Sistemas NVIDIA DGX™: revolucionando la potencia informática de la IA y el aprendizaje profundo

La necesidad de soluciones informáticas de alto rendimiento está en su punto más alto, particularmente en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. NVIDIA DGX es la opción número uno para cualquier organización, científico de datos o investigador que desee maximizar la potencia y la eficiencia informática en este mundo tecnológico en constante cambio. Este artículo detallará más sobre los sistemas NVIDIA DGX explorando sus capacidades, diseño de arquitectura y cómo pueden cambiar para siempre los flujos de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. También analizará sus especificaciones y aplicaciones prácticas, brindando así a los lectores una base de conocimientos más amplia sobre lo que diferencia a estas computadoras de vanguardia de otras en el campo de la computación de alto rendimiento, según NVIDIA DGX.

¿Qué es un sistema NVIDIA DGX™?

Entendiendo NVIDIA DGX™

Un sistema NVIDIA DGX es una plataforma creada para acelerar la IA y las cargas de trabajo de aprendizaje profundo. Esto se logra integrando arquitecturas avanzadas de software y hardware junto con GPU de última generación de NVIDIA. Vienen con una pila de software NVIDIA DGX ya instalada que tiene versiones optimizadas de varios marcos de aprendizaje profundo para una fácil implementación y máxima productividad. Por ejemplo, el uso de plataformas como DGX SuperPOD puede reducir considerablemente la duración del entrenamiento del modelo, lo que permite a las empresas descubrir ideas más rápidamente e implementar soluciones creativas.

Características clave de los sistemas NVIDIA DGX™

Los sistemas DGX™ se identifican por sus funciones avanzadas y capacidades de rendimiento que los hacen perfectos para cargas de trabajo de IA y aprendizaje profundo. Estos comprenden:

1. GPU NVIDIA Tesla: las GPU NVIDIA Tesla forman el núcleo de todos los sistemas DGX™; han sido diseñados para llevar a cabo un procesamiento paralelo de manera más eficiente, proporcionando así una base computacional para tareas complejas de inteligencia artificial que requieren potencia informática de alto rendimiento (HPC), como las que se encuentran en DGX-1 y DGX-2.
2. Interconexión NVLink: la tecnología NVLink de NVIDIA crea conexiones con mayores anchos de banda entre las GPU, lo que genera velocidades de transferencia de datos mucho más rápidas y, al mismo tiempo, garantiza que los cálculos con cargas de trabajo intensivas reciban el mejor rendimiento posible.
3. Pila de software DGX™: esta pila de software viene integrada con versiones optimizadas de marcos de aprendizaje profundo conocidos, herramientas para monitorear el rendimiento durante la ejecución y soporte para implementación en contenedores, entre otros, lo que permite una integración perfecta en entornos existentes y maximiza las ganancias de eficiencia en diferentes áreas. .

Juntas, estas características permiten a las empresas alcanzar niveles de rendimiento sin precedentes en sus proyectos de IA, reduciendo el tiempo para encontrar soluciones y generando innovación.

Comparación de diferentes sistemas DGX

Para garantizar el mejor rendimiento y escalabilidad para proyectos de IA y aprendizaje profundo, las organizaciones deben comparar diferentes sistemas NVIDIA DGX™ en términos de sus casos de uso específicos, potencia computacional y opciones de escalabilidad. Las principales máquinas de esta serie son DGX Station™ A100, DGX A100 y DGX-2™.

