NVIDIA DGX: Der ultimative KI-Server für Deep Learning

Im schnell wachsenden Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist die beste Hardware der Schlüssel, um den Überblick zu behalten. Hier kommt NVIDIA DGX-Server sind praktisch, da sie mittlerweile als Industriestandard für Organisationen gelten, die nach einer Möglichkeit suchen, ihre KI-Bemühungen voranzutreiben. Diese Server wurden für Deep-Learning-Anwendungen entwickelt und bieten unübertroffene Rechenleistung und Integrationsfähigkeit, ganz zu schweigen davon, dass sie so konzipiert wurden, dass sie selbst die anspruchsvollsten Workloads künstlicher Intelligenz aller Zeiten bewältigen können. In diesem Blogbeitrag werden wir uns einige wichtige Funktionen und Vorteile der NVIDIA DGX-Serie ansehen und ihre Architektur und Leistungszahlen besprechen, bevor wir zum Abschluss Vorschläge machen, wie Sie sie nutzen können, um Ihre organisatorischen KI-Fähigkeiten zu verbessern. Egal, ob Sie ein IT-Entscheidungsträger, Datenwissenschaftler oder KI-Forscher sind, lesen Sie diesen Artikel, der einen ganzheitlichen Überblick darüber bietet, warum der NVIDIA DGX-Server zufällig der beste KI-Server für Deep Learning ist.

Was ist eine KI-Infrastruktur und wie passt NVIDIA DGX dazu?

Die KI-Infrastrukturlandschaft verstehen

Eine Infrastruktur für künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf das gesamte System aus Hardware-, Software- und Netzwerkelementen, das zum Entwickeln, Testen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Anwendungen erforderlich ist. Dazu gehören Rechenressourcen wie GPUs und CPUs, Datenspeichersysteme, spezialisierte Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch usw. In diesem Ökosystem befindet sich NVIDIA DGX: ein optimierter Deep-Learning-Performance-Server, der speziell für KI-Workloads leistungsstark ist. Mit seiner fortschrittlichen GPU-Architektur und integrierten Software-Stacks, die groß angelegte Modelle unterstützen, ist er ein wichtiger Bestandteil moderner Infrastrukturen für künstliche Intelligenz, mit denen Unternehmen ihre Arbeitsgeschwindigkeit beschleunigen und gleichzeitig bahnbrechende Ergebnisse erzielen können.

Die Rolle von NVIDIA DGX bei KI-gesteuerten Workloads

KI-gesteuerte Workloads, die von NVIDIA-GPUs angetrieben werden, stehen im Mittelpunkt der NVIDIA DGX-Server. Dies erreichen sie durch die Verwendung von Tensor-Cores, die speziell für künstliche Intelligenz entwickelt wurden und Deep-Learning-Operationen beschleunigen. Tatsächlich bieten diese Server eine unübertroffene Leistung. Nehmen wir zum Beispiel DGX A100, das acht NVIDIA A100 Tensor Core-GPUs enthält und eine KI-Leistung von bis zu 5 PetaFLOPS bieten kann.

Der bemerkenswerteste Vorteil der DGX-Serie ist ihre Fähigkeit, große KI-Modelle und riesige Datensätze zu verarbeiten. Die GPUs sind über die von NVIDIA entwickelte NVLink-Technologie verbunden, die eine hohe Bandbreite und eine Kommunikation mit geringer Latenz zwischen ihnen gewährleistet und so eine schnellere Verarbeitungszeit für komplexe KI-Modelle ermöglicht, als dies bei herkömmlichen Servern möglich ist.

Darüber hinaus optimiert der Software-Stack innerhalb eines NVIDIA DGX-Systems weitere Arbeiten mit künstlicher Intelligenz. Dieser umfasst verschiedene Entwicklungstools und Bibliotheken und unterstützt neben den Nvidia A100 GPUs auch beliebte Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder MXNet. Die umfassende Softwareumgebung steigert die Produktivität und vereinfacht die Bereitstellung sowie Verwaltung künstlicher Intelligenzmodelle.

Wenn wir uns beispielsweise interne Benchmarks ansehen, zeigt sich, dass DGX A100 die mehrwöchigen Trainingszeiten, die erforderlich sind, bevor Konvergenz gemäß einem BERT-ähnlichen Modell eintritt, auf nur wenige Tage reduzieren könnte. Eine solche Beschleunigung verkürzt nicht nur die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung, sondern ermöglicht auch häufigere Iterationen und Experimente, was zu einer besseren Genauigkeit und Effektivität bei der Modellierung führt.

Um alles zusammenzufassen: Die robuste Architektur und die integrierten Hochleistungsfunktionen der Software machen sie unverzichtbar, egal ob man die KI-gesteuerte Arbeitslast seines Unternehmens oder andere ähnliche Dinge, bei denen Erfolg wichtig ist, effizient skalieren möchte!

