Elastic GPU Service

สามารถประมวลผลแบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพพลังด้วยเทคโนโลยี GPU

Elastic GPU Service (EGS) คือ บริการประมวลผลผ่าน GPU เหมาะสำหรับกรณีต่างๆ เช่น การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลวิดีโอ งานคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และการจำลองเสมือน โซลูชันของ EGS จะใช้ GPU ดังต่อไปนี้: AMD FirePro S7150, NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla P100, NVIDIA Tesla P4 และ NVIDIA Tesla V100

สิทธิประโยชน์

การเรียนรู้เชิงลึก
การฝึกเรียนรู้เชิงลึกออนไลน์และบริการอนุมาน การจดจำภาพ การระบุเนื้อหา และการจดนำเสียง
การประมวลผลวิดีโอ
HD media coding, 4K/8K HD live, การประชุมทางวิดีโอ และการซ่อมแซมฟิล์ต้นฉบับ
งานคำนวณทางวิทยาศาสตร์
การเรนเดอร์วิดีโอ การจำลองการชน การเงินเชิงคำนวณ พันธุวิศวกรรมและการพยากรณ์อากาศ
การจำลองเสมือน
งานออกแบบด้านวิศวกรรม การแก้ไขแบบนอนลิเนียร์และแอปพลิเคชันสำหรับการศึกษาทางไกล

คุณสมบัติ

  • ความสามารถในการประมวลผล

    สามารถในการประมวลผลได้หลาย GPU


    อินสแตนซ์ GA1

    อินสแตนซ์ GA1 สามารถมี AMD Fire Pro S7150 GPU จำนวนสี่ชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 160 GB โดยจะมีหน่วยความจำแบบ GPU ขนาด 32 GB และ 8192 คอร์ ซึ่งทำงานกันแบบขนาน และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 15 TFLOPS และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ double-precision ได้ 1 TFLOPS


    อินสแตนซ์ GN4

    อินสแตนซ์ GN4 สามารถมี NVIDIA Tesla M40 GPU จำนวนสองชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 96 GB โดยจะมีหน่วยความจำแบบ GPU ขนาด 24 GB และ 6000 คอร์ ซึ่งทำงานกันแบบขนาน และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 14 TFLOPS


    อินสแตนซ์ GN5

    อินสแตนซ์ GN5 สามารถมี NVIDIA Tesla P100 GPU จำนวนแปดชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 480 GB และ GPU มีหน่วยความจำ 128 GB สามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 74.4 TFLOPS ซึ่งช่วยให้สามารถทำการประมวลผลจำนวน floating-point ขนาดใหญ่แบบขนานที่จำเป็นต่อการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผล GPU เพื่อวัตถุประสงค์อื่นทั่วๆ ไป นอกจากนี้อินสแตนซ์ GN5 ยัง สามารถเก็บค่า floating-point แบบ double-precision ได้สูงสุดถึง 37.6 TFLOPS อีกด้วย เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงซึ่งจำเป็นในรูปแบบต่างๆ เช่น งานคำนวณทางวิทยาศาสตร์


    อินสแตนซ์ GN5i

    อินสแตนซ์ GN5i สามารถมี NVIDIA Tesla P4 GPU จำนวนสองชุด, 56 vCPU และหน่วยความจำ 224 GB โดย GPU มีหน่วยความจำ 16 GB และสามารถเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 11 TFLOPS และมีความสามารถในการคำนวณค่าแบบ INT8 ได้ถึง 44 TOPS


    อินสแตนซ์ GN6

    อินสแตนซ์ GN6 สามารถมี NVIDIA Tesla V100 GPU จำนวนแปดชุด, 88 vCPU และหน่วยความจำ 256 GB มีหน่วยความจำ GPU ขนาด 128 GB จากการใช้ Tensor Cores ทำให้อินสแตนซ์ GN6 สามารถคำนวณการเรียนรู้เชิงลึกได้ 1000 TFLOPS และเก็บค่า floating-point แบบ single-precision ได้ถึง 125.6 TFLOPS ซึ่งช่วยให้สามารถทำการประมวลผลจำนวน floating-point ขนาดใหญ่แบบขนานที่จำเป็นต่อการประมวลผล GPU เพื่อวัตถุประสงค์ทั่วๆ ไป นอกจากนี้
    อินสแตนซ์ GN6 ยังสามารถเก็บค่า floating-point