1. DGX Station™ A100: Este es un sistema aplicado con IA diseñado para entornos de trabajo grupal que utiliza un máximo de cuatro GPU NVIDIA A100 Tensor Core. Es más adecuado para equipos que realizan investigación y desarrollo de IA fuera del centro de datos, ya que equilibra el poder con la portabilidad.
2. DGX A100: Esta computadora es más poderosa que la anterior y se usa mayormente en centros de datos donde se puede implementar porque admite hasta ocho GPU NVIDIA A100 que se interconectan a través de NVLink para lograr el máximo rendimiento. Tiene diversas cargas de trabajo que van desde la capacitación de modelos a gran escala hasta análisis de datos complejos, lo que lo hace ideal para aplicaciones de nivel empresarial.
3. DGX-2™: Entre los tres productos enumerados aquí, este es el sistema más potente de la línea DGX gracias a sus dieciséis GPU Nvidia V100 Tensor Core junto con la tecnología NVSwitch. La configuración maximiza los recursos computacionales para el entrenamiento intensivo de modelos de inteligencia artificial y al mismo tiempo offofreciendo una gran eficiencia por unidad de tiempo dedicado a tareas informáticas de alto rendimiento.

Estas máquinas emblemáticas permiten a las empresas elegir soluciones de hardware de primera línea que satisfagan sus necesidades de manera más efectiva, brindándoles así las herramientas necesarias para el desarrollo de la inteligencia artificial en general.

¿Cómo se utiliza NVIDIA DGX™ en IA y aprendizaje profundo?

Computación AI con NVIDIA DGX™

Los sistemas NVIDIA DGX™ son increíblemente importantes para la IA y los marcos de aprendizaje profundo, ya que proporcionan potencia computacional y escalabilidad inigualables. Se pueden utilizar en una amplia gama de aplicaciones, incluido el entrenamiento de modelos complejos de IA, la realización de análisis de datos avanzados y el desarrollo de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático. Los sistemas DGX están equipados con configuraciones de GPU de alta densidad, como las GPU NVIDIA A100 y V100 Tensor Core, que mejoran las capacidades de procesamiento para manejar grandes conjuntos de datos y permitir la inferencia en tiempo real. Como resultado, las organizaciones utilizan NVIDIA DGX™ para fomentar la innovación en conducción autónoma, diagnóstico de atención médica y modelos financieros, entre otros, al tiempo que brindan soluciones de vanguardia a problemas globales.

Aplicaciones de aprendizaje profundo en sistemas DGX

Para muchas aplicaciones de aprendizaje profundo, los sistemas NVIDIA DGX™ son absolutamente necesarios porque proporcionan suficiente potencia informática para manejar tareas intensas. A continuación se detallan algunos usos principales:

1. Procesamiento de imágenes y videos: el procesamiento rápido y el análisis en tiempo real impulsados ​​por sistemas DGX que aprovechan las GPU para la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de videos son esenciales para los medios, la vigilancia y los vehículos autónomos.
2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP): los sistemas DGX pueden entrenar modelos de lenguaje a gran escala, lo que es útil para la traducción automática, entre otras aplicaciones como el análisis de sentimientos o herramientas de inteligencia artificial conversacional que mejoran el servicio al cliente y las capacidades de recomendación de contenido.
3. Investigación biomédica y sanitaria: el desarrollo de herramientas de diagnóstico se acelera junto con la medicina personalizada o el descubrimiento de fármacos gracias a las capacidades computacionales de los sistemas DGX, incluido NVIDIA DGX A100; Estos también permiten predicciones/análisis más rápidos y precisos debido al manejo de grandes volúmenes de datos médicos.
4. Servicios financieros: en finanzas, la gente utiliza los DGS principalmente para la detección de fraudes, pero también para el comercio algorítmico o la evaluación de riesgos, ya que pueden procesar cantidades masivas de datos y tomar decisiones en tiempo real es crucial para seguir siendo competitivos.
5. Robótica y sistemas autónomos: diferentes industrias se beneficiarían enormemente de una mayor eficiencia de automatización generada por la puesta en funcionamiento de robots entrenados a través de modelos en sistemas DGX; Esto también avanzaría en la navegación a través de varias industrias con la ayuda de la autonomía en el funcionamiento.

