仅在发布几周后,NVIDIA A100 GPU已登录Google Compute Engine。
NVIDIA A100 Tensor Core GPU现已登录Google Cloud。
自NVIDIA A100 GPU正式发布仅一个月后,该产品就已登陆Google Compute Engine(云计算引擎),推出alpha测试版本,A100成为NVIDIA历史上进入云领域最快的一款GPU。
Google今日发布了搭载A100的加速器优化的VM(A2)实例系列,这也使得Google 成为全球首个提供A100——这一最新GPU的云服务商。
A100基于最新推出的NVIDIA Ampere架构,实现了NVIDIA有史以来最大的性能升级。相比前代产品,其训练和推理计算的性能提升高达20倍,极大的提升了工作负载运行速度,赋能AI革命。
Google Cloud产品管理总监Manish Sainani表示:“通常客户希望我们提供最新的软硬件服务来帮助他们推动其在AI和科学计算领域的创新。正如此前率先采用NVIDIA T4 GPU一样,随着A2 VM系列的发布,我们又荣幸地成为了市场上首家提供NVIDIA A100 GPU的大型云服务供应商,我们期待这些全新的性能能够引领客户实现创新。”
在云数据中心中,A100可赋能众多计算密集型应用,包括AI训练和推理、数据分析、科学计算、基因组学、边缘视频分析、5G服务等。
基于Google Compute Engine所搭载的A100的突破性性能,对于那些快速成长的、关键行业客户将能够加速其研究。A100可加速云端各种规模的、复杂的、不可预知的工作负载,包括纵向扩展AI训练和科学计算、横向扩展推理应用、实时对话式AI。
云端A100以突破性的性能为各种规模的工作负载提速
全新A2 VM实例系列可提供多级别性能,有效提速CUDA机器学习训练和推理、数据分析以及高性能计算的工作负载。
针对大型高要求工作负载,Google Compute Engine可提供a2-megagpu-16g实例。该实例包含16个A100 GPU,配置共计640GB GPU内存和1.3TB系统内存,并全部通过NVSwitch连接,总带宽高达9.6TB/s。
针对小型工作负载,Google Compute Engine亦可提供低配版A2 VM,从而满足其特定应用的需求。
Google Cloud宣布,不久后将把NVIDIA A100的支持范围扩展到Google Kubernetes Engine、Cloud AI Platform和其他Google云服务。
好文章,需要你的鼓励
近期数据显示,2026年5月前企业已宣布约9万个与AI相关的裁员岗位,部分预测称未来五年美国15%的工作将被AI取代。然而,Ramp与Revelio Labs追踪近2.2万家企业的最新报告显示:重度投入AI的企业反而实现了更快的人员增长,包括初级岗位在内的各职能人数均有上升。但这一数据主要来自技术型企业,能否普遍适用仍存疑。报告同时指出,资源匮乏的企业可能在AI浪潮中持续落后。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
AI数据中心开发商向多家电力公司同时提交大负荷接入申请以确定选址,导致区域需求预测虚高、电网投资失衡。美国联邦能源监管委员会(FERC)及ERCOT、PJM、SPP等机构正推动"承诺优先"规划机制,要求项目具备实质性商业承诺方可纳入长期传输规划。谷歌、亚马逊、微软、OpenAI等科技巨头支持建立标准化的项目成熟度评估体系,但各方在具体机制上仍存分歧。发电建设问题尚未被纳入联邦传输改革议程。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。