Google借助计算引擎A2 VMs在云中推出了首批NVIDIA Ampere A100 GPU

google宣布基于nvidia ampere a100 tensor core gpu在google compute engine上引入了accelerator-optimized vm（a2）系列。a2在单个vm中最多可提供16个gpu，并且是公共云中第一个基于a100的产品。
google设计了a2虚拟机系列，以提高其客户的培训和推理计算性能。a2具有基于新nvidia ampere架构的nvidia a-100 tensor core图形处理单元。根据博客文章，a-100的计算性能是上一代gpu的20倍，并配备40 gb的高性能hbm2 gpu内存。此外，a2 vm配备多达96个intel cascade lake vcpu，可选的本地ssd，用于需要更快地将数据馈送到gpu和高达100 gbps网络的工作负载。
当客户的工作负载要求更高时，a2提供带有16个a100 gpu的a2-megagpu-16g实例，其中包括总共640 gb的gpu内存，1.3 tb的系统内存以及通过nvswitch连接的所有组件，最高可提供聚合带宽为9.6tb / s。
请注意，a2还提供了较小的配置，使客户可以满足他们对gpu计算能力的需求。客户可以选择五种配置，从一到16个gpu，具有两种不同的cpu和网络对gpu的比率-由于ampere的多实例组（mig）功能，每个gpu最多可划分为七个gpu实例。。
nvidia加速计算部门总经理兼副总裁ian buck在最近的公司博客中写道，a-100在gcp上的可用性：
在云数据中心中，a100可以支持广泛的计算密集型应用程序，包括ai培训和推理，数据分析，科学计算，基因组学，边缘视频分析，5g服务等。
借助a2系列，虚拟机google进一步扩展了预定义和自定义虚拟机的产品范围，从计算到加速器优化的机器。此外，该公司将继续与其他云竞争厂商如微软，该公司最近发布了新的通用和各种内存优化vm家庭英特尔芯片组（avx-512） -和aws，它最近发布了基于其ec2 inf1实例inferentia筹码。这些新的vm类型中有许多是针对具有ai和机器学习工作负载的客户的。
constellation research inc.首席分析师兼副总裁说：
云领导力之战主要是在ai之战中进行的，而这就是使企业的ai负载吸引到每个供应商的云中。中间是诸如nvidia之类的平台供应商，它们提供跨云平台和内部部署选项。因此，随着google将最新的nvidia平台引入其google cloud，它使cxo可以更轻松地将ai工作负载跨内部和（google）云迁移。
他还说：
随着google成为排名第三的供应商，它必须在吸引负载方面更加开放和更具创造力-这是google战略的另一个例子。相比之下，更大的aws和azure战略仍将转向ai负载的云专有计算架构。cxo必须意识到锁定对于大多数技术供应商而言仍然是理想的结果，并且需要权衡便利性，速度和锁定之间的风险。
目前，a2 vm系列处于alpha状态，客户可以通过注册来请求访问权限。此外，谷歌表示，公众可获得性和价格信息将在今年晚些时候发布。最后，该公司还宣布即将为nvidia a100提供对google kubernetes engine，cloud ai platform和其他服务的支持。

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