Beneficios de NVIDIA DGX™ para infraestructura de IA

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1. Alta velocidad: los sistemas DGX™ utilizan GPU NVIDIA de alto rendimiento, lo que garantiza tiempos de entrenamiento e inferencia más rápidos para modelos complejos de IA. Esto hace posible que las organizaciones trabajen con enormes cantidades de conjuntos de datos y realicen cálculos a velocidades sin precedentes.
2. Flexible: los sistemas NVIDIA DGX™ están diseñados de tal manera que puedan escalarse fácilmente, lo que permite a las empresas aumentar sus capacidades de inteligencia artificial con el tiempo. Esto significa que las empresas pueden crear una infraestructura de IA sólida y eficiente según lo que necesiten agrupando varios sistemas DGX.
3. Pila de software optimizada: los sistemas DGX™ vienen instalados con la pila de software optimizada de NVIDIA que incluye marcos como TensorFlow, PyTorch, entre otros. Esta integración permite a los desarrolladores de modelos no preocuparse por gestionar infraestructuras sino concentrarse en desarrollar modelos.
4. Apoya a las empresas: NVIDIA apoya a las empresas de varias maneras. Por ejemplo, se proporciona ayuda técnica en sistemas DGX™ como NVIDIA DGX-1 y NVIDIA DGX-2. También se llevan a cabo actualizaciones periódicas de software y optimizaciones del rendimiento para que la infraestructura de IA dentro de una organización sea confiable y esté disponible.
5. Mayor productividad: los científicos e investigadores de datos pueden iterar rápidamente cuando utilizan potentes entornos informáticos proporcionados por los sistemas DGX™, lo que conduce a una implementación más rápida en diferentes áreas de aplicaciones y acelera la invención en torno a soluciones de IA.

En resumen, lo que puedo decir es que ninguna otra base puede ofrecer combinaciones de rendimiento como soporte de optimización de escalabilidad como las que ofrecen los sistemas NVidia dgx.

¿Cuáles son los beneficios de los sistemas NVIDIA DGX™?

Capacidades informáticas mejoradas

Los sistemas NVIDIA DGX aprovechan las GPU NVIDIA para offSe requiere una potencia informática incomparable para la IA y las tareas de aprendizaje profundo. Están diseñados para manejar cargas informáticas pesadas con facilidad, utilizando aceleración de GPU que acelera procesos que de otro modo tomarían largas horas usando CPU convencionales. Cada sistema DGX está equipado con numerosas GPU potentes que trabajan juntas para ejecutar modelos complejos y análisis de datos a una velocidad increíble. Esta optimización de hardware y software ha convertido estos sistemas en una herramienta esencial para cualquier organización que desee mejorar sus capacidades de investigación de IA. Esto permite a las empresas lograr una realización más rápida de sus ideas y mantenerse a la vanguardia en el dinámico mundo de la inteligencia artificial.

Desarrollo optimizado de IA

Los sistemas NVIDIA DGX™ son excelentes para el desarrollo de IA debido a sus numerosas herramientas y software. Por ejemplo, la pila de software NVIDIA AI es una de esas herramientas que viene preinstalada en estas computadoras; Incluye marcos necesarios para el aprendizaje profundo y otros flujos de trabajo de inteligencia artificial como cuDNN, TensorRT™, entre otros, que utilizan NVIDIA CUDA®. Los investigadores suelen dedicar mucho tiempo a configurar modelos. Aún así, con el enfoque integrado de DGX™, este proceso se puede omitir por completo, lo que les permite concentrarse más en los modelos de entrenamiento para un rendimiento óptimo. Además, DGX™ admite el flujo de trabajo basado en contenedores a través de NGC de NVIDIA, un catálogo que contiene contenedores optimizados para GPU diseñados para simplificar la implementación y al mismo tiempo mejorar la portabilidad. Este entorno también hace que el desarrollo de la inteligencia artificial sea menos complejo que antes y, por lo tanto, más productivo e innovador en diferentes proyectos de IA.

