NVIDIA DGX : le serveur IA ultime pour le Deep Learning

Dans le domaine en pleine croissance de l’intelligence artificielle (IA), disposer du meilleur matériel est essentiel pour rester au top. C'est ici que Serveurs NVIDIA DGX Les serveurs NVIDIA DGX sont très pratiques, car ils sont désormais considérés comme la norme du secteur pour les organisations à la recherche d'un moyen de propulser leurs efforts en matière d'IA. Conçus pour les applications d'apprentissage profond, ces serveurs offrent une puissance de calcul et une capacité d'intégration inégalées, sans oublier qu'ils ont été conçus pour gérer les charges de travail d'intelligence artificielle les plus exigeantes jamais créées. Dans cet article de blog, nous examinerons certaines fonctionnalités et avantages importants de la série NVIDIA DGX et discuterons de son architecture et de ses performances avant de terminer avec des suggestions sur la façon dont vous pouvez l'utiliser pour modifier la capacité d'IA de votre organisation. Que vous soyez un décideur informatique, un scientifique des données ou un chercheur en IA, lisez cet article, qui offre une vue globale des raisons pour lesquelles le serveur NVIDIA DGX se révèle être le meilleur serveur d'IA pour l'apprentissage profond.

Qu'est-ce qu'une infrastructure d'IA et comment le NVIDIA DGX s'y intègre-t-il ?

Comprendre le paysage de l'infrastructure de l'IA

Une infrastructure d'intelligence artificielle (IA) fait référence à l'ensemble du système d'éléments matériels, logiciels et réseau nécessaires au développement, aux tests, au déploiement et à la gestion des applications d'IA. Cela inclut les ressources informatiques telles que les GPU et les CPU, les systèmes de stockage de données, les cadres d'apprentissage automatique spécialisés comme TensorFlow ou PyTorch, etc. Au sein de cet écosystème se trouve NVIDIA DGX : un serveur de performances d'apprentissage en profondeur optimisé, spécialement conçu pour les charges de travail d'IA. Doté d'une architecture GPU avancée avec des piles logicielles intégrées prenant en charge des modèles à grande échelle, il constitue un élément essentiel des infrastructures d'intelligence artificielle contemporaines, qui permet aux entreprises d'accélérer la vitesse de leur flux de travail tout en obtenant des résultats révolutionnaires en même temps.

Le rôle de NVIDIA DGX dans les charges de travail basées sur l'IA

Les charges de travail basées sur l'IA et alimentées par les GPU NVIDIA sont au cœur des serveurs NVIDIA DGX. Pour ce faire, ils utilisent des Tensor Cores spécialement conçus pour l’intelligence artificielle qui accélèrent les opérations d’apprentissage en profondeur. En fait, ces serveurs ont des performances inégalées ; prenez par exemple le DGX A100 qui intègre huit GPU NVIDIA A100 Tensor Core avec la capacité de fournir jusqu'à 5 pétaFLOPS de performances AI.

L'un des avantages les plus notables de la série DGX est sa capacité à gérer des modèles d'IA à grande échelle et des ensembles de données massifs. Les GPU sont connectés via la technologie NVLink conçue par NVIDIA, qui garantit une bande passante élevée et une communication à faible latence entre eux, permettant ainsi un temps de traitement plus rapide pour les modèles d'IA complexes que ce que les serveurs traditionnels peuvent offrir.

De plus, la pile logicielle au sein d'un système NVIDIA DGX optimise les travaux ultérieurs d'intelligence artificielle. Celui-ci comprend divers outils de développement, bibliothèques et prend en charge les frameworks d'apprentissage en profondeur populaires tels que TensorFlow, PyTorch ou MXNet en plus des GPU Nvidia A100. L'environnement logiciel complet améliore la productivité et simplifie le déploiement ainsi que la gestion des modèles d'intelligence artificielle.

Par exemple, si l’on examine les benchmarks internes, cela montre que DGX A100 pourrait réduire à quelques jours seulement les périodes de formation de plusieurs semaines nécessaires avant que la convergence ne se produise selon un modèle de type BERT. Une telle accélération accélère non seulement le temps d’obtention d’informations, mais permet également des itérations et des expériences plus fréquentes, conduisant ainsi à une meilleure précision et efficacité de la modélisation.

Pour tout résumer ; une architecture robuste, des capacités logicielles intégrées de haute performance les rendent indispensables si l'on souhaite faire évoluer efficacement la charge de travail basée sur l'IA de son organisation ou toute autre chose où le succès est nécessaire !

