NVIDIA DGX™-Systeme: Revolutionäre Rechenleistung für KI und Deep Learning

Der Bedarf an leistungsstarken Computerlösungen ist so hoch wie nie zuvor, insbesondere in den Bereichen künstliche Intelligenz und Deep Learning. NVIDIA DGX ist die erste Wahl für alle Organisationen, Datenwissenschaftler oder Forscher, die in dieser sich ständig verändernden Welt der Technologie die Rechenleistung und Effizienz maximieren möchten. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über NVIDIA DGX-Systeme, indem Sie ihre Fähigkeiten und ihr Architekturdesign untersuchen und erfahren, wie sie KI- und Deep-Learning-Workflows für immer verändern können. Außerdem werden ihre Spezifikationen und praktischen Anwendungen untersucht, um den Lesern so eine breitere Wissensbasis darüber zu bieten, was diese hochmodernen Computer laut NVIDIA DGX von anderen im Bereich des Hochleistungsrechnens unterscheidet.

Was ist ein NVIDIA DGX™-System?

NVIDIA DGX™ verstehen

Ein NVIDIA DGX-System ist eine Plattform, die zur Beschleunigung von KI- und Deep-Learning-Workloads entwickelt wurde. Dies wird durch die Einbettung fortschrittlicher Software- und Hardwarearchitekturen neben hochmodernen GPUs von NVIDIA erreicht. Sie werden mit einem bereits installierten NVIDIA DGX-Software-Stack geliefert, der optimierte Versionen verschiedener Deep-Learning-Frameworks für eine einfache Bereitstellung und höchste Produktivität enthält. Beispielsweise kann die Verwendung von Plattformen wie DGX SuperPOD die Modelltrainingsdauer erheblich verkürzen, sodass Unternehmen schneller Ideen entdecken und kreative Lösungen implementieren können.

Hauptmerkmale von NVIDIA DGX™-Systemen

DGX™-Systeme zeichnen sich durch ihre erweiterten Funktionen und Leistungsmerkmale aus, die sie perfekt für KI- und Deep-Learning-Workloads machen. Dazu gehören:

1. NVIDIA Tesla GPUs: NVIDIA Tesla GPUs bilden den Kern aller DGX™-Systeme. Sie wurden für eine effizientere Parallelverarbeitung entwickelt und bieten somit eine Rechengrundlage für komplexe Aufgaben der künstlichen Intelligenz, die Hochleistungsrechenleistung (HPC) erfordern, wie sie in DGX-1 und DGX-2 zu finden ist.
2. NVLink-Verbindung: Die NVLink-Technologie von NVIDIA erstellt Verbindungen mit größeren Bandbreiten zwischen GPUs, was zu deutlich schnelleren Datenübertragungsraten führt und gleichzeitig sicherstellt, dass arbeitsintensive Berechnungen die bestmögliche Leistung erhalten.
3. DGX™ Software Stack: Dieser Software-Stack enthält optimierte Versionen bekannter Deep Learning-Frameworks, Tools zur Überwachung der Leistung während der Ausführung sowie Unterstützung für die Bereitstellung in Containern. Dadurch ist eine nahtlose Integration in vorhandene Umgebungen möglich und die Effizienzsteigerung in verschiedenen Bereichen wird maximiert.

Zusammen ermöglichen diese Funktionen Unternehmen, bei ihren KI-Projekten ein bisher ungeahntes Leistungsniveau zu erreichen, die Zeit für die Lösungsfindung zu verkürzen und Innovationen anzuregen.

Vergleich verschiedener DGX-Systeme

Um die beste Leistung und Skalierbarkeit für KI- und Deep-Learning-Projekte sicherzustellen, sollten Unternehmen verschiedene NVIDIA DGX™-Systeme hinsichtlich ihrer spezifischen Anwendungsfälle, Rechenleistung und Skalierbarkeitsoptionen vergleichen. Die Hauptmaschinen dieser Serie sind die DGX Station™ A100, DGX A100 und DGX-2™.