Escalabilidad para soluciones de IA empresarial

Los sistemas NVIDIA DGX™ son escalables y adecuados para soluciones de inteligencia artificial empresarial. Estos sistemas permiten una fácil expansión desde configuraciones que constan de un solo nodo hasta aquellas que involucran clústeres de múltiples nodos, lo que permite a las empresas hacer frente a mayores cargas de trabajo sin comprometer el rendimiento. Por ejemplo, DGX™ SuperPOD™ puede combinar muchos sistemas DGX™ en una potente supercomputadora de IA. Este método basado en pasos garantiza un escalamiento efectivo de la infraestructura a medida que aumentan el volumen de datos y los requisitos computacionales. Además, se utilizan potentes tecnologías de interconexión como NVIDIA NVLink, que ayudan a una comunicación rápida entre las GPU y, por lo tanto, evitan cuellos de botella de escala. Ya sea que se utilicen para fines de investigación, desarrollo o implementación de IA en entornos a gran escala, los sistemas NVIDIA DGX™ tienen la potencia y la flexibilidad necesarias para manejar las demandas de nivel empresarial.

¿Cómo se implementa y gestiona un sistema DGX?

Configurando su estación DGX

Es necesario tomar ciertos pasos fundamentales para garantizar que la estación DGX funcione como debería. En primer lugar, se debe colocar la estación DGX en un lugar estable y bien ventilado para que pueda enfriarse adecuadamente sin acumular polvo. Suministra energía y conecta la estación a un sistema de alimentación ininterrumpida (UPS) para evitar perder datos durante apagones. Después de eso, conecte su estación DGX con otros dispositivos usando Ethernet de alta velocidad para una comunicación rápida, además de facilitar una rápida transferencia de datos a través de una red.

Una vez que haya terminado con la configuración física, encienda la estación DGX y siga las instrucciones que se muestran en su pantalla hasta que acceda a un sistema operativo. Debe instalar controladores de GPU NVIDIA actualizados junto con el kit de herramientas CUDA, ya que son vitales para permitir la ejecución de aplicaciones aceleradas por GPU. La pila de software de aprendizaje profundo de NVIDIA se puede utilizar para configurar entornos de software mediante los cuales se pueden utilizar contenedores Docker preinstalados del catálogo NGC de NVIDIA, simplificando así el proceso de implementación de TensorFlow, entre otros marcos de aprendizaje profundo como PyTorch.

Para fines de administración y monitoreo adecuados, se puede usar la interfaz de línea de comandos Nvidia-semi, que forma parte del paquete NVIDIA System Management Interface, para realizar un seguimiento del rendimiento de sus GPU; esto también incluye los porcentajes de uso y los valores de temperatura relativos registrados por esas tarjetas gráficas mientras están en funcionamiento en un momento o período determinado. Además, la configuración de protocolos seguros como SSH permite el acceso remoto a DGX Station desde diferentes máquinas, lo que permite a los usuarios administrar sus cargas de trabajo de IA de manera flexible en cualquier lugar del mundo. Si sigue estas instrucciones, se habrá preparado para tener éxito al probar varias capacidades admitidas por su estación DGX de manera eficiente.

Gestión de sistemas DGX en centros de datos

Hay muchos pasos para administrar los sistemas DGX en los centros de datos para lograr un rendimiento óptimo y operaciones sin problemas. Primero, asegúrese de colocarlos correctamente en una rejilla para un enfriamiento eficiente; Deje suficiente espacio alrededor de cada unidad para que circule el aire. La administración de energía es fundamental, así que conecte estos sistemas a fuentes de alimentación redundantes y controle el consumo de energía para evitar sobrecargas. Las redes deben configurarse con conexiones de alta velocidad y baja latencia, preferiblemente InfiniBand o cualquier otra tecnología similar que permita un rápido intercambio de datos entre máquinas. Es necesario instalar actualizaciones periódicas de software, incluidos los controladores y las versiones de firmware más recientes, para que sigan siendo compatibles entre sí y funcionen de manera eficiente. Utilice herramientas de gestión centralizada como Kubernetes o NVIDIA GPU Cloud (NGC) para la orquestación a escala, entre otras. Se puede realizar un monitoreo sólido rastreando el estado de la GPU a través de NVIDIA Nvidia-semi y DCGM, que también brindan métricas de rendimiento y señalan posibles problemas. Por último, los protocolos de acceso seguro, junto con las copias de seguridad periódicas, protegerán los trabajos de IA y facilitarán el funcionamiento sin problemas en el contexto de la configuración de un centro de datos.

