Plataforma de Cloud do Google no Brasil passa a utilizar a placa NVIDIA T4

Plataforma de Cloud do Google no Brasil passa a utilizar a placa NVIDIA T4

A placa de vídeo NVIDIA T4 agora está integrado nos servidores da plataforma Google Cloud no Brasil, juntando-se ao EUA, Europa, Índia, Japão e Singapura que também irão utilizar a plca, indicada para computação de alta performance, incluindo aplicações como  treinamento e inferência de deep learning, machine learning, data analytics e computação gráfica.

“A T4 se junta às nossas ofertas de GPU NVIDIA K80, P4, P100 e V100, oferecendo aos clientes uma ampla seleção de opções de computação aceleradas por hardware. A T4 é a melhor GPU em nosso portfólio de produtos para executar cargas de trabalho de inferência. Suas características de alto desempenho para FP16, INT8 e INT4 permitem executar inferência de larga escala com compensações de precisão/desempenho flexíveis que não estão disponíveis em nenhum outro acelerador.”
– Chris Kleban, gerente de produtos do Google Cloud

A NVIDIA Tesla T4, que utiliza a GPU TU104, foi anunciada em setembro de 2018. Assim como as RTX, voltadas para o público gamer, essa GPU é baseada na microarquitetura Turing, e promete entregar até 12x mais performance que o modelo da geração anterior, a tesla P4.

A T4 conta com 16 GB de memória GDDR6 e oferece até 320 GB/s de largura de banda. Há também 2560 CUDA Cores. Falando sobre uma métrica implementada com a microarquitetura Turing, a placa entrega 320 núcleos Tensor. O consumo é o mesmo da da geraçõ passada – 75W, o que permite sua utilização sem nenhum conector extra de energia. O poder computacional da placa é de 8,1 teraflops com cálculos FP32, 65 TFLOPs em FP16, 130 TFLOPs em INT8 e 260 TFLOPS em INT4.

A Tesla T4 também conta com motores dedicados à transcodificação de vídeo completamente renovados, capazes de oferecer o dobro de performance em relação a Tesla P4. De acordo com a NVIDIA, a placa é capaz de decodificar até 38 transmissões de vídeo Full HD simultaneamente. Os principais frameworks do mercado de Deep Learning (PyTorch, TensorFlow, MXNet e Caffee2), também são suportados.

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Editor-chefe no Hardware.com.br, aficionado por tecnologias que realmente funcionam. Segue lá no Insta: @plazawilliam
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