1. DGX Station™ A100: Dies ist ein KI-basiertes System für Gruppenarbeitsumgebungen, das maximal vier NVIDIA A100 Tensor Core GPUs nutzt. Es eignet sich am besten für Teams, die außerhalb des Rechenzentrums KI-Forschung und -Entwicklung betreiben, da es Leistung und Portabilität in Einklang bringt.
2. DGX A100: Dieser Computer ist leistungsstärker als der vorherige und wird hauptsächlich in Rechenzentren eingesetzt, da er bis zu acht NVIDIA A100 GPUs unterstützt, die über NVLink miteinander verbunden sind, um maximale Leistung zu erzielen. Er kann verschiedene Arbeitslasten bewältigen, vom Training großer Modelle bis hin zu komplexen Datenanalysen, was ihn ideal für Anwendungen auf Unternehmensebene macht.
3. DGX-2™: Unter den drei hier aufgeführten Produkten ist dies dank seiner sechzehn Nvidia V100 Tensor Core GPUs in Verbindung mit NVSwitch-Technologie das stärkste System der DGX-Reihe. Das Setup maximiert die Rechenressourcen für intensives Training künstlicher Intelligenzmodelle und bietet gleichzeitig eine hohe Effizienz pro Zeiteinheit für Hochleistungsrechenaufgaben.

Diese Flaggschiff-Geräte ermöglichen es den Unternehmen, erstklassige Hardwarelösungen auszuwählen, die ihren Anforderungen am besten gerecht werden und ihnen so die notwendigen Werkzeuge für die umfassende Entwicklung künstlicher Intelligenz bieten.

Wie wird NVIDIA DGX™ in KI und Deep Learning verwendet?

KI-Berechnung mit NVIDIA DGX™

NVIDIA DGX™-Systeme sind für KI- und Deep-Learning-Frameworks unglaublich wichtig, da sie unübertroffene Rechenleistung und Skalierbarkeit bieten. Sie können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter das Trainieren komplexer KI-Modelle, die Durchführung fortgeschrittener Datenanalysen und die Entwicklung neuronaler Netzwerke und maschineller Lernalgorithmen. DGX-Systeme sind mit GPU-Konfigurationen mit hoher Dichte wie NVIDIA A100 und V100 Tensor Core GPUs ausgestattet, die die Verarbeitungskapazitäten verbessern, um große Datensätze zu verarbeiten und Echtzeit-Inferenz zu ermöglichen. Daher nutzen Unternehmen NVIDIA DGX™, um Innovationen unter anderem in den Bereichen autonomes Fahren, Gesundheitsdiagnostik und Finanzmodellierung zu fördern und gleichzeitig innovative Lösungen für globale Probleme bereitzustellen.

Deep Learning-Anwendungen auf DGX-Systemen

Für viele Deep-Learning-Anwendungen sind NVIDIA DGX™-Systeme unverzichtbar, da sie genügend Rechenleistung für anspruchsvolle Aufgaben bieten. Hier sind einige Hauptanwendungen:

1. Bild- und Videoverarbeitung: Schnelle Verarbeitung und Echtzeitanalysen durch DGX-Systeme, die GPUs zur Objekterkennung, Bildklassifizierung und Videosegmentierung nutzen, sind für Medien, Überwachung und autonome Fahrzeuge unverzichtbar.
2. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): DGX-Systeme können Sprachmodelle im großen Maßstab trainieren, was für die maschinelle Übersetzung und andere Anwendungen nützlich ist, wie etwa für die Stimmungsanalyse oder Konversations-KI-Tools, die den Kundenservice und die Fähigkeiten zur Inhaltsempfehlung verbessern.
3. Gesundheitswesen und biomedizinische Forschung: Die Entwicklung diagnostischer Instrumente beschleunigt sich ebenso wie die personalisierte Medizin oder Arzneimittelentdeckung dank der Rechenkapazitäten von DGX-Systemen, einschließlich NVIDIA DGX A100; diese ermöglichen außerdem schnellere und genauere Vorhersagen/Analysen, da sie riesige Mengen medizinischer Daten verarbeiten.
4. Finanzdienstleistungen: Im Finanzwesen werden DGS hauptsächlich zur Betrugserkennung, aber auch für algorithmischen Handel oder Risikobewertung eingesetzt, da sie riesige Datenmengen verarbeiten können und die Entscheidungsfindung in Echtzeit für die Wettbewerbsfähigkeit von entscheidender Bedeutung ist.
5. Robotik und autonome Systeme: Verschiedene Branchen würden stark von einer höheren Automatisierungseffizienz profitieren, die durch den Einsatz von Robotern erreicht wird, die durch Modelle auf DGX-Systemen trainiert werden. Dies würde auch die Navigation in verschiedenen Branchen verbessern, unterstützt durch die Autonomie der Funktionsweise.

