Computing(GCC)は、GPUアプリケーションに基づくコンピューティングサービスであり、リアルタイム且つ高速の並行コンピューティングおよび浮動小数点コンピューティング機能を備えており、3Dグラフィックスアプリケーション、動画コーデック、ディープラーニング、科学コンピューティングなどのユースケースに適しています。Machineと一致した管理方法を提供し、ユーザーのコンピューティング負荷を効果的に解決し、製品のコンピューティング効率と競争力を向上させます。優れたパフォーマンスと信頼性リアルタイム加速コンピューティングのGCCは優れたコンピューティングパフォーマンスを備えています。主流であるGPUとCPUを使用し、強力な単/倍精度の浮動小数点コンピューティング機能を提供しています。Flopsを超えることができます。安定且つ安全なサービスGCCは、安全で信頼性の高いネットワーク環境と完全な保護サービスを提供します。GCCは25Gネットワーク環境(一部の10Gネットワーク)にあり、プライベートネットワークのレイテンシーが低く、優れたコンピューティング能力を提供します。CVM、VPC、CLBなどのサービスとのペアリングをサポートし、特に管理およびメンテナンスコストを追加しなく、プライベートネットワークトラフィックが無料です。完全なセキュリティグループおよびネットワークACL設定により、ユーザーに輸出入インスタンスおよびサブネットからのネットワークインバウンドおよびアウトバウンドのトラフィックを制御し、セキュリティフィルタリングを行うことに役立ちます。Machineと同等の基礎クラウドセキュリティの基本的な保護と高予防サービスを享有します。迅速なインスタンスデプロイGCCは、料金プロセスが簡単で、購入するとすぐに使用できます。GCCの入門は簡単で、ユーザーが迅速にGPUのデモを構築でき、CVMと同等な管理方法が採用され、ジャンプサーバーをログインすることが必要なく、簡単に使えます。ドライバーのインストールとデプロイガイドがあるため、ハードウェアの拡張、ドライバーのインストールを行う必要がありません。汎用コンピューティングビデオコーデックGPUは、通常、専用のビデオコーデックハードウェアユニットを統合しており、CPUよりもっと速いビデオ処理速度を提供し、現在のネットワークビデオストリーム処理において高パフォーマンスの選択です。グラフィック処理GPUの従来の用途で、クラウドでは主に高パフォーマンスのデザイン業務(CAD/CAE)やクラウドゲームなどのシーンに適用されます。汎用コンピューティングGPUの優れた浮動小数点コンピューティング能力は、ディープラーニング、推理、科学などの業務に適用されます。ユースケース大規模なコンピューティングディープラーニングモデル簡単なディープラーニングモデル複雑なディープラーニングモデルレンダリングシーンcx大規模なコンピューティングGCCの優れたコンピューティング能力は、検索、ビッグデータのリコメンド、インテリジェントな入力方式などの大規模なデータ処理に適用されます。本来、数日をかかって完成できるはずのデータ量は、GCCを採用すると、数時間でコンピューティングが完了します。Machineを構築したクラスターをコンピューティングする必要でしたが、一台のGCCを使用して完了できます。ディープラーニングモデルディープラーニングモデルGCCは、ディープラーニングトレーニングのプラットフォームとして使用できます。GCCは、コンピューティングサービスを直接加速でき、外部と直接接続し通信することもできます。GCCはCVMと組み合わせて使用され、CVMはGCCのためにコンピューティングプラットフォームを提供します。COSは、GCCに大規模なデータを処理するためのクラウドストレージサービスを提供できます。簡単なディープラーニングモデルユーザーは、GCCを簡単なディープラーニング・トレーニングシステムとして使用し、基本的なディープラーニングモデルを完成させることができます。複雑なディープラーニングモデルCVMが提供するコンピューティングサービス、COSが提供するクラウドストレージサービス、クラウドデータベースMySQLが提供するオンラインデータベースサービス、クラウドモニターと大禹が提供するセキュリティモニタリングサービスを組み合わせることにより、機能が完備されているディープラーニングのオフライントレーニングシステムを構築でき、さまざまなオフライントレーニングタスクを効率的かつ安全に実行することに役立ちます。レンダリングシーンレンダリングは、ソフトウェアを使用してモデルから画像を生成するプロセスであり、ビデオ、アナログ、映画/テレビ番組制作などの幅広い分野に適用されます。ビジネスシーンをレンダリングするには、GPUグラフィックスカードによるグラフィックス加速とリアルタイムレンダリングが必要である同時に、大量のコンピューティング、メモリまたはストレージが必要です。高パフォーマンスのコンピューティング能力とグラフィックレンダリング能力により、オンライングラフィックレンダリング処理が可能になり、作成サイクルを大幅に短縮し、全体的な効率を向上させます。