NVIDIA DGX: ディープラーニングのための究極の AI サーバー

急速に成長している人工知能（AI）の分野では、最高のハードウェアを持つことが、常に優位に立つための鍵となります。 NVIDIA DGX サーバー AI の取り組みを推進する方法を探している組織にとって、これらのサーバーは業界標準と見なされているため、非常に便利です。ディープラーニング アプリケーションを念頭に置いて構築されたこれらのサーバーは、比類のないコンピューティング パワーと統合機能を提供するだけでなく、これまでに作成された中で最も要求の厳しい人工知能ワークロードにも対応できるように設計されています。このブログ投稿では、NVIDIA DGX シリーズの重要な機能と利点をいくつか見ていき、そのアーキテクチャとパフォーマンスの数値について説明してから、組織の AI 能力を変えるためにどのように使用できるかについての提案で締めくくります。IT の意思決定者、データ サイエンティスト、AI 研究者のいずれであっても、この記事をお読みください。この記事では、NVIDIA DGX サーバーがディープラーニングに最適な AI サーバーである理由を総合的に説明します。

AI インフラストラクチャとは何ですか? NVIDIA DGX はどのように適合しますか?

AI インフラストラクチャの状況を理解する

人工知能 (AI) インフラストラクチャとは、AI アプリケーションの開発、テスト、展開、管理に必要なハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク要素のシステム全体を指します。これには、GPU や CPU などのコンピューティング リソース、データ ストレージ システム、TensorFlow や PyTorch などの特殊な機械学習フレームワークなどが含まれます。このエコシステムには、AI ワークロードに特化した高性能の最適化されたディープラーニング パフォーマンス サーバーである NVIDIA DGX があります。高度な GPU アーキテクチャと、大規模モデルをサポートする統合ソフトウェア スタックを備えたこのインフラストラクチャは、現代の人工知能インフラストラクチャの重要な部分として機能し、企業がワークフローの速度を加速すると同時に画期的な結果を達成できるようにします。

AI 主導のワークロードにおける NVIDIA DGX の役割

NVIDIA GPU を搭載した AI 駆動型ワークロードは、NVIDIA DGX サーバーの主な焦点です。これは、ディープラーニング操作を高速化する人工知能専用に構築された Tensor コアを使用して実現されます。実際、これらのサーバーは比類のないパフォーマンスを備えています。たとえば、最大 100 ペタフロップスの AI パフォーマンスを提供する能力を持つ 100 つの NVIDIA A5 Tensor コア GPU を搭載した DGX AXNUMX などがあります。

DGX シリーズのメリットの中で最も注目すべきは、大規模な AI モデルと膨大なデータセットを処理できる能力です。GPU は NVIDIA が設計した NVLink テクノロジーを介して接続され、GPU 間の高帯域幅と低遅延の通信が保証されるため、従来のサーバーよりも複雑な AI モデルの処理時間が短縮されます。

さらに、NVIDIA DGX システム内のソフトウェア スタックは、さらなる人工知能作業を最適化します。これにはさまざまな開発ツール、ライブラリが含まれており、Nvidia A100 GPU に加えて、TensorFlow、PyTorch、MXNet などの一般的なディープラーニング フレームワークがサポートされています。包括的なソフトウェア環境により、生産性が向上し、人工知能モデルの展開と管理が簡素化されます。

たとえば、社内ベンチマークを見ると、DGX A100 は、BERT のようなモデルに従って収束が発生するまでに数週間かかるトレーニング期間を、わずか数日にまで短縮できることがわかります。このような高速化により、洞察を得るまでの時間が短縮されるだけでなく、より頻繁な反復と実験が可能になり、モデリングの精度と有効性が向上します。

要約すると、堅牢なアーキテクチャと統合されたソフトウェアの高性能機能は、組織の AI 駆動型ワークロードを効率的に拡張したい場合や、成功が必要なその他のあらゆる場合に不可欠です。

AI に NVIDIA DGX™ を選ぶ理由

AI 駆動型 NVIDIA DGX を選択すると、最新のハードウェア テクノロジ、オールインワンの統合ソフトウェア ソリューション、AI 開発の強力なサポートなど、他にはないメリットが得られます。ここで、DGX システムは、業界最高のパフォーマンスを発揮する NVIDIA A100 Tenor Core GPU を搭載した AI トレーニングと推論の高速化を目的として設計されています。これらの GPU は NVLink テクノロジによって相互接続されており、スムーズな高速通信が保証されます。これは、人工知能モデル内で大量のデータを効率的に処理するために不可欠です。この事実に加えて、NVIDIA AI Enterprise スイートには、TensorFlow や PyTorch などの主要なフレームワークと互換性がありながら、さまざまな種類の AI ワークロードの展開と管理を簡素化する別の機能も用意されています。したがって、これらの機能により、企業は AI プロジェクトをスピードアップし、開発に費やす時間を短縮し、さまざまな業界で使用されるモデルによって達成される精度と信頼性のレベルを向上させることができます。そのため、すべての企業が NVIDIA DGX™ for AI を自由に使用することが不可欠です。

NVIDIA DGX サーバーはどの GPU を搭載していますか?

