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摘要：三個月前，谷歌宣布會在年年初推出這項功能針對機器學習及其他專門的工作負載，支持高端圖形處理單元。現(xiàn)在是年年初，谷歌言必出行必果今天正式發(fā)布谷歌云平臺上的，供廣大開發(fā)人員使用。
三個月前，谷歌宣布會在2017年年初推出這項功能：針對機器學習及其他專門的工作負載，支持高端圖形處理單元（GPU）?，F(xiàn)在是2017年年初，谷歌言必出行必果：今天正式發(fā)布谷歌云平臺上的GPU，供廣大開發(fā)人員使用。正如所料，這些GPU就是英偉達Tesla K80 GPU，開發(fā)人員能夠將最多八個這樣的GPU連接到任何自定義的計算引擎（Compute Engine）機器。
這些新的基于GPU的虛擬機在谷歌的三個數(shù)據(jù)中心：us-east1、asia-east1和europe-west1中可以使用。每個K80核心都搭載2466個英偉達的流處理器、12GB的GDDR5內存（K80板則搭載兩個核心和24 GB的內存）。
你在運行復雜的模擬工作，或者使用像TensorFlow、Torch、MXNet或Caffee這樣的深度學習框架時，永遠不會嫌計算能力太多。谷歌推出的這項新功能顯然針對經常需要啟動高端機器集群來支持機器學習框架的開發(fā)人員。新的谷歌云GPU與谷歌的云機器學習（Cloud Machine Learning）服務及其各種數(shù)據(jù)庫和存儲平臺集成起來。
在美國，每個GPU的成本是每小時0.70美元，在歐洲和亞洲數(shù)據(jù)中心，每個GPU的成本是0.77美元。說實話，這不便宜，但是搭載兩個核心和24GB內存的Tesla K80加速器同樣很可能需要你花掉幾千美元。
幾周后，谷歌計劃在舊金山召開Cloud NEXT大會――到時我們很有可能會聽到這家公司計劃將機器學習服務提供給更廣大的開發(fā)人員方面更詳細的新聞。
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