Pourquoi choisir NVIDIA DGX™ pour l'IA

Avec le choix de NVIDIA DGX basé sur l'IA, vous bénéficiez d'avantages imbattables tels que la dernière technologie matérielle, des solutions logicielles intégrées tout-en-un et une prise en charge solide du développement de l'IA. Ici, les systèmes DGX sont conçus pour une formation et une inférence accélérées de l'IA, alimentés par des GPU NVIDIA A100 Tenor Core qui offrent les meilleures performances du secteur. Ces GPU sont interconnectés via la technologie NVLink, qui garantit une communication fluide à haut débit, nécessaire au traitement efficace de quantités massives de données dans les modèles d'intelligence artificielle. Outre ce fait, une autre fonctionnalité est également fournie par la suite NVIDIA AI Enterprise qui simplifie le déploiement et la gestion de différents types de charges de travail d'IA tout en étant compatible avec les principaux frameworks, notamment TensorFlow ou PyTorch, entre autres. Ainsi, ces capacités permettent aux entreprises d'accélérer leurs projets d'IA, de réduire également le temps consacré à leur développement et d'améliorer les niveaux de précision et de fiabilité atteints par les modèles utilisés dans divers secteurs, rendant ainsi impératif que chaque entreprise dispose de NVIDIA DGX™ pour l'IA à chaque instant. sa disposition.

Quels GPU alimentent les serveurs NVIDIA DGX ?

Présentation des GPU NVIDIA Tesla

Les GPU Tesla de NVIDIA ont été conçus pour le calcul scientifique, l'analyse de données et les travaux d'IA de grande ampleur. La gamme comprend des GPU V100, T4 et P100, tous conçus pour fournir une énorme puissance de calcul ainsi qu'une bande passante mémoire. Le V100 basé sur Volta est le meilleur de sa catégorie pour les charges de travail IA et HPC ; il dispose de 16 Go ou 32 Go de mémoire HBM2 plus 640 cœurs Tensor, offrant des performances supérieures en matière d'inférence et de formation. Le T4 propulsé par Turing prend en charge la formation, l'inférence et le transcodage vidéo parmi d'autres charges de travail diverses et est également connu pour son efficacité énergétique, tandis que le P100 basé sur Pascal peut gérer des analyses à grande échelle grâce à sa capacité à effectuer des calculs exigeants avec 16 Go de mémoire HBM2. aux côtés de 3584 cœurs CUDA. En tant que tels, les serveurs NVIDIA DGX équipés de ces cartes graphiques constituent un excellent choix lorsqu'il est nécessaire d'accélérer le temps de cycle de développement pour accélérer les systèmes d'IA pour le calcul haute performance.

Explorer les capacités des GPU A100 et V100

Capacités du GPU NVIDIA A100

Le GPU NVIDIA A100 est construit sur l'architecture Ampere et représente un énorme progrès dans le domaine de la technologie GPU car non seulement il fonctionne incroyablement bien, mais il peut également être évolutif à l'infini. Il contient une mémoire HBM2e allant jusqu'à 80 Go et une bande passante mémoire de plus de 1.25 téraoctets par seconde, ce qui lui permet de gérer toutes sortes d'opérations gourmandes en données. Un seul GPU A100 peut être divisé en sept plus petits, entièrement isolés les uns des autres grâce à la technologie GPU multi-instance (MIG), chacun possédant son propre cache, ses cœurs de calcul et sa mémoire à large bande passante. Cette fonctionnalité améliore les capacités d'infrastructure en tant que service (IaaS) tout en permettant une exécution efficace de différentes charges de travail informatiques. De plus, entre autres choses, l'A100 dispose de 432 cœurs Tensor de troisième génération et de 6912 XNUMX cœurs CUDA et offre des performances par watt supérieures à celles des modèles précédents, ce qui le rend parfait pour la formation en IA, l'inférence et le HPC.

Capacités du GPU NVIDIA V100

Propulsé par l'architecture Volta, le GPU NVIDIA V100 reste toujours l'une des options les plus puissantes pour les tâches liées à l'intelligence artificielle ou au calcul haute performance (HPC). Il dispose de 640 cœurs Tensor ainsi que de 5120 2 cœurs CUDA, tandis que sa mémoire HBM16 est de 32 Go ou 900 Go, offrant ainsi une bande passante mémoire égale ou supérieure à 100 Go/s. Les cœurs Tensor du V125 sont particulièrement conçus pour s'adapter aux charges de travail d'apprentissage en profondeur grâce auxquelles ils fournir des vitesses de formation avec des performances de sortie estimées à environ XNUMX téraflops par seconde pendant la phase de formation du réseau. Ce type de carte graphique convient aussi bien aux entreprises qu'aux instituts de recherche scientifique car il prend en charge l'arithmétique à précision mixte, ce qui garantit un calcul rapide sans perte de précision. De plus, grâce à sa grande puissance de calcul associée à sa grande capacité de stockage, ce modèle particulier peut remplir diverses fonctions allant de l'exécution de simulations massives à l'analyse en temps réel qui nécessiterait des algorithmes complexes.

En intégrant ces GPU de pointe dans leurs serveurs DGX, NVIDIA a permis aux organisations de gérer tout type de charge de travail d'IA ou de tâche HPC plus rapidement et plus efficacement que jamais.