Warum Sie sich für NVIDIA DGX™ für KI entscheiden sollten

Mit der Wahl des KI-gesteuerten NVIDIA DGX ergeben sich unschlagbare Vorteile wie die neueste Hardwaretechnologie, integrierte All-in-One-Softwarelösungen und starke Unterstützung für die KI-Entwicklung. Hier sind DGX-Systeme für beschleunigtes KI-Training und Inferenz ausgelegt, die von NVIDIA A100 Tenor Core GPUs angetrieben werden, die branchenweit Spitzenleistungen erbringen. Diese GPUs sind über die NVLink-Technologie miteinander verbunden, was eine reibungslose Hochgeschwindigkeitskommunikation gewährleistet, die für die effiziente Verarbeitung riesiger Datenmengen in Modellen der künstlichen Intelligenz erforderlich ist. Darüber hinaus bietet die NVIDIA AI Enterprise Suite eine weitere Funktion, die die Bereitstellung und Verwaltung verschiedener Arten von KI-Workloads vereinfacht und gleichzeitig mit wichtigen Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch kompatibel ist. Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, ihre KI-Projekte zu beschleunigen, den Zeitaufwand für deren Entwicklung zu reduzieren und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Modellen zu verbessern, die in verschiedenen Branchen verwendet werden. Daher ist es unerlässlich, dass jedes Unternehmen NVIDIA DGX™ für KI zur Verfügung hat.

Welche GPUs treiben die NVIDIA DGX-Server an?

Übersicht über NVIDIA Tesla GPUs

Die Tesla-GPUs von NVIDIA wurden für wissenschaftliche Berechnungen, Datenanalysen und KI-Arbeiten von großem Ausmaß entwickelt. Die Produktreihe besteht aus V100-, T4- und P100-GPUs, die alle darauf ausgelegt sind, enorme Rechenleistung sowie Speicherbandbreite bereitzustellen. Die Volta-basierte V100 ist die beste ihrer Klasse für KI- und HPC-Workloads; sie verfügt über 16 GB oder 32 GB HBM2-Speicher sowie 640 Tensor-Kerne und bietet damit eine überragende Leistung bei Inferenz und Training. Die Turing-basierte T4 unterstützt Training, Inferenz und Videotranskodierung sowie andere unterschiedliche Workloads und ist außerdem für ihre Energieeffizienz bekannt, während die Pascal-basierte P100 dank ihrer Fähigkeit, anspruchsvolle Berechnungen mit 16 GB HBM2-Speicher und 3584 CUDA-Kernen durchzuführen, groß angelegte Analysen bewältigen kann. Daher sind NVIDIA DGX-Server, die mit diesen Grafikkarten ausgestattet sind, eine ausgezeichnete Wahl, wenn eine Beschleunigung der Entwicklungszykluszeit zur Beschleunigung von KI-Systemen für Hochleistungsrechnen erforderlich ist.

Erkundung der Fähigkeiten der A100- und V100-GPUs

Funktionen der NVIDIA A100 GPU

Die NVIDIA A100 GPU basiert auf der Ampere-Architektur und stellt einen enormen Fortschritt im Bereich der GPU-Technologie dar, da sie nicht nur unglaublich gut funktioniert, sondern auch unendlich skaliert werden kann. Sie verfügt über einen HBM2e-Speicher von bis zu 80 GB und eine Speicherbandbreite von mehr als 1.25 Terabyte pro Sekunde, wodurch sie alle Arten datenintensiver Operationen bewältigen kann. Eine einzelne A100 GPU kann in sieben kleinere GPUs aufgeteilt werden, die mithilfe der Multi-Instance GPU (MIG)-Technologie vollständig voneinander isoliert sind und jeweils über einen eigenen Cache, eigene Rechenkerne und einen Speicher mit hoher Bandbreite verfügen. Diese Funktion verbessert die Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Funktionen und ermöglicht gleichzeitig die effiziente Ausführung verschiedener Rechenlasten. Darüber hinaus verfügt die A100 unter anderem über 432 Tensor-Kerne der dritten Generation und 6912 CUDA-Kerne und bietet eine bessere Leistung pro Watt als frühere Modelle, was sie perfekt für KI-Training, Inferenz und HPC macht.

Funktionen der NVIDIA V100 GPU

Angetrieben von der Volta-Architektur ist die NVIDIA V100 GPU nach wie vor eine der leistungsstärksten Optionen für Aufgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz oder High-Performance Computing (HPC). Sie verfügt über 640 Tensor-Kerne sowie 5120 CUDA-Kerne, während ihr HBM2-Speicher entweder 16 GB oder 32 GB groß ist und somit eine Speicherbandbreite von mindestens 900 GB/s bietet. Die Tensor-Kerne der V100 sind speziell für Deep-Learning-Workloads konzipiert, wobei sie Trainingsgeschwindigkeiten mit einer Ausgabeleistung von schätzungsweise 125 Teraflops pro Sekunde während der Netzwerktrainingsphase liefern. Diese Art von Grafikkarte eignet sich sowohl für Unternehmen als auch für wissenschaftliche Forschungseinrichtungen, da sie Arithmetik mit gemischter Genauigkeit unterstützt, die schnelle Berechnungen ohne Genauigkeitsverlust gewährleistet. Darüber hinaus kann dieses spezielle Modell dank seiner enormen Rechenleistung in Verbindung mit einer großen Speicherkapazität verschiedene Funktionen ausführen, von der Durchführung massiver Simulationen bis hin zu Echtzeitanalysen, die komplexe Algorithmen erfordern würden.

Durch die Integration dieser hochmodernen GPUs in ihre DGX-Server hat NVIDIA es Unternehmen ermöglicht, jede Art von KI-Workload oder HPC-Aufgabe schneller und effizienter als je zuvor zu bewältigen.