NVIDIA Tesla GPU の概要

NVIDIA の Tesla GPU は、科学計算、データ分析、大規模な AI 作業向けに作られています。この範囲には、V100、T4、および P100 GPU があり、いずれも膨大な計算能力とメモリ帯域幅を提供するように構築されています。Volta ベースの V100 は、AI および HPC ワークロードに最適なクラスです。16 GB または 32 GB の HBM2 メモリと 640 個の Tensor コアを備え、推論とトレーニングで優れたパフォーマンスを発揮します。Turing 搭載の T4 は、トレーニング、推論、ビデオ トランスコーディングなど、さまざまなワークロードをサポートし、エネルギー効率の高さでも知られています。一方、Pascal ベースの P100 は、16 GB の HBM2 メモリと 3584 個の CUDA コアで要求の厳しい計算を実行できるため、大規模な分析を処理できます。そのため、これらのグラフィックス カードを搭載した NVIDIA DGX サーバーは、高性能コンピューティング用の AI システムを加速する際に開発サイクル時間の短縮が必要な場合に最適です。

A100 および V100 GPU の機能を探る

NVIDIA A100 GPUの機能

NVIDIA A100 GPU は Ampere アーキテクチャに基づいて構築されており、パフォーマンスが驚くほど優れているだけでなく、無限に拡張できるため、GPU テクノロジーの分野に大きな後押しをもたらします。最大 2 GB の HBM80e メモリと 1.25 テラバイト/秒を超えるメモリ帯域幅を備えており、あらゆる種類のデータ量の多い操作を処理できます。100 つの A100 GPU を、マルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジーを使用して完全に互いに分離された 432 つの小さな GPU に分割でき、それぞれに独自のキャッシュ、コンピューティング コア、高帯域幅メモリがあります。この機能により、インフラストラクチャ アズ ア サービス (IaaS) 機能が向上し、さまざまなコンピューティング ワークロードを効率的に実行できるようになります。さらに、A6912 には XNUMX 個の第 XNUMX 世代 Tensor コアと XNUMX 個の CUDA コアがあり、以前のモデルよりもワットあたりのパフォーマンスが優れているため、AI トレーニング、推論、HPC に最適です。

NVIDIA V100 GPUの機能

Volta アーキテクチャを採用した NVIDIA V100 GPU は、人工知能や高性能コンピューティング (HPC) に関連するタスクにとって、依然として最も強力なオプションの 640 つです。5120 個の Tensor コアと 2 個の CUDA コアを備え、HBM16 メモリは 32 GB または 900 GB であるため、100 GB/s 以上のメモリ帯域幅を提供します。V125 の Tensor コアは、特にディープラーニングのワークロードに対応するように設計されており、ネットワーク トレーニング フェーズ中に XNUMX 秒あたり約 XNUMX テラフロップスと推定される出力パフォーマンスでトレーニング速度を実現します。このタイプのグラフィック カードは、混合精度演算をサポートしているため、精度を損なうことなく高速計算が保証されるため、企業と科学研究機関の両方に適しています。さらに、優れた計算能力と大容量のストレージ容量により、この特定のモデルは、大規模なシミュレーションの実行から複雑なアルゴリズムを必要とするリアルタイム分析まで、さまざまな機能を実行できます。

NVIDIA は、これらの最先端の GPU を DGX サーバーに統合することで、組織があらゆる種類の AI ワークロードや HPC タスクをこれまで以上に迅速かつ効率的に処理できるようにしました。

NVIDIA DGX A100 と NVIDIA DGX H100 のパフォーマンス ベンチマーク

AI と HPC のパフォーマンス ベンチマークは、NVIDIA DGX A100 と DGX H100 によって確立されました。100 つの A100 Tensor Core GPU を搭載した DGX A5 は、最大 XNUMX ペタフロップスの AI ピーク パフォーマンスを実現します。このシステムは、AI のトレーニングと推論の両方を同時に実行できるため、混合精度コンピューティングに適しています。このシステムは、XNUMX つの GPU をさまざまなワークロード用に複数のインスタンスに分割できるマルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジをサポートしており、スループットと効率が大幅に向上します。