Benchmarks de performances de NVIDIA DGX A100 et NVIDIA DGX H100

Des références de performances IA et HPC ont été établies par les NVIDIA DGX A100 et DGX H100. Avec huit GPU A100 Tensor Core, le DGX A100 atteint des performances maximales d'IA allant jusqu'à 5 pétaFLOPS. Ce système est idéal pour le calcul de précision mixte car il fonctionne à la fois dans la formation et l’inférence de l’IA. Le débit et l'efficacité sont considérablement améliorés par ce système, qui prend en charge la technologie Multi-Instance GPU (MIG) qui permet de partitionner un GPU en plusieurs instances pour différentes charges de travail.

D'autre part, les benchmarks précédents ont été dépassés par le NVIDIA DGX H100 avec des mesures de performances améliorées pilotées par les derniers GPU H100. Jusqu'à 60 téraflops de performances en double précision sont offerts par ces GPU, qui permettent également des temps de formation plus rapides pour les modèles d'apprentissage profond utilisés dans les tâches d'IA. L'une des caractéristiques étonnantes de cet appareil est l'inclusion de nouveaux cœurs Tensor de 4e génération conçus spécifiquement pour les calculs de matrices clairsemées et denses, où ils offrent des niveaux de vitesse inégalés. Outre l'amplification du débit de données grâce aux technologies NVLink et NVSwitch entre les GPU, ces fonctionnalités permettent également d'augmenter la puissance de calcul grâce à une communication inter-GPU améliorée, augmentant ainsi encore les capacités globales de calcul.

Ces deux-là devraient être capables de gérer tout type de charge de travail qui leur est imposée, car ils ont été conçus pour les tâches informatiques les plus difficiles ; ce qui en fait un outil incontournable pour toute organisation impliquée dans la recherche avancée sur l'intelligence artificielle, l'analyse des mégadonnées ou les simulations complexes à l'échelle de l'industrie. En conséquence, ils se sont solidement établis au sommet de l’intelligence artificielle haut de gamme aux côtés du paysage actuel des applications informatiques de performance.

Comment NVIDIA DGX™ améliore-t-il l'IA et le Deep Learning ?

Accélérer le Deep Learning avec NVIDIA DGX

L'utilisation des systèmes NVIDIA DGX™ accélère l'apprentissage en profondeur car ils sont livrés avec du matériel et des logiciels intégrés qui fonctionnent bien. Ces systèmes disposent des meilleurs GPU conçus pour les charges de travail d'IA, notamment des modèles comme A100 et H100. Ils utilisent des technologies avancées telles que Tensor Cores, Multi-Instance GPU (MIG), NVLink et NVSwitch pour augmenter l'efficacité de calcul ainsi que le débit tout en permettant la communication inter-GPU. Par conséquent, cette configuration conduit à des temps de formation plus rapides lors des étapes complexes de développement de modèles d’apprentissage profond et améliore également l’optimisation des performances d’inférence. Pour résumer, le matériel NVIDIA DGX™, ainsi que les capacités logicielles, améliorent considérablement divers aspects de l'apprentissage profond tels que la rapidité et l'évolutivité, entre autres, en fournissant des niveaux supérieurs.

Cas d'utilisation de NVIDIA DGX dans la recherche et l'industrie de l'IA

Les études d'IA et les applications métiers sont propulsées par les systèmes NVIDIA DGX™ dotés de puissances et d'efficacités de calcul inégalées. Voici quelques exemples de cas d’utilisation :

Imagerie médicale et diagnostic

En imagerie médicale, les diagnostics ont été réalisés plus rapidement et plus précisément grâce à Systèmes NVIDIA DGX. En travaillant sur de grandes quantités de données médicales, notamment des IRM ou des tomodensitogrammes, les modèles d'IA activés par DGX peuvent détecter des anomalies et fournir un diagnostic précoce à des niveaux de précision plus élevés. Une étude de recherche de l’Université de Stanford a révélé que les algorithmes d’IA fonctionnaient sur le DGX A100 avec un taux de précision de 92 % dans la détection de la pneumonie à partir des radiographies pulmonaires, ce qui est bien meilleur que les méthodes traditionnelles.

Véhicules autonomes

Les systèmes NVIDIA DGX sont très utilisés pour le développement et l'amélioration des technologies de conduite autonome. Le traitement des données en temps réel provenant de divers capteurs dans les voitures autonomes est rendu possible grâce à la puissance de calcul offerte par la plateforme DGX. La formation de modèles d'apprentissage profond pour l'amélioration de la détection d'objets ainsi que des algorithmes de planification de trajectoire et de prise de décision utilisés par des entreprises telles que Tesla ou Waymo dans les véhicules autonomes est réalisée à l'aide de DGX ; cela conduit finalement à des voitures autonomes plus sûres.

