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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

Científicos, artistas e ingenieros necesitan acceder a una importante capacidad de cálculo paralelo. 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 propiedad suele ser elevado. Aproveche la potencia de las GPU mientras se beneficia de la principal propuesta de valor de la nube: convertir un gasto de capital en un gasto operativo.

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Hardware líder de mercado

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

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Simplificando casos de uso complejos

Tú céntrate en tus competencias básicas, nosotros nos preocuparemos del hardware que las hace posibles. Las GPU en la nube eliminan la barrera de entrada para casos de uso complejos como el aprendizaje automático, la IA y el streaming de vídeo.

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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

Visión general de la GPU en la nube

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

Prueba Linode GPUs
Pruebe las GPUVea si reúne los requisitos para una prueba gratuita de 7 días

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Ubicación del centro de datos

Familia de instancias de cálculo

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