一方、最新の H100 GPU によって強化されたパフォーマンス メトリックを備えた NVIDIA DGX H100 は、以前のベンチマークを上回りました。これらの GPU は最大 60 テラフロップスの倍精度パフォーマンスを提供し、AI タスクで使用されるディープラーニング モデルのトレーニング時間も短縮します。このデバイスの驚くべき点の 4 つは、疎行列と密行列の計算に特化して設計された新しい第 XNUMX 世代 Tensor コアを搭載しており、比類のない速度レベルを実現していることです。GPU 間の NVLink および NVSwitch テクノロジによるデータ スループットの増幅に加えて、これらの機能によって GPU 間通信が改善され、計算能力も向上し、全体的な計算能力がさらに向上します。

これら 2 つは、最も困難な計算タスクを念頭に置いて作られているため、どのような種類のワークロードでも処理できるはずです。そのため、業界全体で高度な人工知能研究、ビッグ データ分析、複雑なシミュレーションに携わる組織にとって、必須のツールとなっています。したがって、これらは今日のパフォーマンス コンピューティング アプリケーション分野と並んで、ハイエンドの人工知能のトップに確固たる地位を築いています。

NVIDIA DGX™ は AI とディープラーニングをどのように強化するのでしょうか?

NVIDIA DGX によるディープラーニングの加速

NVIDIA DGX™ システムを使用すると、優れたパフォーマンスを発揮する統合ハードウェアとソフトウェアが付属しているため、ディープラーニングが加速します。これらのシステムには、A100 や H100 などのモデルを含む AI ワークロード向けに設計された最高の GPU が搭載されています。Tensor コア、マルチインスタンス GPU (MIG)、NVLink、NVSwitch などの高度なテクノロジを使用して、GPU 間通信を可能にしながら、計算効率とスループットを向上させます。したがって、この構成により、複雑なディープラーニング モデルの開発段階でのトレーニング時間が短縮され、推論パフォーマンスの最適化も向上します。まとめると、NVIDIA DGX™ ハードウェアは、ソフトウェア機能と組み合わせることで、スピードやスケーラビリティなど、ディープラーニングのさまざまな側面を優れたレベルで提供し、大幅に強化します。

AI 研究と産業における NVIDIA DGX のユースケース

AI 研究とビジネス アプリケーションは、比類のない計算能力と効率性を備えた NVIDIA DGX™ システムによって推進されています。使用例をいくつか紹介します。

医用画像処理と診断

医療画像診断では、以下の技術により診断がより迅速かつ正確に行えるようになりました。 NVIDIA DGX システムDGX によって実現される AI モデルは、MRI スキャンや CT スキャンを含む大量の医療データを処理することで、異常を検出し、より高精度なレベルで早期段階の診断を提供できます。スタンフォード大学の調査研究によると、DGX A100 で実行された AI アルゴリズムは、胸部 X 線から肺炎を検出する精度が 92% で、従来の方法よりもはるかに優れていることが明らかになりました。

自律車両

NVIDIA DGX システムは、自動運転技術の開発と改善に大きく依存しています。自動運転車のさまざまなセンサーからのリアルタイム データ処理は、DGX プラットフォームが提供する計算能力によって可能になります。Tesla や Waymo などの企業が自動運転車で使用している経路計画および意思決定アルゴリズムに沿った物体検出強化のためのディープラーニング モデルのトレーニングは、DGX を使用して行われ、最終的にはより安全な自動運転車につながります。

自然言語処理（NLP）

チャットボット、翻訳サービス、仮想アシスタントなどの NLP アプリケーションは、NVIDIA DGX システムによって進化しています。たとえば、OpenAI の GPT-3 モデルでは、短期間で大量のテキスト データを処理する必要がありますが、これは DGX H100 の堅牢なアーキテクチャによって実現され、より一貫性があり、文脈的に正確な言語生成などが可能になります。以前は数週間かかっていた作業が、今では数日で完了できるため、AI 駆動型コミュニケーション ツールのイノベーションが加速します。

財務モデリングとリスク管理

金融業界では、市場動向の迅速な分析とリスク評価は、NVIDIA のディープラーニングを活用した高速計算能力に依存しています。この能力は、NVidia dgx a1000 サーバー ラックと呼ばれるシステムによって提供されるため、ここで読むことができます。定量分析者を使用した株価変動予測ベースの高頻度取引データ処理により、DGX などを活用した堅牢なリスク管理フレームワークが開発され、JP Morgan はリスク モデルの計算時間を 40% 削減しました。これにより、より迅速で正確な財務上の意思決定が可能になりました。