Vorteile von NVIDIA DGX™ für die KI-Infrastruktur

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1. Hohe Geschwindigkeit: DGX™-Systeme verwenden NVIDIA-GPUs mit hoher Leistung, die schnellere Trainings- und Inferenzzeiten für komplexe KI-Modelle gewährleisten. Dies ermöglicht es Unternehmen, mit riesigen Datenmengen zu arbeiten und Berechnungen mit beispielloser Geschwindigkeit durchzuführen.
2. Flexibel: NVIDIA DGX™-Systeme sind so konzipiert, dass sie leicht skalierbar sind, sodass Unternehmen ihre Kapazitäten für künstliche Intelligenz mit der Zeit erweitern können. Das bedeutet, dass Unternehmen je nach Bedarf eine starke und effiziente KI-Infrastruktur erstellen können, indem sie mehrere DGX-Systeme zu einem Cluster zusammenfassen.
3. Optimierter Software-Stack: DGX™-Systeme werden mit dem optimierten Software-Stack von NVIDIA ausgeliefert, der Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und andere enthält. Dank dieser Integration müssen sich Modellentwickler nicht um die Verwaltung von Infrastrukturen kümmern, sondern können sich auf die Entwicklung von Modellen konzentrieren.
4. Unterstützt Unternehmen: NVIDIA unterstützt Unternehmen auf verschiedene Weise. Beispielsweise wird technische Hilfe für DGX™-Systeme wie NVIDIA DGX-1 und NVIDIA DGX-2 bereitgestellt. Außerdem werden regelmäßige Softwareupdates und Leistungsoptimierungen durchgeführt, damit die KI-Infrastruktur innerhalb einer Organisation zuverlässig und verfügbar ist.
5. Höhere Produktivität: Datenwissenschaftler und Forscher können bei Verwendung leistungsstarker Computerumgebungen von DGX™-Systemen schnell iterieren. Dies führt zu einer schnelleren Bereitstellung in verschiedenen Anwendungsbereichen und beschleunigt die Erfindung von KI-Lösungen.

Zusammenfassend kann ich sagen, dass keine andere Grundlage Leistungskombinationen wie die Unterstützung der Skalierbarkeitsoptimierung liefern kann, wie sie von NVidia dgx-Systemen bereitgestellt wird.

Was sind die Vorteile von NVIDIA DGX™-Systemen?

Verbesserte Rechenleistung

NVIDIA DGX-Systeme nutzen NVIDIA-Grafikprozessoren, um unübertroffene Rechenleistung zu bieten, die für KI- und Deep-Learning-Aufgaben erforderlich ist. Sie sind so konzipiert, dass sie große Rechenlasten problemlos bewältigen können. Sie nutzen die GPU-Beschleunigung, die Prozesse beschleunigt, die mit herkömmlichen CPUs sonst viele Stunden dauern würden. Jedes DGX-System ist mit zahlreichen leistungsstarken Grafikprozessoren ausgestattet, die zusammenarbeiten, um komplexe Modelle sowie Datenanalysen mit unglaublicher Geschwindigkeit auszuführen. Diese Hardware- und Softwareoptimierung hat diese Systeme zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jedes Unternehmen gemacht, das seine KI-Forschungskapazitäten ausbauen möchte. Dies ermöglicht es Unternehmen, Ideen schneller umzusetzen und in der dynamischen Welt der künstlichen Intelligenz die Nase vorn zu behalten.

