Vergleich von IBM Cloud und AWS

Bare-Metal-Server mit GPUs in der IBM Cloud bieten mehr Leistung fürs Geld bei fünf TensorFlow-Machine-Learning-Modellen als Server von Amazon Web Services (AWS).

Was ist eine GPU?

Sehen Sie, wie Alex Hudak die Grundlagen von GPUs für Cloud-Server erklärt, warum Sie GPUs brauchen und wie sie genutzt werden.

In diesen Bereichen können Ihnen GPUs helfen

Unabhängig davon, ob Sie Onlinespiele entwickeln, Spielplattformen erstellen oder Gaming-Innovationen schaffen, mit der IBM Cloud können Sie exzellente und spannende Spielerlebnisse bieten.
Symbol für den Einsatz von GPUs in der Finanzdienstleistungsbrache
Mit intelligenten und sicheren Lösungen in der IBM Cloud können Finanzinstitute jeder Größe so schnell wie Startups agieren.
Symbol für den Einsatz von GPUs in der wissenschaftlichen Forschung und im Gesundheitswesen
Wissenschaftler, Forscher und Ärzte können komplexe molekulare Modellierungsrechnungen schneller lösen und enorme Mengen seismischer Daten analysieren.
Symbol für das Gesundheitswesen
Mit dem zuverlässigen IBM Angebot an erweiterten Daten- und KI-Tools sowie HIPAA- und GxP-konformen Datasets ist die Umstellung auf die Cloud einfach.

Spectral MD optimiert die Behandlung von Verbrennungen mit fortschrittlicher Bildgebung und maschinellem Lernen

Dank der Leistung von GPUs für Cloud-Server auf Bare-Metal-Servern in der IBM Cloud konnte Spectral MD, Inc. die Geschwindigkeit seines DeepView Wound Imaging System erhöhen, das Wunden in Bildform dokumentiert. Dadurch sind präzisere Diagnosen möglich, die zu besseren Ergebnissen für Patienten und Kostensenkungen für Anbieter medizinischer Leistungen beitragen.

Dank der Rechenleistung der GPU-Prozessoren können wir jetzt in weniger als einem Tag Machine-Learning-Aufgaben durchführen, die zuvor bis zu zehn Tage dauern konnten.

Jeffrey Thatcher , PhD Chief Scientist, Spectral MD

Kundenreferenzen

Warum GPUs in der IBM Cloud?

Sie erhalten direkten Zugang zu einem der branchenweit flexibelsten Prozesse für die Serverauswahl, der nahtlosen Integration von IBM Cloud-Architektur, -APIs und -Anwendungen sowie einem weltweiten Netz von modernen Rechenzentren.

GPU-Optionen für virtuelle Server

NVIDIA Tesla V100

GPU:  1 x Volta V100
Hauptspeicher: 16 GB HBM2
NVIDIA-Tensor-Kerne: 640
NVIDIA-CUDA-Kerne: 5120
Speicherbandbreite: 9000 GB/s

Stündlich

Bis zu 2 GPUs pro virtuellem Server
Bis zu 16 vCPUs und 120 GB RAM
KI, Deep Learning und HPC

Ab: 3,06 USD pro Stunde

Monatlich

Bis zu 2 GPUs pro virtuellem Server
Bis zu 16 vCPUs und 120 GB RAM
KI, Deep Learning und HPC

Ab: 2.233,80 USD pro Monat

NVIDIA Tesla P100

GPU: 1 x Pascal GP100
Hauptspeicher: 16 GB HBM2
NVIDIA-CUDA-Kerne: 3584
Speicherbandbreite: 720 GB/s

Stündlich

Bis zu 2 GPUs pro virtuellem Server
Bis zu 16 vCPUs und 120 GB RAM
Schnelle Skalierung und Bereitstellung

Ab: 1,95 USD pro Stunde

Monatlich

Bis zu 2 GPUs pro virtuellem Server
Bis zu 16 Kerne und 120 GB RAM
Schnelle Skalierung und Bereitstellung

Ab: 1.279,18 USD pro Monat

GPU-Optionen für Bare-Metal-Server

NVIDIA Tesla V100 mit 32 GB

GPU: 1 x Volta GV100
Hauptspeicher: 32 GB HBM2
NVIDIA-Tensor-Kerne: 640
NVIDIA-CUDA-Kerne: 5120
Speicherbandbreite: 9000 GB/s

Monatlich

Dual Intel Xeon
E5-4110

Ab: 519 USD pro Monat

Dual Intel Xeon E5-4110 (2,10 GHz)
16 Kerne
32 GB RAM
1 x 1 TB SATA
20 TB Bandbreite*

Monatlich

Dual Intel Xeon
E5-5120

Ab: 634 USD pro Monat

Dual Intel Xeon E5-5120 (2,20 GHz)
28 Kerne
32 GB RAM
1 x 1 TB SATA
20 TB Bandbreite*

Monatlich

Dual Intel Xeon
E5-6140

Ab: 754 USD pro Monat

Dual Intel Xeon E5-6140 v4 (2,30 GHz)
36 Kerne
32 GB RAM
1 x 1 TB SATA
20 TB Bandbreite*

Legen Sie los

Nutzen Sie für Ihre rechenintensivsten Workloads GPUs für Cloud-Server, um unübertroffene Leistung zu erreichen. Melden Sie sich jetzt an und wir übernehmen die ersten 200 US-Dollar für Ihre Anwendungen und Server.

 

* 20 TB Bandbreite sind in Rechenzentren in den USA, Kanada und der EU enthalten. In allen anderen Rechenzentren sind 5 TB Bandbreite enthalten. Neue Preise und Angebote dürfen nicht mit anderen aktuellen oder zukünftigen Preisnachlässen kombiniert werden.