Leistungsbenchmarks von NVIDIA DGX A100 und NVIDIA DGX H100

Leistungsbenchmarks für KI und HPC wurden von NVIDIA DGX A100 und DGX H100 gesetzt. Mit acht A100 Tensor Core GPUs erreicht die DGX A100 eine KI-Spitzenleistung von bis zu 5 PetaFLOPS. Dieses System eignet sich gut für Mixed-Precision-Computing, da es sowohl beim Training als auch bei der Inferenz von KI gleichzeitig gute Ergebnisse liefert. Durchsatz und Effizienz werden durch dieses System deutlich verbessert, das die Multi-Instance GPU (MIG)-Technologie unterstützt, die die Partitionierung einer GPU in mehrere Instanzen für unterschiedliche Workloads ermöglicht.

Auf der anderen Seite wurden vorherige Benchmarks von der NVIDIA DGX H100 mit verbesserten Leistungsmesswerten übertroffen, die von den neuesten H100-GPUs angetrieben werden. Diese GPUs bieten bis zu 60 Teraflops doppelte Präzisionsleistung, was auch schnellere Trainingszeiten für Deep-Learning-Modelle ermöglicht, die in KI-Aufgaben verwendet werden. Eine erstaunliche Sache an diesem Gerät ist die Integration neuer Tensor-Kerne der 4. Generation, die speziell für dünn besetzte und dichte Matrixberechnungen entwickelt wurden, wo sie beispiellose Geschwindigkeitsniveaus liefern. Neben der Datendurchsatzverstärkung durch NVLink- und NVSwitch-Technologien zwischen GPUs wird durch diese Funktionen auch die Rechenleistung durch eine verbesserte Kommunikation zwischen GPUs erhöht, wodurch die Gesamtkapazität der Berechnung weiter gesteigert wird.

Diese beiden sollten in der Lage sein, jede Art von Arbeitslast zu bewältigen, die ihnen auferlegt wird, da sie für die anspruchsvollsten Rechenaufgaben entwickelt wurden. Dies macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jede Organisation, die branchenweit an fortgeschrittener künstlicher Intelligenzforschung, Big-Data-Analyse oder komplexen Simulationen beteiligt ist. Dementsprechend haben sie sich heute neben der Landschaft der Performance-Computing-Anwendungen fest an der Spitze der High-End-Künstlichen Intelligenz etabliert.

Wie verbessert NVIDIA DGX™ KI und Deep Learning?

Beschleunigen Sie Deep Learning mit NVIDIA DGX

Die Nutzung von NVIDIA DGX™-Systemen beschleunigt Deep Learning, da sie mit integrierter Hardware und Software ausgestattet sind, die eine hohe Leistung bieten. Diese Systeme verfügen über die besten GPUs, die für KI-Workloads entwickelt wurden, darunter Modelle wie A100 und H100. Sie verwenden fortschrittliche Technologien wie Tensor Cores, Multi-Instance GPU (MIG), NVLink und NVSwitch, um die Rechenleistung sowie den Durchsatz zu steigern und gleichzeitig die Kommunikation zwischen den GPUs zu ermöglichen. Daher führt diese Konfiguration zu schnelleren Trainingszeiten während der Entwicklungsphasen komplexer Deep-Learning-Modelle und verbessert auch die Optimierung der Inferenzleistung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass NVIDIA DGX™-Hardware zusammen mit Softwarefunktionen verschiedene Aspekte des Deep Learning wie Geschwindigkeit und Skalierbarkeit erheblich verbessert, indem sie überlegene Ebenen davon bietet.

Anwendungsfälle von NVIDIA DGX in der KI-Forschung und -Industrie

KI-Studien und Geschäftsanwendungen werden von NVIDIA DGX™-Systemen vorangetrieben, die über unübertroffene Rechenleistung und Effizienz verfügen. Hier sind einige Anwendungsbeispiele:

Medizinische Bildgebung und Diagnostik

In der medizinischen Bildgebung konnten Diagnosen schneller und präziser gestellt werden dank NVIDIA DGX-Systeme. Durch die Verarbeitung großer Mengen medizinischer Daten, darunter MRT- oder CT-Scans, können KI-Modelle auf Basis von DGX Anomalien erkennen und eine Frühdiagnose mit höherer Präzision liefern. Eine Forschungsstudie der Stanford University ergab, dass KI-Algorithmen auf DGX A100 eine Genauigkeit von 92 % bei der Erkennung von Lungenentzündungen anhand von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs erreichten, was weitaus besser ist als bei herkömmlichen Methoden.

Autonome Fahrzeuge

NVIDIA DGX-Systeme werden bei der Entwicklung und Verbesserung der autonomen Fahrtechnologie stark eingesetzt. Die Echtzeit-Datenverarbeitung von verschiedenen Sensoren in selbstfahrenden Autos wird durch die Rechenleistung der DGX-Plattform ermöglicht. Das Training von Deep-Learning-Modellen zur Verbesserung der Objekterkennung sowie von Pfadplanungs- und Entscheidungsalgorithmen, die von Unternehmen wie Tesla oder Waymo in selbstfahrenden Fahrzeugen verwendet werden, erfolgt mithilfe von DGX; dies führt letztendlich zu sichereren selbstfahrenden Autos.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Chatbots, Übersetzungsdienste und virtuelle Assistenten sowie andere NLP-Anwendungen werden durch NVIDIA DGX-Systeme weiterentwickelt. Das GPT-3-Modell von OpenAI muss beispielsweise riesige Mengen an Textdaten innerhalb kurzer Zeit verarbeiten, was durch die robuste Architektur des DGX H100 erreicht wird, was zu einer kohärenteren, kontextuell genaueren usw. Sprachgenerierung führt. Was früher Wochen dauerte, kann jetzt in Tagen erledigt werden, was die Innovation bei KI-gesteuerten Kommunikationstools beschleunigt.