Optimierte KI-Entwicklung

NVIDIA DGX™-Systeme eignen sich aufgrund ihrer zahlreichen Tools und Software hervorragend für die KI-Entwicklung. Ein solches Tool ist beispielsweise der NVIDIA AI-Software-Stack, der auf diesen Computern vorinstalliert ist. Er enthält Frameworks, die für Deep Learning und andere künstliche Intelligenz-Workflows wie cuDNN, TensorRT™ und andere erforderlich sind, die NVIDIA CUDA® verwenden. Forscher verbringen normalerweise viel Zeit mit dem Einrichten von Modellen. Mit dem integrierten Ansatz von DGX™ kann dieser Prozess jedoch vollständig übersprungen werden, sodass sie sich mehr auf das Trainieren von Modellen für optimale Leistung konzentrieren können. Darüber hinaus unterstützt DGX™ containerbasierte Workflows durch NGC von NVIDIA – einen Katalog mit GPU-optimierten Containern, die die Bereitstellung vereinfachen und gleichzeitig die Portabilität verbessern sollen. Diese Umgebung macht die Entwicklung künstlicher Intelligenz auch weniger komplex als zuvor und somit produktiver und innovativer für verschiedene KI-Projekte.

Skalierbarkeit für KI-Unternehmenslösungen

NVIDIA DGX™-Systeme sind skalierbar und für Business-Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz geeignet. Diese Systeme lassen sich problemlos von Setups mit Einzelknoten zu solchen mit Clustern mit mehreren Knoten erweitern, sodass Unternehmen mit erhöhten Arbeitslasten zurechtkommen, ohne Kompromisse bei der Leistung eingehen zu müssen. Beispielsweise kann DGX™ SuperPOD™ viele DGX™-Systeme zu einem leistungsstarken KI-Supercomputer kombinieren. Diese schrittweise Methode garantiert eine effektive Skalierung der Infrastruktur bei steigendem Datenvolumen und steigenden Rechenleistungsanforderungen. Darüber hinaus werden leistungsstarke Verbindungstechnologien wie NVIDIA NVLink verwendet, die eine schnelle Kommunikation zwischen GPUs ermöglichen und so Skalierungsengpässe verhindern. Unabhängig davon, ob sie für Forschungs-, Entwicklungs- oder KI-Bereitstellungszwecke in großen Umgebungen eingesetzt werden, verfügen NVIDIA DGX™-Systeme über die erforderliche Leistung und Flexibilität, um Anforderungen auf Unternehmensebene zu erfüllen.

Wie implementieren und verwalten Sie ein DGX-System?

Einrichten Ihrer DGX-Station

Um sicherzustellen, dass die DGX Station ordnungsgemäß funktioniert, müssen bestimmte grundlegende Schritte unternommen werden. Zunächst sollte die DGX-Station an einem gut belüfteten und stabilen Ort aufgestellt werden, damit sie richtig abkühlen kann, ohne dass sich Staub ansammelt. Versorgen Sie die Station mit Strom und schließen Sie sie an eine unterbrechungsfreie Stromversorgung (USV) an, um Datenverluste bei Stromausfällen zu vermeiden. Verbinden Sie anschließend Ihre DGX-Station über Highspeed-Ethernet mit anderen Geräten, um eine schnelle Kommunikation zu gewährleisten und eine schnelle Datenübertragung über ein Netzwerk zu ermöglichen.

