GPU는 고성능 컴퓨팅, 딥 러닝 트레이닝 및 추론, 머신 러닝, 데이터 분석, 그래픽 등 다양한 워크로드의 작업 속도를 향상시킵니다. GPU 인스턴스는 인스턴스에 GPU(Graphics Processing Unit)가 추가 구성된 가상서버입니다.
여러 개의 GPU를 선택하여 사용 할수 있습니다.
| NVIDIA V100 for NVLink | |
|---|---|
| GPU Architecture | NVIDIA Volta |
| NVIDIA Tensor Cores | 640 |
| NVIDIA CUDA Cores | 5120 |
| DOUBLE-PRECISION Performance | 7.8 teraFLOPS |
| SINGLE-PRECISION Performance | 15.7 teraFLOPS |
| DEEP LEARNING Performance | 125 teraFLOPS |
| GPU Memory | 32GB HBM2 |
| Memory Bandwidth | 900GB/sec |
| Interconnect Bandwidth | 300GB/sec |
| System Interface | NVIDIA NVLink |
| Max Power Comsumption | 300 W |
| Compute APIs | CUDA, DirectCompute, OpenCL, OpenACC |
| NVIDIA T4 | |
|---|---|
| GPU Architecture | NVIDIA Turing |
| NVIDIA Tensor Cores | 320 |
| NVIDIA CUDA Cores | 2560 |
| SINGLE-PRECISION Performance | 8.1 teraFLOPS |
| Mixed-Precision (FP16/FP32) Performance | 65 teraFLOPS |
| INT8 | 130 teraFLOPS |
| INT8 | 260 teraFLOPS |
| GPU Memory | 16GB GDDR6 |
| Memory Bandwidth | 300GB/sec |
| Interconnect Bandwidth | 32GB/sec |
| System Interface | x16 PCIe Gen3 |
| Max Power Comsumption | 70 W |
| Compute APIs | CUDA, NVIDIA TensorRT, ONNX |