Finanzmodellierung und Risikomanagement

In der Finanzbranche basieren schnelle Analysen von Markttrends und Risikobewertungen auf den schnellen Rechenfähigkeiten von NVIDIA, die auf Deep Learning basieren und von ihrem System namens NVidia dgx a1000 Server Rack bereitgestellt werden. Sie können es hier lesen. Die Hochfrequenz-Handelsdatenverarbeitung auf Basis der Vorhersage von Aktienbewegungen mithilfe quantitativer Analysten entwickelte unter anderem robuste Risikomanagement-Frameworks auf Basis von DGX, wodurch JP Morgan die Rechenzeit für seine Risikomodelle um 40 % reduzieren konnte. Dies wiederum ermöglichte schnellere und genauere finanzielle Entscheidungen.

Klimawissenschaft und Wettervorhersage

Die Komplexität der Simulation atmosphärischer Phänomene erfordert umfangreiche Rechenleistung. Deshalb verwenden Klimaforscher NVIDIA DGX-Systeme für Wettervorhersagen. Sie können komplexe atmosphärische Phänomene nur dank der Rechenleistung des speziell für diese Zwecke entwickelten dgx a1000-Server-Racks von Nvidia genau simulieren. Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) verbesserte durch die Einführung von DGX die Zuverlässigkeit und Genauigkeit seiner Vorhersagen und verzeichnete bei schweren Ereignissen wie Hurrikanen eine um bis zu 20 % höhere Vorhersagegenauigkeit – ein entscheidender Schritt zur Vorbereitung auf derartige Naturkatastrophen.

Dies sind nur einige Beispiele unter vielen anderen Fällen, die dank der NVidia dgx-Plattform das Licht der Welt erblickt haben. Diese hat in den meisten Bereichen nichts weniger als revolutionäre Veränderungen bewirkt, die durch Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit den hier angewandten Deep-Learning-Algorithmen vorangetrieben wurden.

Erfolgsgeschichten: NVIDIA DGX in Aktion

Gesundheitswesen und medizinische Untersuchungen

Die Mayo Clinic verwendet NVIDIA DGX-Systeme, um ihre KI-basierte medizinische Forschung zu beschleunigen. Die Mayo Clinic hat DGX A100 verwendet, um große Datensätze zu verarbeiten, was ihr wiederum dabei geholfen hat, ausgefeiltere Diagnosemodelle für eine bessere Patientenversorgung zu erstellen. So konnte beispielsweise die Zeit für die Verarbeitung medizinischer Bilddaten erheblich reduziert werden, was zu schnelleren und präziseren Diagnosen führte.

Autonome Fahrzeuge

NVIDIA DGX-Lösungen werden von Waymo, einem der führenden Entwickler autonomer Fahrzeuge, beim Training und der Validierung seiner selbstfahrenden Technologie eingesetzt. Die enormen Sensordatenmengen, die Waymo für seine verschiedenen autonomen Fahrsysteme verarbeitet, waren nur durch die Rechenleistung von DGX möglich. Diese Leistung führt zu zuverlässigen, selbstfahrenden Autos, die innerhalb kurzer Zeit weit verbreitet eingesetzt werden können.

Pharmazeutische Entwicklung

Um die Arzneimittelentdeckungsprozesse zu beschleunigen, verwendet AstraZeneca NVIDIA DGX-Systeme. Die Integration von DGX A100 in die Forschungsabläufe vereinfacht die Analyse komplexer biologischer Daten und beschleunigt so die Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten bei AstraZeneca. Das Ergebnis ist eine effizientere Entwicklungspipeline, die zu einer schnelleren Markteinführung neuer Arzneimittel führt.

Was sind die Hauptfunktionen des DGX A100-Servers?

Technische Daten des DGX A100

Die KI-Recheninfrastruktur der NVIDIA DGX A100 ist in puncto Leistung und Flexibilität revolutionär. Hier sind detaillierte Spezifikationen, die ihre technischen Fähigkeiten demonstrieren:

• GPU-Architektur: Dieses Gerät mit Ampere-Architektur wird von NVIDIA A100 Tensor Core GPUs angetrieben.
• Anzahl GPUs: 8 parallel arbeitende NVIDIA A100 Tensor Core GPUs bieten insgesamt 320 GB GPU-Speicher.
• GPU-Speicher: Jedes ist mit 40 GB High-Bandwidth Memory (HBM2) ausgestattet, was insgesamt 320 GB GPU-Speicher ergibt.
• Eigenschaften: Es liefert bis zu 5 PetaFLOPS, die für verschiedene Workloads im Bereich KI und Hochleistungsrechnen erforderlich sind.
• ZENTRALPROZESSOR: Um CPU-gebundene Aufgaben effektiv bewältigen zu können, verfügt es über zwei AMD EPYC 7742-Prozessoren mit einer Basistaktfrequenz von jeweils 2.25 GHz und 64 Kernen auf jedem Chip.
• Systemspeicher: Mit Erweiterbarkeit auf bis zu 2 TB für speicherintensive Anwendungen, für die zunächst mindestens ein Terabyte Speicherplatz benötigt würde.
• Netzwerk: Es verfügt über integrierte InfiniBand-Verbindungen mit 800 Gigabit pro Sekunde, die eine schnelle Datenübertragung zwischen mehreren DGX-Systemen innerhalb von Rechenzentren ermöglichen.
• Lagerung: Die Speicherkapazität beträgt dreißig Terabyte (TB) und besteht aus NVMe-SSDs, die für schnelle Zugriffszeiten und hohe Durchsatzraten beim häufigen Lesen oder Schreiben großer Datenmengen während Vorgängen wie Trainingsübungen zum maschinellen Lernen optimiert sind. Auf diese Weise werden schnelle E/A-Vorgänge während der massiven Datenverarbeitungsaufträge gewährleistet, die für auf diesem Gerätetyp ausgeführte künstliche Intelligenzprogramme erforderlich sind.
• Leistungsaufnahme: Auch wenn der maximale Stromverbrauch sechs Komma fünf Kilowatt (6.5 kW) beträgt, sollte man angesichts seiner Rechenkapazitäten die Energieverwaltung nicht auf die leichte Schulter nehmen.
• Software: TensorFlow und PyTorch sowie andere beliebte Frameworks und das NVIDIA CUDA-Toolkit sind bereits vorinstalliert, sodass keine zusätzlichen Softwareinstallationen oder -konfigurationen erforderlich sind.