Sobald Sie mit der physischen Einrichtung fertig sind, schalten Sie die DGX Station ein und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm, bis Sie auf ein Betriebssystem zugreifen können. Sie müssen aktuelle NVIDIA GPU-Treiber zusammen mit dem CUDA Toolkit installieren, da diese für die Ausführung GPU-beschleunigter Anwendungen unerlässlich sind. Der Deep-Learning-Software-Stack von NVIDIA kann zum Konfigurieren von Softwareumgebungen verwendet werden, wobei man vorinstallierte Docker-Container aus dem NVIDIA NGC-Katalog verwenden kann, was den Bereitstellungsprozess von TensorFlow und anderen Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch vereinfacht.

Zur ordnungsgemäßen Verwaltung und Überwachung kann man die Nvidia-Semi-Befehlszeilenschnittstelle verwenden, die Teil des NVIDIA System Management Interface-Pakets ist, um die Leistung der GPUs im Auge zu behalten; dazu gehören auch die prozentualen Nutzungsraten und die relativen Temperaturwerte, die von diesen Grafikkarten während des Betriebs zu einem bestimmten Zeitpunkt oder Zeitraum aufgezeichnet werden. Darüber hinaus ermöglicht die Einrichtung sicherer Protokolle wie SSH den Fernzugriff auf die DGX Station von verschiedenen Maschinen aus, sodass Benutzer ihre KI-Workloads flexibel verwalten können, egal wo auf der Welt sie sich befinden. Wenn Sie diese Anweisungen befolgen, sind Sie auf dem besten Weg, die verschiedenen von Ihrer DGX Station unterstützten Funktionen effizient auszuprobieren.

Verwalten von DGX-Systemen in Rechenzentren

Es gibt viele Schritte, um DGX-Systeme in Rechenzentren für optimale Leistung und reibungslosen Betrieb zu verwalten. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie sie für eine effiziente Kühlung richtig in einem Rack platzieren; lassen Sie um jede Einheit herum genügend Platz für die Luftzirkulation. Die Energieverwaltung ist entscheidend, also schließen Sie diese Systeme an redundante Netzteile an und behalten Sie den Stromverbrauch im Auge, um eine Überlastung zu vermeiden. Das Netzwerk sollte mit Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit geringer Latenz konfiguriert werden – vorzugsweise InfiniBand oder eine andere ähnliche Technologie, die einen schnellen Datenaustausch zwischen Maschinen ermöglicht. Regelmäßige Softwareupdates, einschließlich der neuesten Treiber und Firmware-Versionen, müssen installiert werden, damit sie miteinander kompatibel bleiben und auch effizient arbeiten. Verwenden Sie zentralisierte Verwaltungstools wie Kubernetes oder NVIDIA GPU Cloud (NGC) für die Orchestrierung im großen Maßstab, um nur einige zu nennen. Eine robuste Überwachung kann durch die Verfolgung des GPU-Zustands über NVIDIA Nvidia-Semi und DCGM erfolgen, die auch Leistungsmetriken liefern und auf mögliche Probleme hinweisen. Schließlich schützen sichere Zugriffsprotokolle zusammen mit regelmäßigen Backups KI-Arbeiten und ermöglichen gleichzeitig einen reibungslosen Betrieb im Rahmen eines Rechenzentrums-Setups.

Software und Tools für das DGX-Management

Um DGX-Systeme gut verwalten zu können, muss eine Kombination aus bestimmter Software und Tools vorhanden sein, deren Ziel darin besteht, die Effizienz zu steigern und den Betrieb zu vereinfachen. Ein Beispiel für eine solche Software ist NVIDIA AI Enterprise. Nachfolgend finden Sie einige wichtige Beispiele für Software und Tools:

1. NVIDIA GPU Cloud (NGC): Dies ist ein All-Inclusive-Paket, das GPU-optimierte KI, Datenanalyse und HPC sowie andere Arten von Software enthält, die für die Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen verwendet werden und in den meisten Fällen bei DGX SuperPOD-Bereitstellungen zum Einsatz kommen.
2. Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform, die für Automatisierungszwecke bei der Skalierung, Bereitstellung und dem Betrieb von Anwendungscontainern über Hostcluster hinweg entwickelt wurde. Sie bietet leistungsstarke Lösungen für die Orchestrierung von KI-Workloads, die häufig mit DGX SuperPOD bereitgestellt werden.
3. NVIDIA Nvidia-semi: Ein Befehlszeilenprogramm, das Überwachungs- und Verwaltungsfunktionen für NVIDIA-GPU-Geräte bietet. Es ermöglicht die Verfolgung von Leistungsmetriken und des GPU-Zustands in Echtzeit.
4. NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM): Dieses Tool überwacht und verwaltet GPU-Ressourcen in Rechenzentrumsumgebungen und bietet so Einblicke in Probleme im Zusammenhang mit dem Auslastungsgrad oder anderen potenziellen Problemen, die hinsichtlich des Integritätszustands verschiedener GPUs auftreten können.

Durch die Implementierung dieser Tools können Administratoren eine effektive Ressourcennutzung sicherstellen, die Gesundheit des Systems erhalten und eine reibungslose Orchestrierung der KI-Workloads erreichen.

Welches NVIDIA DGX™-System ist das richtige für Sie?

Vergleich DGX A100 vs. DGX Station A100

Nachdem ich mir DGX A100 und DGX Station A100 angesehen habe, habe ich festgestellt, dass beide eine hohe Leistung bieten, sich aber im Anwendungsfall unterscheiden. DGX A100 ist ein System für Rechenzentren, dessen Kernmerkmale Skalierbarkeit wie kein anderes und Flexibilität sind. Es kann bis zu acht A100 Tensor Core GPUs verarbeiten und ist damit perfekt für komplizierte KI-Workloads geeignet, die enorme Rechenleistung und parallele Verarbeitungsfähigkeiten in HPC erfordern.

Die DGX Station A100 hingegen wurde speziell für kleine Büroumgebungen entwickelt und ist daher für Forschungsteams und kleinere Arbeitsgruppen zugänglicher. Sie verfügt über vier A100-GPUs und fungiert als „Arbeitsgruppenserver“, d. h. sie kann Rechenzentrumsleistung liefern, ohne dass eine dedizierte IT-Infrastruktur erforderlich ist. Außerdem ist der flüsterleise Betrieb bei jedem DGX Station A100-Modell Standard, sodass sogar das direkte Anschließen an eine normale Steckdose ausreicht, damit sie laufen – dieser Komfort kann sich als unschätzbar wertvoll erweisen, insbesondere wenn die Platzressourcen in einer Büroumgebung begrenzt sind.

Ob man sich letztendlich für DGX oder Station entscheidet, hängt ganz von den jeweiligen Anforderungen ab: Entweder man setzt voll auf Skalierbarkeit und setzt DGXs in Rechenzentren ein, oder man entscheidet sich für nahezu geräuschlose, bürofreundliche und leistungsstarke Rechenleistung mit Stationen.

Auswahl zwischen DGX Workstation und DGX Server

Bei der Auswahl eines DGX-Servers und einer DGX-Workstation müssen Sie den Verwendungszweck und den Einsatzort berücksichtigen. Grundsätzlich sollten sich einzelne Wissenschaftler oder kleine Teams, die starke Fähigkeiten in der Entwicklung von KI und maschinellem Lernen benötigen, für die DGX-Workstation entscheiden. Sie ist mit großen Rechenressourcen ausgestattet, die auf Desktops oder in kleinen Büros Platz finden, um Ruhe und Benutzerfreundlichkeit ohne große IT-Infrastruktur zu gewährleisten.

DGX Server hingegen ist für den Einsatz in Unternehmensrechenzentren in größerem Maßstab konzipiert. Mit erhöhter Redundanz, höherer Skalierbarkeitsunterstützung sowie erweiterten Verwaltungsfunktionen eignet sich diese Hardware perfekt für die Verarbeitung riesiger Datenmengen bei der Bewältigung massiver KI-Workloads. Dies bedeutet, dass DGX-Server problemlos in bestehende Umgebungen jedes Rechenzentrums integriert werden können und so einen kontinuierlichen Betrieb in Verbindung mit Wartung gewährleisten, unterstützt durch die leistungsstarke Leistung, die durch solche Infrastrukturen bereitgestellt wird.