Software y herramientas para la gestión de DGX

Para gestionar bien los sistemas DGX, debe haber una combinación de software y herramientas particulares cuyo objetivo sea aumentar la eficiencia y simplificar las operaciones. Un ejemplo de este tipo de software es NVIDIA AI Enterprise. A continuación se muestran algunos ejemplos vitales de software y herramientas:

1. NVIDIA GPU Cloud (NGC): este es un paquete todo incluido que contiene IA optimizada para GPU, análisis de datos y HPC, entre otros tipos de software utilizados para la implementación y administración de aplicaciones, en la mayoría de los casos empleados por implementaciones DGX SuperPOD.
2. Kubernetes es una plataforma de código abierto diseñada con fines de automatización durante el escalado, la implementación y la operación de contenedores de aplicaciones en clústeres de hosts. Él offOfrece soluciones sólidas utilizadas en la orquestación de cargas de trabajo de IA, a menudo implementadas con DGX SuperPOD.
3. NVIDIA Nvidia-semi: una utilidad de línea de comandos que proporciona capacidades de monitoreo además de funciones de administración destinadas a dispositivos GPU NVIDIA. Permite realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y el estado de la GPU en tiempo real.
4. NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM): esta herramienta monitorea y administra los recursos de GPU dentro de los entornos del centro de datos, brindando así información sobre problemas relacionados con los niveles de utilización o cualquier problema potencial que pueda surgir con respecto al estado de salud de diferentes GPU.

Al implementar estas herramientas, los administradores pueden garantizar el uso eficaz de los recursos, mantener el sistema en buen estado y lograr una orquestación fluida de las cargas de trabajo de IA.

¿Qué sistema NVIDIA DGX™ es el adecuado para usted?

Comparación de DGX A100 con DGX Station A100

Después de analizar DGX A100 y DGX Station A100, descubrí que ambos tienen alto rendimiento pero difieren en el caso del usuario. DGX A100 es un sistema destinado a centros de datos con una escalabilidad sin igual y flexibilidad como característica principal. Puede manejar hasta ocho GPU A100 Tensor Core, lo que lo hace perfecto para cargas de trabajo de IA complicadas que necesitan grandes cantidades de potencia informática junto con capacidades de procesamiento paralelo en HPC.

Por otro lado, DGX Station A100 fue creada con pequeñas offentornos de hielo en mente, haciendo así que esta opción sea más accesible para equipos de investigación y grupos de trabajo más pequeños. Tiene cuatro GPU A100 y actúa como un "servidor de grupo de trabajo", lo que significa que puede ofrecer rendimiento de centro de datos sin necesidad de infraestructura de TI dedicada. Además, el funcionamiento silencioso viene de serie en todos los modelos DGX Station A100, por lo que incluso enchufarlos directamente a cualquier toma de corriente normal será suficiente para funcionar; esta comodidad puede resultar invaluable, especialmente cuando los recursos de espacio son limitados dentro de un offajuste de hielo.

En última instancia, elegir DGX o Station depende completamente de sus necesidades: hacer todo lo posible por la escalabilidad e implementar en centros de datos utilizando DGX; alternativamente, opte por casi silencioso offPotente capacidad informática compatible con el hielo con estaciones.