Traitement du langage naturel (PNL)

Les chatbots, les services de traduction et les assistants virtuels, entre autres applications PNL, sont avancés grâce aux systèmes NVIDIA DGX. Le modèle GPT-3 d'OpenAI, par exemple, doit traiter d'énormes volumes de données textuelles dans un court laps de temps, ce qui est réalisé grâce à l'architecture robuste présente dans DGX H100, ce qui entraîne une génération de langage plus cohérente, plus précise sur le plan contextuel, etc. Ce qui prenait des semaines auparavant peut désormais être réalisé en quelques jours, accélérant ainsi l'innovation dans les outils de communication basés sur l'IA.

Modélisation financière et gestion des risques

Dans le secteur financier, l'analyse rapide des tendances du marché ainsi que l'évaluation des risques s'appuient sur les capacités de calcul rapides basées sur l'apprentissage profond de NVIDIA fournies par leur système connu sous le nom de rack de serveur NVidia dgx a1000, vous pouvez donc le lire ici. Le traitement des données de négociation à haute fréquence basé sur la prévision des mouvements boursiers et utilisant des analystes quantitatifs a développé des cadres de gestion des risques robustes alimentés par DGX, entre autres, ce qui a conduit JP Morgan à réduire de 40 % le temps de calcul de ses modèles de risque ; cela a, à son tour, permis une prise de décision financière plus rapide et plus précise.

Science du climat et prévisions météorologiques

La complexité impliquée dans la simulation des phénomènes atmosphériques nécessite des calculs lourds, c'est pourquoi les climatologues utilisent les systèmes NVIDIA DGX à des fins de prévisions météorologiques. Ils peuvent simuler avec précision des phénomènes atmosphériques complexes uniquement grâce à la puissance de calcul du rack de serveur dgx a1000 de Nvidia, conçu spécifiquement pour eux. Le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) a amélioré la fiabilité et la précision de ses prévisions grâce à l'adoption du DGX, où il a enregistré des taux de précision des prévisions jusqu'à 20 % plus élevés pour les événements graves tels que les ouragans – une étape cruciale vers la préparation. contre de telles catastrophes naturelles.

Ce ne sont là que quelques exemples parmi tant d’autres cas qui ont vu le jour grâce à la plateforme NVidia dgx, qui a apporté des changements révolutionnaires dans un large éventail de domaines alimentés par les technologies d’intelligence artificielle (IA) ainsi que algorithmes d'apprentissage profond tels qu'appliqués ici.

Témoignages de réussite : NVIDIA DGX en action

Soins de santé et enquêtes médicales

Mayo Clinic utilise les systèmes NVIDIA DGX pour accélérer sa recherche médicale basée sur l'IA. La Mayo Clinic a utilisé le DGX A100 pour traiter de grands ensembles de données, ce qui les a aidées à créer des modèles de diagnostic plus sophistiqués pour de meilleurs soins aux patients. Par exemple, le temps nécessaire au traitement des données d’imagerie médicale a été considérablement réduit, ce qui a permis d’obtenir un diagnostic plus rapide et plus précis.

Véhicules autonomes

Les solutions NVIDIA DGX sont appliquées par Waymo, l'un des principaux développeurs de véhicules autonomes, lors de la formation et de la validation de leur technologie de conduite autonome. Les énormes quantités de données de capteurs traitées par Waymo pour ses différents systèmes de conduite autonome n'ont été rendues possibles que grâce à la puissance de calcul fournie par DGX. Cette réussite se traduit par des voitures fiables et autonomes qui peuvent être largement déployées sur de courtes périodes.

Développement pharmaceutique

Afin d'accélérer les processus de découverte de médicaments, AstraZeneca utilise les systèmes NVIDIA DGX. L'intégration du DGX A100 dans leurs flux de travail de recherche contribue à simplifier l'analyse de données biologiques complexes, accélérant ainsi l'identification de candidats médicaments potentiels chez AstraZeneca. Il en résulte un pipeline de développement plus efficace qui conduit à une mise sur le marché plus rapide des nouveaux médicaments.

Quelles sont les principales fonctionnalités du serveur DGX A100 ?

Spécifications techniques du DGX A100

L'infrastructure informatique IA du NVIDIA DGX A100 est révolutionnaire en termes de performances et de flexibilité. Voici des spécifications détaillées pour démontrer sa capacité technique :