Fazit: Wenn Sie einen kollaborativen Arbeitsbereich mit hohen Leistungsanforderungen, aber begrenztem Platz und begrenzter Ausstattung wünschen, sollten Sie sich nach sorgfältiger Abwägung Ihrer Optionen für eine DGX-Workstation entscheiden. Wenn Sie jedoch nach groß angelegten KI-Anwendungen auf Unternehmensebene suchen, die Robustheit in Bezug auf Skalierbarkeit und Infrastruktur erfordern, ist ein DGX-Server für Sie besser geeignet.

Evaluieren von DGX-Systemen für spezifische KI-Anwendungsfälle

Berücksichtigen Sie bei der Bewertung von DGX-Systemen für bestimmte KI-Anwendungsfälle verschiedene Faktoren, um optimale Leistung und Ressourcennutzung sicherzustellen. Beispielsweise sind sowohl DGX-Workstations als auch DGX-Server mit hochmodernen GPUs ausgestattet, die datenintensive Anwendungen der künstlichen Intelligenz wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder das Training von Deep-Learning-Modellen beschleunigen können. Dies hängt jedoch von der Größe und dem Umfang Ihres Projekts ab.

Aufgrund ihrer kompakten Größe und der geringen Geräuschentwicklung eignet sich die DGX Workstation ideal für einzelne Forscher oder kleine Teams, die an Projekten mit begrenzten Ressourcen zusammenarbeiten, z. B. von der Prototyping-Phase über die Modellentwicklung bis hin zur ersten Bereitstellungsphase, in der nur wenig Rechenleistung erforderlich ist im Vergleich zu KI-Anwendungen im großen Maßstab, die die Verarbeitung enormer Datenmengen und hohe Durchsatzanforderungen erfordern, was die von ihnen gebotene Skalierbarkeit sowie eine robuste Infrastruktur erfordert, die durch erweiterte Verwaltungstools im DGX-Server bereitgestellt wird. Damit ist sie besser geeignet als jede andere verfügbare Option, wenn es um künstliche Intelligenzsysteme auf Unternehmensebene geht, die kontinuierlich in Rechenzentren laufen und eine nahtlose Integration in etablierte IT-Ökosysteme erfordern, die von NVIDIA AI Enterprise unterstützt werden. Aber nicht nur das: Sie sollten sich zwischen diesen beiden Modellen entscheiden, basierend darauf, was Ihr Unternehmen für seine Betriebsumgebung und seine Infrastrukturkapazitäten benötigt, um die spezifischen Anforderungen verschiedener Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz zu erfüllen, während Sie die Rechenleistungsanforderungen gegenüber den damit verbundenen Gemeinkosten berücksichtigen.

Referenzquellen

Nvidia DGX

Nvidia

Künstliche Intelligenz

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Was sind NVIDIA DGX™-Systeme?

A: Die NVIDIA DGX™ sind speziell entwickelte Deep-Learning-Systeme, die die erforderliche Rechenleistung zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning bieten. Diese Systeme verwenden leistungsstarke NVIDIA-GPUs und fortschrittliche, von NVIDIA optimierte Software-Stacks, um komplizierte Berechnungen durchzuführen.

F: Wie unterscheiden sich NVIDIA DGX-Systeme von anderen Lösungen?

A: NVIDIA DGX-Systeme kombinieren die leistungsstärksten GPUs, einschließlich der Tensor Core-Technologie, mit ihrer Hardware und dem NVIDIA GPU Cloud (NGC)-Software-Stack. Diese Kombination sorgt für rekordverdächtige Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz bei der Verarbeitung von KI- und Deep-Learning-Aufgaben, sodass Datenwissenschaftler oder Forscher schneller bessere KI-Modelle erstellen können.

