Le GPU AMD e Nvidia arrivano su Google Cloud Platform

Le istanze GPU arriverano nei primi mesi del 2017 su Compute Engine e Cloud Machine Learning colmando il divario con la concorrenza

GPU Google Cloud Platform

I tre principali modelli di GPU offerti da Google Cloud Platform

E’ stata una settimana movimentata per Google che nell’arco di pochi giorni ha annunciato l’arrivo di diversi servizi sulla propria piattaforma cloud. Dopo le news dedicate al machine learning, anche se la novità riguarda anche quest’ambito, l’attenzione della compagnia si rivolge alle general purpose GPU (gpgpu). AWS e Microsoft hanno proposto da alcuni mesi istanze cloud che sfruttano la potenza delle gpgpu e adesso è il turno di Google.

Nel calcolo parallelo le GPU sono in grado di offirire prestazioni superiori alle CPU. Ne consegue che affiancandole ai processori è possibile “risolvere” più rapidamente complesse analisi mediche, calcoli finanziari, simulazioni scientifiche, rendering video e workload complessi. E’ interessante notare che anche nella recente Top500 (Novembre 2016) il numero di sistemi con a bordo gpgpu è aumentato: sono almeno 62 i supercomputer che si appoggiano alle GPU, seguiti a lunga distanza dagli FPGA (solo una decina) – chip riprogrammabili che consentono come le GPU di sfruttare capacità computazionale aggiuntiva a quella delle CPU.

Alcuni dettagli  sulle nuove istanze GPU

A partire dai primi mesi del 2017, ufficializza Mountain View dal blog, Compute Engine e Cloud Machine Learning si avvantaggeranno delle GPU Nvidia (le “vecchie” Tesla K80 e le nuove Tesla P100) ed AMD (FirePro S9300 x2 ma non è da escludere, ipotizziamo, l’arrivo delle nuove soluzioni basate su architettura Polaris). Le prime saranno destinate al deep learning, machine learning, IA e workload HPC (High Performance Computing) mentre le seconde a servizi remote workstation – simile a Grid 2.0.

L’utente sarà in grado di lanciare le istanze GPU dalla Google Cloud Console o da linea di comando gcloud; ciascuna istanza potrà sfruttare fino ad un massimo di 8 schede video. Per quanto riguarda i costi, il provider adotta il classico modello “pay per use”, con tariffazione al minuto. In chiusura sono state riportate la testimonianze diretta di MapD e The Foundry che hanno avuto modo di provare “in anteprima” (early access), insieme ad altre aziende selezionate, le istanze gpu che vedremo l’anno prossimo in disponibilità generale:

“[Eseguendo] query di analisi standard sul dataset dei taxi di New York [1.2 miliardi di righe], abbiamo verificato che una singola istanza n1-highmem-32 con 8 GPU K80 è in media 85 volte più veloce di Impala eseguito su un cluster di 6 nodi ognuno dei quali [munito di] 32 vCPU. [L’innovativa configurazione dello storage SSD via NVME] riduce i tempi di caricamento di almeno 5 volte” ha dichiarato Todd Mostak (founder e CEO MapD).

The Foundry non ha fornito invece interessanti dettagli come MapD limitandosi a dire di essere entusiasta delle nuove istanze in queanto aprono nuovi orizzonti alle imprese che operano nel campo degli effetti visivi (VFX).

 

 

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