Elegir entre estación de trabajo DGX y servidor DGX

Al seleccionar un servidor DGX y una estación de trabajo DGX, es necesario pensar en el uso previsto y en dónde se utilizará. Básicamente, los científicos individuales o equipos pequeños que necesitan sólidas capacidades de desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático deberían optar por DGX Workstation. Está repleto de grandes recursos informáticos que pueden caber en escritorios o en pequeños offIces para garantizar el silencio y la facilidad de uso sin mucha infraestructura de TI.

Por otro lado, DGX Server está diseñado para su uso en centros de datos empresariales en una implementación a mayor escala. Con mayor redundancia, mayor soporte de escalabilidad y capacidades de gestión avanzadas; Este hardware se vuelve perfecto para procesar grandes cantidades de datos cuando se trata de cargas de trabajo masivas de IA. Esto significa que los servidores DGX se pueden integrar fácilmente en entornos existentes de cualquier centro de datos, garantizando así un funcionamiento continuo junto con un mantenimiento respaldado por un potente rendimiento proporcionado a través de dichas infraestructuras.

En conclusión, si desea un espacio de trabajo colaborativo con requisitos de alto rendimiento pero espacio e instalaciones limitados, elija una estación de trabajo DGX y considere cuidadosamente sus opciones; pero si busca aplicaciones de IA a nivel empresarial a gran escala que requieren solidez en términos de escalabilidad e infraestructura, entonces un servidor DGX sería más adecuado para usted.

Evaluación de sistemas DGX para casos de uso de IA específicos

Considere varios factores al evaluar los sistemas DGX para casos de uso de IA particulares para garantizar un rendimiento y un uso de recursos óptimos. Por ejemplo, tanto las estaciones de trabajo DGX como los servidores DGX vienen con GPU de última generación que pueden acelerar aplicaciones de inteligencia artificial con uso intensivo de datos, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) o el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Sin embargo, esto dependerá del tamaño y alcance de su proyecto.

El tamaño compacto junto con la reducción de la producción de ruido hacen que la estación de trabajo DGX sea ideal para investigadores individuales o equipos pequeños que colaboran en proyectos con recursos limitados, como las etapas de creación de prototipos, pasando por el desarrollo de modelos hasta la fase de implementación inicial, donde solo se requieren pocos poderes de cálculo en comparación con las aplicaciones de IA a gran escala. que implican cantidades masivas de procesamiento de datos junto con necesidades de alto rendimiento que exigen escalabilidad. offer, así como una infraestructura sólida proporcionada por herramientas de administración mejoradas dentro del servidor DGX, lo que lo hace más adecuado que cualquier otra opción disponible cuando se trata de sistemas de inteligencia artificial de nivel empresarial que se ejecutan continuamente en centros de datos que requieren una integración perfecta en ecosistemas de TI establecidos respaldados por NVIDIA AI Enterprise pero no ¿Solo debería elegir entre estos dos modelos en función de lo que su organización necesita para que su entorno operativo y capacidades de infraestructura cumplan con las demandas específicas de diferentes casos de uso de Inteligencia Artificial y al mismo tiempo considere los requisitos computacionales en comparación con los costos generales involucrados?

Fuentes de referencia

Nvidia DGX

Nvidia

Inteligencia Artificial

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Qué son los sistemas NVIDIA DGX™?

R: NVIDIA DGX™ son sistemas de aprendizaje profundo especialmente diseñados que brindan la potencia informática necesaria para crear e implementar inteligencia artificial (IA) y modelos de aprendizaje profundo. Estos sistemas utilizan GPU NVIDIA de alto rendimiento y pilas de software avanzadas optimizadas por NVIDIA para manejar cálculos complicados.

P: ¿En qué se diferencian los sistemas NVIDIA DGX de otras soluciones?

R: Los sistemas NVIDIA DGX combinan las GPU más potentes, incluida la tecnología Tensor Core, con su hardware y la pila de software NVIDIA GPU Cloud (NGC). Esta combinación garantiza un rendimiento, escalabilidad y eficiencia sin precedentes al manejar tareas de IA y aprendizaje profundo, lo que permite a los científicos o investigadores de datos construir mejores modelos de IA con mayor rapidez.