• Architecture GPU : Cet appareil à architecture Ampere est alimenté par des GPU NVIDIA A100 Tensor Core.
• Nombre de GPU : 8 GPU NVIDIA A100 Tensor Core fonctionnant en parallèle fournissent un total de 320 Go de mémoire GPU.
• Mémoire GPU : Chacun est livré avec 40 Go de mémoire à large bande passante (HBM2), totalisant 320 Go de mémoire GPU.
• Performance : Il fournit jusqu'à 5 pétaFLOPS sans précédent, nécessaires à diverses charges de travail sur l'IA et le calcul haute performance.
• CPU: Pour gérer efficacement les tâches liées au processeur, il dispose de deux processeurs AMD EPYC 7742 dotés d'une vitesse d'horloge de base de 2.25 GHz chacun, avec 64 cœurs sur chaque puce.
• Mémoire système: Avec une extensibilité jusqu'à 2 To pour les applications gourmandes en mémoire où au moins un téraoctet d'espace de stockage serait initialement nécessaire.
• Mise en réseau: Il intègre des connexions InfiniBand de huit cents gigabits par seconde, ce qui permet un transfert de données rapide entre plusieurs systèmes DGX au sein des centres de données.
• Stockage: La capacité de stockage est de trente téraoctets (To) composée de SSD NVMe optimisés pour des temps d'accès rapides et des débits élevés lors de la lecture ou de l'écriture fréquente de gros volumes d'informations lors d'opérations telles que des exercices de formation d'apprentissage automatique, garantissant ainsi des opérations d'E/S rapides. lors des traitements massifs de données requis par les programmes d’intelligence artificielle exécutés sur ce type d’appareil.
• Consommation d'énergie: Même s’il consomme une puissance maximale de six virgule cinq kilowatts (6.5 KW), la gestion de l’énergie ne doit pas être prise à la légère, compte tenu de ses capacités de calcul.
• Logiciel: Livré préinstallé avec TensorFlow et PyTorch, entre autres frameworks populaires, ainsi que la boîte à outils NVIDIA CUDA, éliminant ainsi tout besoin d'installations ou de configurations logicielles supplémentaires.

Le NVIDIA DGX A100 atteint l'évolutivité et la polyvalence dans la recherche, le développement et le déploiement de l'IA dans tous les secteurs en combinant ces fonctionnalités avancées.

Avantages du DGX A100 pour l'IA d'entreprise

Le NVIDIA DGX A100 est un excellent choix pour les applications d'IA d'entreprise car il présente de nombreux avantages :

1. Performances inégalées : Le DGX A100 peut traiter des charges de travail d'IA complexes avec jusqu'à 5 pétaFLOPS de puissance de calcul, ce qui réduit considérablement le temps de formation et accélère le temps d'obtention d'informations.
2. Évolutivité: Avec 2 To de mémoire système extensible et des connexions InfiniBand 100 Gb/s intégrées, le DGX permet une mise à l'échelle facile sur plusieurs unités à mesure que les données augmentent et que les besoins informatiques augmentent.
3. Versatilité: Les deux processeurs AMD EPYC et la prise en charge des principaux frameworks d'IA ainsi que la pile logicielle optimisée de NVIDIA rendent le DGX A100 idéal pour diverses tâches d'IA telles que la formation de modèles à l'inférence dans des environnements informatiques hautes performances.
4. Rendement : Bien qu'elle consomme jusqu'à 6.5 kW à charge maximale, cette architecture avancée garantit une utilisation efficace de l'énergie tout en offrant des performances par watt exceptionnelles.
5. Intégration et gestion : Le DGX A100 est préconfiguré avec la pile logicielle de NVIDIA, simplifiant ainsi le déploiement et la gestion des charges de travail d'IA au sein de l'entreprise, rationalisant ainsi les processus de développement et de pipeline opérationnel.

Ces avantages font du DGX A100 un concurrent sérieux parmi d’autres machines pouvant être utilisées par les organisations désireuses de maximiser leur potentiel en matière de technologie d’intelligence artificielle.

Comparaison du DGX A100 avec le DGX-1

Par rapport à sa version précédente, le DGX-1, le DGX A100 présente plusieurs avancées et améliorations :

1. Performance : Le DGX A100 offre jusqu'à 5 pétaFLOPS, ce qui est bien plus que le pétaFLOP du DGX-1. Cette multiplication par cinq de la puissance de calcul permet d'exécuter des charges de travail d'IA plus complexes et d'atteindre une vitesse de traitement plus rapide.
2. Mémoire et évolutivité : Alors que le DGX-1 est limité à 512 Go de mémoire système, le DGX A100 prend en charge jusqu'à 2 To. De plus, contrairement aux connexions 56 Gb/s sur l’ancien modèle ; celui-ci dispose d'une connectivité InfiniBand ultra-rapide de 100 Gb/s qui améliore considérablement les performances de mise à l'échelle au sein de la capacité d'intégration de plusieurs unités.
3. Architecture et polyvalence : Selon les dernières informations de NVIDIA sur ces deux produits ; ils ont été construits sur la base de différentes architectures – respectivement Pascal pour le DGX-1 et Ampère pour le DGX A100. Outre l'augmentation de la puissance brute de sortie, cela permet également une meilleure gestion de diverses tâches d'intelligence artificielle ainsi que de calcul haute performance par ce dernier appareil.
4. Efficacité énergétique: Si nous les comparons en termes de consommation d'énergie (6.5 kW contre 3.2 kW), alors évidemment oui, il peut consommer deux fois plus d'électricité mais fonctionne toujours bien mieux, donc l'efficacité par watt est plus élevée avec le nouveau modèle que l'ancien, même si ce n'est pas le cas. parfait encore.
5. Logiciel et intégration : Les deux systèmes sont préconfigurés avec la pile logicielle de NVIDIA, bien que des mises à jour supplémentaires aient été spécialement conçues pour les cas d'utilisation liés à l'apprentissage automatique, qui n'ont été appliquées que sur le DGX A100, ce qui facilite le déploiement tout en gérant mieux les charges de travail de l'IA, en particulier lors d'opérations groupées telles que la formation à grande échelle. ensembles de données simultanément.