Durch die Kombination dieser erweiterten Funktionen erreicht NVIDIA DGX A100 Skalierbarkeit und Vielseitigkeit in der KI-Forschung, -Entwicklung und -Bereitstellung branchenübergreifend.

Vorteile des DGX A100 für Enterprise AI

Die NVIDIA DGX A100 ist eine hervorragende Wahl für KI-Anwendungen in Unternehmen, da sie viele Vorteile bietet:

1. Unübertroffene Leistung: Der DGX A100 kann komplexe KI-Workloads mit bis zu 5 PetaFLOPS Rechenleistung verarbeiten, was die Trainingszeit erheblich verkürzt und die Zeit bis zum Erkenntnisgewinn beschleunigt.
2. Skalierbarkeit: Mit erweiterbarem 2 TB Systemspeicher und integrierten 100 Gb/s InfiniBand-Verbindungen ermöglicht der DGX eine einfache Skalierung über mehrere Einheiten hinweg, wenn die Datenmenge wächst und der Rechenbedarf steigt.
3. Vielseitigkeit: Dank zwei AMD EPYC-Prozessoren und Unterstützung für die wichtigsten KI-Frameworks sowie dem optimierten Software-Stack von NVIDIA eignet sich der DGX A100 ideal für verschiedene KI-Aufgaben wie das Training von Modellen bis hin zur Inferenz in Hochleistungs-Computerumgebungen.
4. Effizienz: Obwohl bei maximaler Belastung bis zu 6.5 kW verbraucht werden, gewährleistet diese fortschrittliche Architektur eine effiziente Energienutzung und liefert gleichzeitig eine außergewöhnliche Leistung pro Watt.
5. Integration und Management: Der DGX A100 ist mit dem Software-Stack von NVIDIA vorkonfiguriert, was die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Workloads in Unternehmensumgebungen vereinfacht und somit die Entwicklungs- und Betriebspipeline-Prozesse optimiert.

Diese Vorteile machen den DGX A100 zu einem starken Konkurrenten unter den Maschinen, die von Organisationen eingesetzt werden können, die ihr Potenzial im Bereich der künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen möchten.

Vergleich DGX A100 mit DGX-1

Im Vergleich zum Vorgängermodell DGX-1 weist der DGX A100 mehrere Weiterentwicklungen und Verbesserungen auf:

1. Eigenschaften: Der DGX A100 bietet bis zu 5 PetaFLOPS, was deutlich höher ist als das eine PetaFLOP des DGX-1. Diese fünffache Steigerung der Rechenleistung ermöglicht die Ausführung komplexerer KI-Workloads und eine schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit.
2. Speicher und Skalierbarkeit: Während der DGX-1 auf 512 GB Systemspeicher beschränkt ist, unterstützt der DGX A100 bis zu 2 TB. Außerdem verfügt dieses Modell im Gegensatz zu den 56 Gb/s-Verbindungen des Vorgängermodells über blitzschnelle 100 Gb/s InfiniBand-Konnektivität, die die Skalierungsleistung bei der Integration mehrerer Einheiten erheblich verbessert.
3. Architektur und Vielseitigkeit: Laut NVIDIAs neuesten Informationen zu diesen beiden Produkten basieren sie auf unterschiedlichen Architekturen – Pascal für DGX-1 und Ampere für DGX A100. Neben der Steigerung der Rohleistung ermöglicht dies auch eine bessere Handhabung verschiedener künstlicher Intelligenz sowie Hochleistungs-Rechenaufgaben durch letzteres Gerät.
4. Energieeffizienz: Wenn wir sie hinsichtlich des Energieverbrauchs vergleichen (6.5 kW gegenüber 3.2 kW), dann ist es offensichtlich, dass sie zwar tatsächlich doppelt so viel Strom verbrauchen, aber dennoch eine um ein Vielfaches bessere Leistung erbringen. Auch wenn das neue Modell noch nicht perfekt ist, ist die Effizienz pro Watt beim alten höher als beim alten.
5. Software und Integration: Beide Systeme werden mit dem vorkonfigurierten Software-Stack von NVIDIA ausgeliefert, es gibt jedoch einige zusätzliche Updates speziell für Anwendungsfälle im Zusammenhang mit maschinellem Lernen, die nur auf DGX A100 angewendet wurden, um die Bereitstellung zu vereinfachen und gleichzeitig die Verwaltung von KI-Workloads zu verbessern, insbesondere bei Massenvorgängen wie dem gleichzeitigen Trainieren großer Datensätze.