P: ¿Podrías explicarnos sobre la NVIDIA DGX H100?

R: La Nvidia dgx h100 es un modelo dentro de la familia Dgx creado para la ejecución optimizada de cargas de trabajo de aprendizaje profundo dentro de un entorno de IA. También forma parte de las soluciones empresariales. Consiste en múltiples GPU de Nvidia, una interconexión de alta velocidad como un enlace de Nvidia y un ancho de banda de memoria robusto, lo que lo hace apropiado para aplicaciones pesadas de análisis y aprendizaje automático.

P: ¿Para qué se utiliza la NVIDIA DGX Station A100?

R: Los científicos, investigadores e ingenieros de datos utilizan un sistema de estación de trabajo llamado Nvidia DGX Station a100 para desarrollar y probar modelos de IA. Este factor de forma acerca más que nunca la tecnología de inteligencia artificial de Nvidia, permitiendo una computación de alto rendimiento a nivel de escritorio.

P: ¿Cómo mejoran las GPU NVIDIA el rendimiento de los sistemas DGX?

R: Las últimas GPU Nvidia basadas en Tesla equipadas con núcleos tensores tienen una enorme potencia de procesamiento paralelo necesaria para el aprendizaje profundo y las cargas de trabajo de IA realizadas por servidores DGX-2; ¡esta es una razón más por la que esas máquinas las necesitan tanto! Su capacidad para manejar enormes cálculos junto con redes neuronales complejas acelera el entrenamiento de modelos y también acelera los procesos de inferencia.

P: ¿Qué hace NVIDIA GPU Cloud (NGC) en DGX Systems?

R: Esta plataforma en la nube brinda fácil acceso a las últimas herramientas y recursos de NVIDIA, incluidos marcos de IA, modelos previamente entrenados y aplicaciones HPC optimizadas para ejecutarse en sistemas NVIDIA DGX. Además de acelerar el desarrollo de la IA, NGC también simplifica los procesos de implementación al permitir que los paquetes de software compatibles con el hardware DGX se descarguen directamente desde su repositorio.

P: ¿Cómo se benefician los científicos de datos al utilizar las soluciones NVIDIA DGX?

R: Tiempos de entrenamiento de modelos más rápidos, rendimiento de inferencia mejorado y mayor productividad son algunos de los beneficios que obtienen los científicos de datos al utilizar las soluciones NVIDIA DGX. Estos sistemas los liberan de tener que lidiar con limitaciones de hardware y problemas de configuración; por lo tanto, pueden centrarse más en desarrollar modelos de IA innovadores.

P: ¿Qué significa el término “NVIDIA DGX SuperPOD™”?

R: “NVIDIA DGX SuperPOD™” se refiere a una solución de infraestructura de IA escalable diseñada por Nvidia que combina varios sistemas DGX en un clúster que actúa como una computadora de alto rendimiento. Este entorno informático admite la capacitación y el análisis de modelos de IA a gran escala, lo que lo hace adecuado para organizaciones o instituciones de investigación que necesitan una potencia computacional masiva.

P: ¿Qué papel desempeña el NVIDIA Deep Learning Institute dentro del contexto general del ecosistema NVIDIA DGX?

R: Los usuarios podrán maximizar su potencial en la utilización de proyectos de IA mientras usan sus sistemas NVIDIA DGX después de capacitarse y adquirir conocimientos en este instituto, donde a los desarrolladores, científicos de datos e investigadores se les enseña cómo aplicar mejor las tecnologías de aprendizaje profundo proporcionadas por Nvidia Corporation de manera efectiva durante las diferentes etapas involucradas en la realización de trabajos relacionados con la inteligencia artificial, como el entrenamiento de modelos o incluso la creación de otros nuevos.