F: Könnten Sie etwas über NVIDIA DGX H100 erklären?

A: Der Nvidia dgx h100 ist ein Modell innerhalb der Dgx-Familie, das für die optimierte Ausführung von Deep-Learning-Workloads in einer KI-Umgebung entwickelt wurde. Er ist auch Teil von Unternehmenslösungen. Er besteht aus mehreren Nvidia-GPUs, einer Hochgeschwindigkeitsverbindung wie einem Link von Nvidia und einer robusten Speicherbandbreite und eignet sich daher für anspruchsvolle Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen und Analytik.

F: Wofür wird die NVIDIA DGX Station A100 verwendet?

A: Datenwissenschaftler, Forscher und Ingenieure verwenden ein Workstation-System namens Nvidia DGX Station a100, um KI-Modelle zu entwickeln und zu testen. Dieser Formfaktor bringt die KI-Technologie von Nvidia näher als je zuvor und ermöglicht Hochleistungsrechnen auf Schreibtischebene

F: Wie verbessern NVIDIA-GPUs die Leistung von DGX-Systemen?

A: Die neuesten Tesla-basierten Nvidia-GPUs mit Tensor-Kernen verfügen über eine enorme parallele Verarbeitungsleistung, die für Deep Learning und KI-Workloads von DGX-2-Servern erforderlich ist – das ist ein weiterer Grund, warum diese Maschinen sie so dringend benötigen! Ihre Fähigkeit, riesige Berechnungen neben komplexen neuronalen Netzwerken zu verarbeiten, beschleunigt das Modelltraining und beschleunigt auch Inferenzprozesse

F: Was macht die NVIDIA GPU Cloud (NGC) in DGX-Systemen?

A: Diese Cloud-Plattform bietet einfachen Zugriff auf die neuesten Tools und Ressourcen von NVIDIA, darunter KI-Frameworks, vorab trainierte Modelle und HPC-Anwendungen, die für die Ausführung auf NVIDIA DGX-Systemen optimiert sind. NGC beschleunigt nicht nur die KI-Entwicklung, sondern vereinfacht auch Bereitstellungsprozesse, indem es das direkte Herunterladen von mit DGX-Hardware kompatiblen Softwarepaketen aus seinem Repository ermöglicht.

F: Welche Vorteile haben Datenwissenschaftler bei der Verwendung von NVIDIA DGX-Lösungen?

A: Schnellere Modelltrainingszeiten, verbesserte Inferenzleistung und höhere Produktivität sind einige der Vorteile, die Datenwissenschaftler durch die Verwendung von NVIDIA DGX-Lösungen erhalten. Diese Systeme befreien sie von Hardwareeinschränkungen und Konfigurationsproblemen; daher können sie sich stärker auf die Entwicklung innovativer KI-Modelle konzentrieren.

F: Was bedeutet der Begriff „NVIDIA DGX SuperPOD™“?

A: „NVIDIA DGX SuperPOD™“ bezeichnet eine skalierbare KI-Infrastrukturlösung von Nvidia, die mehrere DGX-Systeme zu einem Cluster kombiniert, der wie ein Hochleistungscomputer funktioniert. Diese Computerumgebung unterstützt das Training und die Analyse von KI-Modellen im großen Maßstab und eignet sich daher für Organisationen oder Forschungseinrichtungen, die enorme Rechenleistung benötigen.

F: Welche Rolle spielt das NVIDIA Deep Learning Institute im Gesamtkontext des NVIDIA DGX-Ökosystems?

A: Benutzer können ihr Potenzial bei der Nutzung von KI-Projekten mit ihren NVIDIA DGX-Systemen maximieren, nachdem sie an diesem Institut geschult wurden. Dort wird Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Forschern beigebracht, wie sie die von der Nvidia Corporation bereitgestellten Deep-Learning-Technologien in den verschiedenen Phasen künstlicher Intelligenz, beispielsweise beim Trainieren von Modellen oder sogar beim Erstellen neuer Modelle, am besten und effektivsten anwenden können.