Fondamentalement, ce que cela signifie dans l'ensemble, c'est que si vous voulez quelque chose qui peut faire tout ce que je viens de dire et plus encore, allez vous procurer quelques morceaux de ces choses appelées « DGX A100 », sinon restez avec « DGX-1 » car il fait toujours à peu près tout. autre.

Comment acheter la série NVIDIA DGX en toute confiance ?

Expédition et manutention des serveurs DGX AI

Pour garantir une transition en douceur lors de l'achat et de la préparation à la livraison du serveur DGX AI, vous devez connaître certains points :

1. Spécifications d'emballage: Ils emballent les serveurs de manière suffisamment sécurisée pour survivre à l'expédition, de sorte que toutes les pièces soient intactes et opérationnelles.
2. Délais de livraison : Celles-ci peuvent prendre quelques jours ou plusieurs semaines selon les disponibilités et la destination ; il est recommandé de vérifier la date d'arrivée estimée lors de l'achat.
3. Exigences de manipulation : Les systèmes de serveur DGX sont de gros appareils lourds qui nécessitent des gestionnaires professionnels ; assurez-vous qu'il existe des installations de déchargement à votre point de réception ainsi que la main-d'œuvre et l'équipement nécessaires à l'installation.
4. Vérifications avant l'installation : Confirmez si diverses exigences d'infrastructure telles que l'adéquation de l'alimentation électrique, l'installation des systèmes de refroidissement et la force de la connectivité réseau nécessaire à l'installation et au fonctionnement du serveur sont satisfaites par le site.
5. Assistance après livraison : NVIDIA offre une assistance étendue après la livraison, comme des conseils d'installation ainsi qu'une aide technique afin de garantir une intégration facile dans les configurations actuelles.

Comprendre le support d'entreprise et les options de garantie

NVIDIA garantit que vos serveurs DGX AI fonctionnent à des performances maximales pendant la plus longue période possible en proposant un support d'entreprise solide et des options de garantie complètes. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux services d'assistance qu'ils proposent :

1. Assistance technique: Ce programme vous permet de contacter l'équipe d'assistance technique de NVIDIA 24h/7 et XNUMXj/XNUMX. Ces experts sont bien formés pour résoudre tout problème lié à la configuration logicielle, matérielle ou système.
2. Couverture de la garantie: Les garanties standard couvrent la réparation ou le remplacement des pièces défectueuses en cas de problème avec les matériaux utilisés ou la main d'œuvre employée lors de la fabrication. Vous pouvez acheter des options de garantie supplémentaires pour des périodes de protection prolongées.
3. Mises à jour de logiciel: Ils publient régulièrement de nouvelles versions de logiciels ainsi que des mises à jour de micrologiciels qui améliorent les niveaux de sécurité et alignent les performances des systèmes sur les outils d'IA récents et les exigences de compatibilité des technologies.
4. Soutien sur place: Si un problème nécessite une attention immédiate, une assistance professionnelle sur site peut être fournie conformément aux accords de niveau de service, en fonction de son importance.
5. Formation et ressources : De nombreuses documentations sont disponibles, associées à des modules de formation, afin que les équipes puissent en apprendre davantage sur ces machines tout en obtenant des informations sur la meilleure façon de les utiliser, devenant ainsi des utilisateurs efficaces.

Pour garantir la fiabilité et l'efficacité de l'infrastructure d'IA, les entreprises doivent connaître cette offre de support, car leurs opérations se dérouleront sans problème, sans temps d'arrêt.

Conseils pour acheter auprès de revendeurs agréés

Lorsque les organisations achètent du matériel d'entreprise de grande valeur, tel que les serveurs NVIDIA DGX AI, il est important de s'assurer qu'elles les achètent auprès de revendeurs agréés pour en garantir l'authenticité, la qualité du service et l'assistance après-vente. Voici quelques points importants à noter :

1. Établir l'autorisation du concessionnaire : En tout temps, traitez uniquement avec des vendeurs enregistrés comme étant approuvés par NVIDIA. Vous pouvez le vérifier en consultant le site Web officiel de NVIDIA ou en contactant leur équipe d'assistance.
2. Consultez les classements et les évaluations en ligne : Les plateformes d'évaluation indépendantes peuvent fournir des évaluations des clients, ce qui contribuera à évaluer la réputation d'un fournisseur. Le plus souvent, des notes élevées et des avis positifs montrent qu’ils disposent de services et d’une assistance fiables.
3. Confirmation de garantie et dispositions d'assistance : Assurez-vous que chaque service indiqué par NVIDIA dans le cadre de la couverture de garantie est fourni par votre vendeur ; sinon, personne d'autre que les revendeurs agréés n'offre une couverture de garantie officielle ainsi qu'une assistance complète.
4. Service après-vente d'évaluation : Découvrez quel type de support est fourni après le point d'achat ; il peut s'agir de disponibilité, d'excellence ou des deux. Une assistance supplémentaire peut prendre la forme d'un service d'assistance technique et de formations, entre autres, qui sont généralement fournies parallèlement aux ressources par les concessionnaires agréés.
5. Demandez des documents : Conservez avec vous des copies telles que les reçus d'achat, les documents d'accord ainsi que tout autre document pertinent utile lors de la présentation d'une réclamation ou lorsque vous demanderez de l'aide ultérieurement.

