Performancesteigerung von Cloud-GPUs
23. Mai 2019Exoscale erweitert sein Cloud-Portfolio um neue GPU-Instanzen auf Basis der leistungsfähigen NVIDIA Tesla V100 Grafikchips. Das Unternehmen bietet das neue Angebot unter dem Namen „GPU2“ an.
Mit dieser Erweiterung seines Portfolios unterstützt Exoscale Big-Data-Wissenschaftler und Ingenieure im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), da sich die ihnen zur Verfügung stehende Rechenleistung künftig massiv erhöhen wird und noch größere sowie komplexere Machine-Learning-Algorithmen bearbeitet werden müssen. Die erforderliche Dauer zur Berechnung von Projekten auf Basis von Machine Learning (ML) verkürzt sich durch diese Neuerung drastisch. Je nach Projekt können die Berechnungen in wenigen Tagen erfolgen, anstatt wie zuvor mehrere Wochen in Anspruch zu nehmen.
Das wird unter anderen durch den Einsatz der Grafikprozessoren NVIDIA Tesla V100 realisiert. Diese basieren auf der Volta-Architektur von NVIDIA und verfügen über 5.120 CUDA-Kerne sowie 640 Tensor-Kerne. Bei Exoscale kommen pro Instanz vier Tesla V100 Grafikkarten zum Einsatz und stellen Kunden bei der Nutzung einer einzigen virtuellen Maschine eine Leistung von bis zu 448 TeraFLOPS mit gemischter Präzision bei der ML-Performance zur Verfügung. Zur Einführung des neuen GPU2-Angebots senkt der Cloud-Anbieter den Preis der aktuell eingesetzten GPUs auf Basis von NVIDIA Tesla P100 um 15Prozent. Mit 18,7 TeraFLOPS pro Chip und seinem neuen Basispreis bietet das auf Tesla-P100-Grafikprozessoren basierende Angebot eine barrierefreie Lösung für den Einstieg und das Experimentieren im Bereich des High Performance Computing. Exoscales Tesla-P100-Instanzen sind ab sofort für einen Preis von 1,0620 €/Std verfügbar.
„Wir bieten mit der Erweiterung unseres Cloud-GPU-Portfolios ein in jeder Hinsicht attraktives Angebot, das auf dem Markt seinesgleichen sucht“, kommentiert Antoine Coetsier, CEO von Exoscale. „Die Preise für Cloud-GPUs sind ausgesprochen uneinheitlich, und es kann zu erheblichen Unterschieden in der Preisgestaltung beim Vergleich verschiedener Anbieter kommen. Auch wenn unser Angebot nicht alle potenziell möglichen Varianten von GPU-Instanzen umfasst, ist es trotzdem bis zu 78% günstiger, auch unter Berücksichtigung der Vorteile von On-Demand- wie auch Long-term-Anwendungsfällen“, so Coetsier abschließend.
