

Servicios de pago gratuitos

Cargas de trabajo recomendadas

  • Modelos de ciencia de datos acelerados
  • Aplicaciones de aprendizaje automático
  • Análisis de inteligencia artificial
  • Cargas de trabajo de procesamiento paralelo
  • Aplicaciones de modelado y diseño en 3D
Vídeo en miniatura

Linode Visión general de la GPU

Tarjeta_GPU

Especificaciones Quadro RTX 6000

Núcleos CUDA (procesamiento paralelo) 4,608
Núcleos de tensor (machine learning y aprendizaje profundo) 576
Núcleos RT (Ray Tracing) 72
Memoria GPU 24 GB GDDR6
RTX-OPS 84T
Rayos Emitidos 10 Rayos Giga / Sec
Desempeño del FP32 16.3 TFLOPS

Rendimiento de la física de partículas por dólar

Gráfico animado del informe de pruebas de la GPU (2)

Planes de GPU dedicadas + RTX6000

  • Deslizador
  • Rejilla
$ /mo
MEMORIA CPUs Almacenamiento SSD Tarjetas de la GPU Transferencia Entrada de red Salida de red Mensualmente Por hora
32 GB 8 640 GB 1 16 TB 40 Gbps 10 Gbps $1,000 $1.50
64 GB 16 1280 GB 2 20 TB 40 Gbps 10 Gbps $2,000 $3.00
96 GB 20 1920 GB 3 20 TB 40 Gbps 10 Gbps $3,000 $4.50
128 GB 24 2560 GB 4 20 TB 40 Gbps 10 Gbps $4,000 $6.00

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