Les entreprises doivent respecter ces règles afin d'obtenir des produits réels bénéficiant de droits de garantie complets soutenus par une optimisation complète des investissements nvidia ai grâce à un support amélioré.

Pourquoi envisager DGX Cloud pour les besoins de calcul de l'IA ?

Avantages de DGX Cloud pour faire évoluer l'infrastructure d'IA

DGX Cloud présente de nombreux avantages notables qui aident à faire évoluer l’infrastructure d’IA :

1. Évolutivité chaque fois que nécessaire : Il accélère le processus de mise à l'échelle de la puissance de calcul en fonction des besoins, éliminant ainsi la nécessité de recourir à de grandes quantités d'infrastructures physiques.
2. Services gérés : Cela crée un environnement entièrement géré par des professionnels afin de minimiser les frais généraux et de se concentrer sur les zones de développement ainsi que de déploiement.
3. Une performance supérieure: Grâce aux GPU hautes performances de NVIDIA conçus spécifiquement pour les charges de travail d'IA, les modèles et les applications fonctionneront toujours de manière optimale.
4. La sécurité d'abord: Des mesures de sécurité robustes ainsi que des protocoles de cryptage garantissent la protection des données tout en respectant les normes de conformité.
5. Disponibilité mondiale : Les ressources informatiques de l'intelligence artificielle sont accessibles dans le monde entier depuis n'importe quel endroit disposant d'une connectivité Internet, améliorant ainsi la collaboration entre les équipes opérant dans différentes régions.

Intégration de NVIDIA AI Enterprise et DGX Cloud

Pour une entreprise qui souhaite améliorer et étendre ses fonctions d'IA, l'intégration de DGX Cloud avec NVIDIA AI Enterprise est idéale. Destiné à être utilisé sur l'infrastructure accélérée par GPU de NVIDIA, il est accompagné d'une puissante gamme d'outils d'intelligence artificielle et d'analyse de données. Voici quelques avantages que les établissements peuvent tirer de son utilisation :

1. Plate-forme unique : Cela facilite le déploiement, la gestion ainsi que l’augmentation ou la réduction des charges de travail d’intelligence artificielle.
2. Meilleure performance: Ceci est possible en combinant des fonctionnalités qui utilisent la pile d'applications logicielles de NVIDIA pour l'IA avec leurs GPU hautes performances, garantissant ainsi des vitesses de traitement plus rapides tout en réduisant les latences.
3. Évolutivité: L'infrastructure cloud de DGX, hébergée dans le cloud, permet à une organisation d'ajuster facilement le niveau de ressources allouées au machine learning en fonction des fluctuations de la demande.
4. Simplicité de gestion : Les outils de gestion intégrés rationalisent les tâches administratives, ce qui réduit la complexité des opérations et permet d'économiser du temps et des efforts.
5. Amélioration de la sécurité: La sécurité fournie couvre tout ce qui est nécessaire, comme le respect des normes de l'industrie, afin que même les flux de travail délicats impliquant l'apprentissage automatique soient protégés ainsi que les ensembles de données associés.

En réunissant ces deux offres, les entreprises peuvent créer un environnement dans lequel l’innovation se produit rapidement, soutenue par une base solide d’excellence opérationnelle en termes d’évolutivité au sein des systèmes d’IA.

Exemples de déploiements DGX Cloud dans l'industrie

Les industries utilisent DGX Cloud pour promouvoir l'innovation et l'efficacité de plusieurs manières :

1. Soins de santé : Grâce à DGX Cloud, les établissements médicaux peuvent accélérer la découverte de médicaments et réaliser plus rapidement des imagerie médicale et des analyses génomiques. Ces établissements passent rapidement au crible des quantités massives de données en profitant de sa capacité de calcul haute performance, accélérant ainsi la création de nouveaux traitements et de médecine personnalisée.
2. Finances: Les sociétés financières utilisent le cloud DGX pour obtenir de meilleurs résultats dans des domaines tels que le trading algorithmique, la détection des fraudes et la gestion des risques. Ils peuvent traiter de gros volumes de données financières avec plus de précision et de rapidité car ils ont intégré des modèles d’IA avancés avec l’apprentissage automatique, prenant ainsi le dessus sur le marché.
3. Automobile: L'industrie automobile s'appuie sur DGX Cloud pour le développement de véhicules autonomes et de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Grâce à l'utilisation de cette infrastructure basée sur le cloud, des scénarios de conduite complexes peuvent être simulés, des modèles d'IA peuvent être formés et la sécurité et les performances des véhicules peuvent être améliorées, entre autres.