気候科学と天気予報

大気現象のシミュレーションには複雑な要素が伴い、膨大な計算が必要になります。そのため、気象学者は天気予報に NVIDIA DGX システムを使用しています。気象学者が複雑な大気現象を正確にシミュレーションできるのは、気象学者向けに特別に設計された NVIDIA の dgx a1000 サーバー ラックの計算能力があるからにほかなりません。欧州中期予報センター (ECMWF) は、DGX の導入により予報の信頼性と精度が向上し、ハリケーンなどの深刻な気象現象の予報精度が最大 20% 向上しました。これは、このような自然災害への備えに向けた重要な一歩です。

これらは、NVIDIA dgx プラットフォームのおかげで実現した数多くの事例のうちのほんの一例に過ぎません。このプラットフォームは、ここで適用されているディープラーニング アルゴリズムと人工知能 (AI) 技術を活用し、幅広い分野にわたってまさに革命的な変化をもたらしました。

成功事例: NVIDIA DGX の活用

ヘルスケアと医療調査

Mayo Clinic は、NVIDIA DGX システムを使用して、AI ベースの医療研究を加速しています。Mayo Clinic は、DGX A100 を使用して大規模なデータセットを処理し、より高度な診断モデルを作成して患者ケアを向上させることに成功しました。たとえば、医療画像データの処理にかかる時間が大幅に短縮され、より迅速かつ正確な診断が可能になりました。

自律車両

NVIDIA DGX ソリューションは、自動運転車開発のリーディングカンパニーである Waymo が、自社の自動運転技術のトレーニングと検証に使用しています。Waymo がさまざまな自動運転システム向けに処理する膨大なセンサー データは、DGX の計算能力によってのみ実現可能になりました。この成果は、短期間で広く展開できる信頼性の高い自動運転車につながります。

医薬品開発

AstraZeneca は、新薬発見プロセスを迅速化するために NVIDIA DGX システムを活用しています。DGX A100 を研究ワークフローに統合することで、複雑な生物学的データの分析が簡素化され、AstraZeneca での潜在的な新薬候補の特定が迅速化されます。その結果、開発パイプラインがより効率的になり、新薬をより早く市場に投入できるようになります。

DGX A100 サーバーの主な機能は何ですか?

DGX A100の技術仕様

NVIDIA DGX A100 の AI コンピューティング インフラストラクチャは、パフォーマンスと柔軟性の点で革新的です。その技術的能力を示す詳細な仕様は次のとおりです。

• GPUアーキテクチャ： この Ampere アーキテクチャ デバイスは、NVIDIA A100 Tensor Core GPU を搭載しています。
• GPUの数: 8 個の並列動作する NVIDIA A100 Tensor Core GPU は、合計 320 GB の GPU メモリを提供します。
• GPUメモリ： それぞれに 40 GB の高帯域幅メモリ (HBM2) が搭載されており、合計 320 GB の GPU メモリになります。
• パフォーマンス： AI や高性能コンピューティングのさまざまなワークロードに必要な、前例のない最大 5 ペタフロップスを実現します。
• CPU： CPU にバインドされたタスクを効率的に処理するために、ベースクロック速度がそれぞれ 7742 GHz の 2.25 つの AMD EPYC 64 プロセッサが搭載されており、各チップに XNUMX 個のコアがあります。
• システムメモリ： 最初に少なくとも 2 テラバイトのストレージ スペースが必要となるメモリ集約型アプリケーション向けに、最大 XNUMX TB まで拡張可能です。
• ネットワーキング： 800 ギガビット/秒の InfiniBand 接続が統合されており、データセンター内の複数の DGX システム間で高速なデータ転送が可能になります。
• ストレージ： ストレージ容量は 30 テラバイト (TB) で、機械学習のトレーニング演習などの操作中に大量の情報を頻繁に読み書きする際の迅速なアクセス時間と高いスループット レートに最適化されている NVMe SSD で構成されており、このデバイス タイプで実行される人工知能プログラムに必要な大量のデータ処理ジョブ中に高速な I/O 操作を保証します。
• 消費電力： 最大消費電力は 6.5 キロワット (XNUMX KW) ですが、その計算能力を考えると、電力管理を軽視すべきではありません。
• ソフトウェア： TensorFlow や PyTorch などの一般的なフレームワーク、および NVIDIA CUDA ツールキットがプリインストールされているため、追加のソフトウェアのインストールや構成は必要ありません。

