北京，2017年7月19日——
近日，青云QingCloud宣布推出GPU主机。QingCloud GPU主机是具备GPU加速计算能力的实例，可同时提供GPU和CPU计算资源，能够大幅提高机器学习及科学计算等大规模计算框架的运行速度，为搭建人工智能及高性能计算平台提供基础架构支持。GPU主机采取灵活的按需计费模式，大幅优化使用成本，适用于公有云、私有云及混合云等应用场景。
青云QingCloud GPU主机采用专为人工智能计算优化设计的NVIDIA Tesla P100 GPU，并采用直通的方式将物理GPU卡与虚拟机直接对接，减少虚拟化带来的损耗，全面释放物理GPU的计算加速能力。用户使用QingCloud GPU主机既可以享受云端弹性计算带来的好处，创建的GPU主机还能与现有云上资源实现无缝集成，享受到所有主机相关的安全性保障。
为用户带来超高性价比
-超高计算加速性能
NVIDIA Tesla P100 GPU采用专门为计算加速场景优化设计的NVIDIA Pascal架构，可提供3584个并行计算核心，单精度浮点运算能力达9.3TFLOPS，双精度浮点运算能力达4.7TFLOPS。单台GPU主机最多可挂载两块P100 GPU，并采用物理直通方式连接，消除虚拟化损耗，提供接近物理部署的计算性能。
-灵活易用
青云QingCloud GPU主机的部署十分便捷，与创建普通虚拟主机的操作类似，在QingCloud控制台上即可完成创建并挂载GPU，同时可以灵活指定操作系统，以及CPU和内存的资源配比。
-弹性使用，成本优化
相比自建GPU计算平台，青云QingCloud GPU主机帮助用户节省了搭建及运维的所有成本，同时通过弹性按需的计费方式，赋予用户更高的使用灵活性，优化整体使用成本。
应用场景丰富
-人工智能建模运算
基于P100强大的计算性能，青云QingCloud GPU主机可以为深度学习及神经网络训练提供更强大的支持，相比上一代GPU架构，进行神经网络训练的性能提升12倍。目前，QingCloud GPU主机支持TensorFlow、Caffe、Caffe Parallel、CNTK等主流人工智能算法框架。
-高性能计算及科学应用加速
已有多个领域超过400款高性能计算应用程序可以得到GPU优化支持，涵盖量子化学、分子动力学、气候和气象学、计算金融、数据挖掘等众多领域。同时，GPU主机也提供更为灵活的计算资源消费及管理方式，帮助高性能计算应用提高响应速度，并优化整体使用成本。
青云QingCloud CTO甘泉（Reno）表示，深度学习、神经网络训练和大数据分析在人工智能（AI）时代已经落地应用。GPU主机的推出，意味着QingCloud对该领域的认可和持续投入的决心。QingCloud GPU主机凭借超高性价比和丰富的应用场景，服务众多AI领域优秀的企业用户和合作伙伴。未来，QingCloud将联合更多合作伙伴，一起打造AI整体解决方案。
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