Im Grunde genommen bedeutet das insgesamt Folgendes: Wenn Sie etwas möchten, das alles kann, was ich gerade gesagt habe, und noch mehr, dann besorgen Sie sich ein paar dieser Dinger namens „DGX A100“, ansonsten bleiben Sie beim „DGX-1“, weil der auch so ziemlich alles andere kann.

Wie kann man die NVIDIA DGX-Serie vertrauensvoll kaufen?

Versand und Handhabung von DGX AI-Servern

Um einen reibungslosen Übergang beim Kauf und der Vorbereitung der DGX AI-Serverlieferung zu gewährleisten, sollten Sie einige Punkte wissen:

1. Verpackungsspezifikationen: Sie verpacken Server sicher genug, damit diese den Transport überstehen, sodass alle Teile unbeschädigt und funktionsfähig bei Ihnen ankommen.
2. Lieferzeiten: Diese können je nach Verfügbarkeit und Zielort einige Tage oder mehrere Wochen dauern. Es wird empfohlen, das voraussichtliche Ankunftsdatum beim Kauf zu überprüfen.
3. Handhabungsanforderungen: DGX-Serversysteme sind große, schwere Geräte, die professionell gehandhabt werden müssen. Stellen Sie sicher, dass an Ihrem Empfangsort Entlademöglichkeiten sowie die notwendige Belegschaft und Ausrüstung für die Einrichtung vorhanden sind.
4. Prüfungen vor der Installation: Stellen Sie sicher, dass der Standort die verschiedenen Infrastrukturanforderungen erfüllt, z. B. eine ausreichende Stromversorgung, die Installation von Kühlsystemen und die Stärke der Netzwerkverbindung, die zur Unterstützung der Serverinstallation und des Serverbetriebs erforderlich sind.
5. Unterstützung nach der Lieferung: NVIDIA bietet nach der Lieferung umfassenden Support wie Installationsberatung sowie technische Hilfe, um eine einfache Integration in aktuelle Setups zu gewährleisten.

Informationen zu Enterprise-Support und Garantieoptionen

NVIDIA stellt sicher, dass Ihre DGX AI-Server so lange wie möglich mit maximaler Leistung laufen, indem sie starken Enterprise-Support und umfassende Garantieoptionen bieten. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Support-Services aufgeführt, die sie anbieten:

1. Technische Unterstützung: Mit diesem Programm können Sie rund um die Uhr Kontakt zum technischen Supportteam von NVIDIA aufnehmen. Diese Experten sind bestens geschult und können alle Probleme mit Software, Hardware oder Systemkonfiguration lösen.
2. Garantie-Abdeckung: Standardgarantien decken die Reparatur oder den Austausch defekter Teile ab, falls ein Problem mit den bei der Herstellung verwendeten Materialien oder der Verarbeitung vorliegt. Für längere Schutzzeiträume können Sie zusätzliche Garantieoptionen erwerben.
3. Software-Updates: Sie veröffentlichen regelmäßig neue Softwareversionen zusammen mit Firmware-Updates, die das Sicherheitsniveau erhöhen und die Leistung der Systeme an die neuesten KI-Tools sowie Technologiekompatibilitätsanforderungen anpassen.
4. Unterstützung vor Ort: Wenn ein Problem sofortige Aufmerksamkeit erfordert, kann je nach Schwere des Problems gemäß Service Level Agreements professionelle Unterstützung vor Ort bereitgestellt werden.
5. Schulung und Ressourcen: Es steht eine Menge Dokumentation sowie Schulungsmodule zur Verfügung, sodass die Teams mehr über diese Maschinen erfahren und gleichzeitig Einblicke gewinnen können, wie sie diese am besten einsetzen und so ebenfalls zu effizienten Benutzern werden können.

Um die Zuverlässigkeit und Effizienz der KI-Infrastruktur zu gewährleisten, sollten Unternehmen über diese Support-Maßnahme Bescheid wissen, da ihr Betrieb dadurch reibungslos und ohne Ausfallzeiten läuft.

Tipps für den Kauf bei autorisierten Händlern

Wenn Unternehmen hochwertige Unternehmenshardware wie NVIDIA DGX AI-Server kaufen, ist es wichtig, darauf zu achten, dass sie diese bei autorisierten Händlern kaufen, um Originalität, hochwertigen Service und After-Sales-Support zu gewährleisten. Im Folgenden sind einige wichtige Punkte aufgeführt, die Sie beachten sollten:

1. Stellen Sie die Berechtigung des Händlers fest: Arbeiten Sie grundsätzlich nur mit Verkäufern zusammen, die als von NVIDIA zugelassen registriert sind. Dies lässt sich auf der offiziellen Website von NVIDIA oder durch Kontaktaufnahme mit dem Supportteam überprüfen.
2. Überprüfen Sie Online-Rankings und Bewertungen: Unabhängige Bewertungsplattformen können Kundenbewertungen bereitstellen, die dabei helfen, den Ruf eines Anbieters zu beurteilen. Hohe Bewertungen und positive Rezensionen zeigen häufig, dass der Anbieter zuverlässige Dienste und Support bietet.
3. Garantiebestätigung und Supportbestimmungen: Stellen Sie sicher, dass alle von NVIDIA als Teil der Garantie angegebenen Leistungen auch von Ihrem Verkäufer erbracht werden. Andernfalls bietet außer autorisierten Händlern niemand sonst eine offizielle Garantie und umfassenden Support.
4. Bewertung des Kundendienstes: Informieren Sie sich, welche Art von Support nach dem Kauf angeboten wird. Es kann sich um Verfügbarkeit, Qualität oder beides handeln. Zusätzliche Unterstützung kann unter anderem in Form eines technischen Helpdesks und von Schulungen erfolgen, die normalerweise zusätzlich zu den Ressourcen autorisierter Händler bereitgestellt werden.
5. Unterlagen anfordern: Bewahren Sie Kopien von beispielsweise Kaufbelegen, Vertragsunterlagen und allen anderen relevanten Unterlagen auf, die bei der Geltendmachung eines Anspruchs oder bei einer späteren Bitte um Unterstützung von Nutzen sind.

Unternehmen sollten sich an diese Regeln halten, damit sie echte Produkte mit vollständigen Garantieansprüchen erhalten, die durch erweiterten Support durch eine vollständige Optimierung der Nvidia-KI-Investition abgesichert sind.

Warum sollten Sie für Ihre KI-Rechenanforderungen DGX Cloud in Betracht ziehen?

Vorteile der DGX Cloud für die Skalierung der KI-Infrastruktur

DGX Cloud bietet viele bemerkenswerte Vorteile, die bei der Skalierung der KI-Infrastruktur helfen:

1. Skalierbarkeit, wann immer nötig: Es beschleunigt die bedarfsgerechte Skalierung der Rechenleistung und macht so eine umfangreiche physische Infrastruktur überflüssig.
2. Verwaltete Dienste: Dadurch wird eine Umgebung geschaffen, die vollständig von Fachleuten verwaltet wird, um den Aufwand zu minimieren und sich auf die Bereiche Entwicklung und Bereitstellung zu konzentrieren.
3. Überlegene Leistung: Mit den speziell für KI-Workloads entwickelten Hochleistungs-GPUs von NVIDIA erzielen Modelle und Anwendungen stets eine optimale Leistung.
4. Sicherheit zuerst: Robuste Sicherheitsmaßnahmen und Verschlüsselungsprotokolle gewährleisten den Datenschutz und erfüllen gleichzeitig die Compliance-Standards.
5. Weltweite Verfügbarkeit: Auf Rechenressourcen der künstlichen Intelligenz kann weltweit von jedem Standort aus zugegriffen werden, an dem eine Internetverbindung besteht. Dies verbessert die Zusammenarbeit zwischen Teams, die in verschiedenen Regionen tätig sind.

Integration von NVIDIA AI Enterprise und DGX Cloud

Für ein Unternehmen, das seine KI-Funktionen verbessern und erweitern möchte, ist die Integration von DGX Cloud mit NVIDIA AI Enterprise ideal. Für den Einsatz auf der GPU-beschleunigten Infrastruktur von NVIDIA bietet es eine leistungsstarke Palette an Tools für künstliche Intelligenz und Datenanalyse. Im Folgenden sind einige Vorteile aufgeführt, die Unternehmen durch die Nutzung erzielen können:

1. Einzelne Plattform: Dies erleichtert die Bereitstellung, Verwaltung sowie das Hoch- und Herunterskalieren von Workloads künstlicher Intelligenz.
2. Bessere Leistung: Dies ist durch die Kombination von Funktionen möglich, die den Software-Anwendungsstapel von NVIDIA für KI zusammen mit ihren Hochleistungs-GPUs nutzen und so schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten bei gleichzeitiger Reduzierung der Latenzen gewährleisten.
3. Skalierbarkeit: Die in der Cloud gehostete Infrastruktur von DGX Cloud ermöglicht es einem Unternehmen, die dem maschinellen Lernen zugewiesene Ressourcenmenge je nach Nachfrageschwankungen problemlos anzupassen.
4. Einfache Verwaltung: Integrierte Verwaltungstools rationalisieren administrative Aufgaben, führen zu einer geringeren Komplexität im Betrieb und sparen Zeit und Aufwand.
5. Verbesserte Sicherheit: Die gebotene Sicherheit deckt alles Notwendige ab, etwa die Einhaltung von Industriestandards, sodass selbst heikle Arbeitsabläufe im Bereich maschinelles Lernen sowie die damit verbundenen Datensätze geschützt sind.

Durch die Zusammenführung dieser beiden Angebote können Unternehmen eine Umgebung schaffen, in der Innovationen schnell entstehen und die durch eine solide Grundlage für betriebliche Spitzenleistung im Hinblick auf die Skalierbarkeit innerhalb von KI-Systemen unterstützt wird.

Beispiele für DGX Cloud-Bereitstellungen in der Branche

Branchen nutzen DGX Cloud auf verschiedene Weise, um Innovation und Effizienz zu fördern:

1. Gesundheitswesen: Mithilfe von DGX Cloud können medizinische Einrichtungen die Arzneimittelforschung beschleunigen und medizinische Bildgebungsverfahren sowie Genomanalysen schneller durchführen. Diese Einrichtungen können riesige Datenmengen schnell durchforsten, indem sie die Möglichkeiten des Hochleistungsrechnens nutzen und so die Entwicklung neuer Behandlungen und personalisierter Medizin beschleunigen.
2. Finanzen: Finanzunternehmen nutzen die DGX-Cloud, um bessere Ergebnisse in Bereichen wie algorithmischem Handel, Betrugserkennung und Risikomanagement zu erzielen. Sie können große Mengen an Finanzdaten genauer und schneller verarbeiten, da sie fortschrittliche KI-Modelle mit maschinellem Lernen integriert haben und sich so die Oberhand auf dem Markt verschaffen.
3. Automobil: Die Automobilindustrie setzt bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS) auf DGX Cloud. Durch die Nutzung dieser Cloud-basierten Infrastruktur können unter anderem komplexe Fahrszenarien simuliert, KI-Modelle trainiert und die Fahrzeugsicherheit und -leistung verbessert werden.

