摘要：三个月前，谷歌宣布会在年年初推出这项功能针对机器学习及其他专门的工作负载，支持高端图形处理单元。现在是年年初，谷歌言必出行必果今天正式发布谷歌云平台上的，供广大开发人员使用。
三个月前，谷歌宣布会在2017年年初推出这项功能：针对机器学习及其他专门的工作负载，支持高端图形处理单元（GPU）。现在是2017年年初，谷歌言必出行必果：今天正式发布谷歌云平台上的GPU，供广大开发人员使用。正如所料，这些GPU就是英伟达Tesla K80 GPU，开发人员能够将最多八个这样的GPU连接到任何自定义的计算引擎（Compute Engine）机器。
这些新的基于GPU的虚拟机在谷歌的三个数据中心：us-east1、asia-east1和europe-west1中可以使用。每个K80核心都搭载2466个英伟达的流处理器、12GB的GDDR5内存（K80板则搭载两个核心和24 GB的内存）。
你在运行复杂的模拟工作，或者使用像TensorFlow、Torch、MXNet或Caffee这样的深度学习框架时，永远不会嫌计算能力太多。谷歌推出的这项新功能显然针对经常需要启动高端机器集群来支持机器学习框架的开发人员。新的谷歌云GPU与谷歌的云机器学习（Cloud Machine Learning）服务及其各种数据库和存储平台集成起来。
在美国，每个GPU的成本是每小时0.70美元，在欧洲和亚洲数据中心，每个GPU的成本是0.77美元。说实话，这不便宜，但是搭载两个核心和24GB内存的Tesla K80加速器同样很可能需要你花掉几千美元。
几周后，谷歌计划在旧金山召开Cloud NEXT大会――到时我们很有可能会听到这家公司计划将机器学习服务提供给更广大的开发人员方面更详细的新闻。
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