Ces exemples démontrent à quel point l'application est diversifiée dans différents secteurs, mais montrent également qu'elle a le potentiel de permettre des percées transformationnelles à l'aide de solutions d'IA évolutives optimisées pour DGX Cloud.

Sources de référence

Nvidia DGX

Matériel informatique

Unité de traitement graphique

Foire aux questions (FAQ)

Q : Qu'est-ce que NVIDIA DGX et comment contribue-t-il au développement de l'IA ?

R : Le NVIDIA DGX est un serveur d'IA compétent conçu pour accélérer l'apprentissage profond et les flux de travail d'IA générative. Il fonctionne avec des GPU Tensor Core de pointe, offrant les meilleures performances que tout chercheur ou ingénieur puisse souhaiter. En outre, le DGX offre un excellent support pour les projets d'IA grâce à son utilisation de la suite logicielle NVIDIA AI Enterprise.

Q : Quels sont les différents modèles disponibles dans NVIDIA DGX ?

R : NVIDIA produit de nombreux types de modèles DGX, notamment le NVIDIA DGX-1, le DGX Station et le DGX Station A100, entre autres versions les plus récentes offrant davantage de fonctionnalités. Chaque modèle est conçu différemment pour gérer des tâches complexes avec différentes puissances de traitement et niveaux de stockage.

Q : Comment NVIDIA DGX SuperPOD™ améliore-t-il les performances de l'IA ?

R : La combinaison de plusieurs systèmes DGX en un seul système, appelé supercalculateur, donne naissance au NVIDIA DGX SuperPOD™, qui agit comme un programme d'intelligence artificielle offrant une puissance de calcul dépassant l'entendement ordinaire. Cette conception offre également des vitesses de traitement plus élevées, ce qui le rend adapté aux applications Big Data impliquant l'apprentissage automatique à grande échelle ou les réseaux neuronaux profonds.

Q : Quel type de GPU l'entreprise inclut-elle dans ses produits, comme NVIDIA DGX ?

R : Dans ces systèmes, on trouve des processeurs graphiques de pointe tels que Tesla V100, 8x V100 et même le système H100 – récemment lancé par la société Nvidia elle-même ; tous ces composants ont été créés spécifiquement à des fins de calcul haute performance (HPC), mais en même temps, ils sont capables de prendre en charge divers types de projets d'intelligence artificielle basés sur le traitement de données à grande échelle ainsi que sur la création de modèles génératifs.

Q : Pouvez-vous expliquer ce que signifie « NVIDIA DGX Station » et suggérer certains champs dans lesquels il pourrait être utilisé ?

R : Les postes de travail artificiels de bureau comme NVIDIA DGX Station aident les employés à effectuer leurs tâches plus rapidement. Ses capacités de calcul sont similaires à celles des centres de données, c'est pourquoi les scientifiques désireux de créer et de tester différents modèles d'IA en ont tant besoin : ils peuvent tout faire efficacement là-bas. Le modèle le plus récent s'appelle DGX Station A100 et a été développé à des fins de science des données et de recherche en IA.

Q : Quelles sont les spécifications du NVIDIA DGX-1 ?

R : Il implémente 8 GPU Tesla V100, 512 Go de RAM et 4 processeurs E5-2698 v4, tous destinés à une efficacité informatique et une puissance maximales pour accomplir les tâches d'IA.

Q : Comment NVIDIA Base Command™ contribue-t-il aux opérations DGX ?

R : NVIDIA Base Command™ est une plate-forme complète de gestion de l'intelligence artificielle qui simplifie le processus d'exploitation et de surveillance des systèmes DGX. Il permet aux utilisateurs de suivre efficacement l'avancement du projet, de mieux gérer les ressources et d'optimiser les performances sur tous les serveurs DGX.

Q : Quel rôle le système NVIDIA H100 joue-t-il dans les progrès de l'IA ?

R : Le système NVIDIA H100 est alimenté par l'architecture NVIDIA Hopper. Il s’agit du GPU Tensor Core le plus avancé au monde. Cela accélère considérablement l’IA et le calcul génératif, ce qui les rend indispensables pour la recherche et les applications de pointe en matière d’IA.

Q : Quelles considérations dois-je prendre en compte lors de l’achat d’un système DGX ?

R : Lors de l'achat d'un système DGX, des facteurs tels que le code postal et l'heure de destination, le code et l'heure d'acceptation, ainsi que le service d'expédition sélectionné doivent être pris en considération. Par conséquent, l’acceptation peut être affectée par ces facteurs en fonction de l’endroit où vous vous trouvez ou de ce qui correspond le mieux à vos besoins.