Diese Beispiele zeigen, wie vielfältig die Anwendung in den unterschiedlichen Sektoren ist, zeigen aber auch, dass sie das Potenzial hat, mithilfe skalierbarer und für die DGX Cloud optimierter KI-Lösungen bahnbrechende Veränderungen herbeizuführen.

Referenzquellen

Nvidia DGX

Computerhardware

Grafikkarte

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Was ist NVIDIA DGX und wie hilft es bei der Entwicklung von KI?

A: Der NVIDIA DGX ist ein kompetenter KI-Server, der Deep Learning und generative KI-Workflows beschleunigen soll. Er arbeitet mit hochmodernen Tensor-Core-GPUs und bietet die beste Leistung, die sich Forscher oder Ingenieure wünschen können. Darüber hinaus bietet der DGX dank der Verwendung der NVIDIA AI Enterprise Software Suite hervorragende Unterstützung für KI-Projekte.

F: Welche verschiedenen Modelle sind in NVIDIA DGX verfügbar?

A: NVIDIA stellt viele Arten von DGX-Modellen her, darunter NVIDIA DGX-1, DGX Station und DGX Station A100 sowie weitere aktuelle Versionen mit mehr Funktionen. Jedes Modell ist anders konzipiert, um komplexe Aufgaben mit unterschiedlicher Verarbeitungsleistung und Speicherstufen zu bewältigen.

F: Wie verbessert NVIDIA DGX SuperPOD™ die KI-Leistung?

A: Durch die Kombination mehrerer DGX-Systeme zu einem System, einem sogenannten Supercomputer, entsteht NVIDIA DGX SuperPOD™, das als Programm für künstliche Intelligenz fungiert und Rechenleistung jenseits des normalen Verständnisses bietet. Dieses Design bietet auch höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten, wodurch es sich für Big-Data-Anwendungen eignet, die maschinelles Lernen im großen Maßstab oder tiefe neuronale Netzwerke beinhalten.

F: Welche GPU-Typen verwendet das Unternehmen in seinen Produkten, beispielsweise NVIDIA DGX?

A: In diesen Systemen finden sich hochmoderne Grafikprozessoreinheiten wie Tesla V100, 8x V100 und sogar das H100-System – erst kürzlich von der Nvidia Corporation selbst auf den Markt gebracht; alle diese Komponenten wurden speziell für Zwecke des Hochleistungsrechnens (HPC) entwickelt, können aber gleichzeitig verschiedene Arten von künstlichen Intelligenzprojekten unterstützen, die auf der Verarbeitung großer Datenmengen und der Erstellung generativer Modelle basieren.

F: Können Sie erklären, was „NVIDIA DGX Station“ bedeutet, und einige Einsatzbereiche vorschlagen?

A: Bürobasierte künstliche Workstations wie die NVIDIA DGX Station helfen Mitarbeitern, ihre Aufgaben schneller zu erledigen. Ihre Rechenleistung ist mit der in Rechenzentren vergleichbar, weshalb Wissenschaftler, die verschiedene KI-Modelle erstellen und testen möchten, sie so dringend benötigen – sie können dort alles effizient erledigen. Das neueste Modell heißt DGX Station A100 und wurde für Datenwissenschafts- und KI-Forschungszwecke entwickelt.

F: Was sind die Spezifikationen von NVIDIA DGX-1?

A: Es implementiert 8x Tesla V100 GPUs, 512 GB RAM und 4 x E5-2698 v4 CPUs, die alle auf maximale Recheneffizienz und Leistung zur Bewältigung von KI-Aufgaben ausgerichtet sind.

F: Wie trägt NVIDIA Base Command™ zu DGX-Operationen bei?

A: NVIDIA Base Command™ ist eine umfassende Verwaltungsplattform für künstliche Intelligenz, die den Betriebs- und Überwachungsprozess für DGX-Systeme vereinfacht. Benutzer können damit den Projektfortschritt effizient verfolgen, Ressourcen besser verwalten und die Leistung auf allen DGX-Servern optimieren.

F: Welche Rolle spielt das NVIDIA H100-System bei der Weiterentwicklung der KI?

A: Das NVIDIA H100-System basiert auf der NVIDIA Hopper-Architektur. Es ist die weltweit fortschrittlichste Tensor-Core-GPU. Dies beschleunigt KI und generatives Computing erheblich und macht es für hochmoderne KI-Forschung und -Anwendungen unverzichtbar.

F: Was sollte ich beim Kauf eines DGX-Systems beachten?

A: Beim Kauf eines DGX-Systems sollten Faktoren wie Postleitzahl und Uhrzeit des Zielorts, Code und Zeitpunkt der Annahme sowie der gewählte Versanddienst berücksichtigt werden. Daher kann die Annahme von diesen Faktoren abhängig sein, je nachdem, wo Sie sich befinden oder was Ihren Anforderungen am besten entspricht.