NVIDIA DGX A100 は、これらの高度な機能を組み合わせることで、業界全体にわたる AI の研究、開発、展開における拡張性と汎用性を実現します。

エンタープライズ AI 向け DGX A100 の利点

NVIDIA DGX A100 には多くの利点があるため、エンタープライズ AI アプリケーションに最適です。

1. 比類のないパフォーマンス: DGX A100 は、最大 5 ペタフロップスの計算能力で複雑な AI ワークロードを処理できるため、トレーニング時間が大幅に短縮され、洞察を得るまでの時間が短縮されます。
2. スケーラビリティ： DGX は、拡張可能な 2 TB のシステム メモリと 100 Gb/s InfiniBand 接続を統合しており、データの増加や計算ニーズの増大に応じて複数のユニット間で簡単に拡張できます。
3. 汎用性： デュアル AMD EPYC プロセッサと主要な AI フレームワークのサポート、および NVIDIA の最適化されたソフトウェア スタックにより、DGX A100 は、高性能コンピューティング環境でのモデル トレーニングから推論まで、さまざまな AI タスクに最適です。
4. 効率性： 最大負荷時には最大 6.5 kW を消費しますが、この高度なアーキテクチャにより、エネルギー利用効率が確保され、ワットあたりのパフォーマンスが卓越します。
5. 統合と管理: DGX A100 には NVIDIA のソフトウェア スタックが事前構成されているため、企業環境内での AI ワークロードの展開と管理が簡素化され、開発と運用のパイプラインのプロセスが合理化されます。

これらの利点により、DGX A100 は、人工知能テクノロジーの可能性を最大限に引き出すことを目指す組織が使用できる他のマシンの中でも有力な候補となります。

DGX A100 と DGX-1 の比較

以前のバージョンである DGX-1 と比較すると、DGX A100 にはいくつかの進歩と機能強化があります。

1. パフォーマンス： DGX A100 は最大 5 ペタフロップスを提供します。これは、DGX-1 の XNUMX ペタフロップスよりもはるかに高い値です。この XNUMX 倍の計算能力の向上により、より複雑な AI ワークロードを実行できるようになり、処理速度も向上します。
2. メモリとスケーラビリティ: DGX-1 は 512 GB のシステム メモリに制限されていますが、DGX A100 は最大 2 TB をサポートします。さらに、旧モデルの 56 Gb/s 接続とは異なり、このモデルは超高速の 100 Gb/s InfiniBand 接続を備えており、複数ユニットの統合機能内でのスケーリング パフォーマンスが大幅に向上します。
3. アーキテクチャと汎用性: NVIDIA のこれら 1 つの製品に関する最新情報によると、これらはそれぞれ異なるアーキテクチャ (DGX-100 は Pascal、DGX AXNUMX は Ampere) に基づいて構築されています。これにより、生の電力出力が向上するだけでなく、後者のデバイスによるさまざまな人工知能や高性能コンピューティング タスクの処理も向上します。
4. エネルギー効率： エネルギー消費量（6.5kW 対 3.2kW）で比較すると、明らかに、消費電力は XNUMX 倍になるかもしれませんが、それでもパフォーマンスは数倍優れているため、ワットあたりの効率は、まだ完璧ではないものの、新しいモデルの方が古いモデルよりも高くなります。
5. ソフトウェアと統合: どちらのシステムも NVIDIA のソフトウェア スタックが事前構成されていますが、機械学習に関連するユースケースに特化した追加の更新が DGX A100 にのみ適用されており、特に大規模なデータセットを同時にトレーニングするなどの一括操作を実行する場合に、AI ワークロードをより適切に管理しながら展開が容易になります。

基本的に、これが全体的に意味するのは、私が今言ったことすべてに加えてそれ以上のことを実行できるものが必要な場合は、「DGX A100」と呼ばれるものをいくつか入手してください。そうでない場合は、「DGX-1」を使い続けてください。これは、他のほとんどすべての機能を実行できるためです。

NVIDIA DGX シリーズを安心して購入するにはどうすればよいでしょうか?

DGX AI サーバーの配送と取り扱い

DGX AI サーバーを購入して配信の準備をする際にスムーズな移行を確実に行うために、知っておくべきポイントがいくつかあります。

1. 梱包仕様: サーバーは輸送に耐えられるよう十分に安全に梱包されているため、すべての部品が損傷を受けず、正常に動作します。
2. 配送スケジュール: 在庫状況と配送先によっては数日から数週間かかる場合がありますので、購入時に到着予定日を確認することをお勧めします。
3. 取り扱い要件: DGX サーバー システムは、専門の取り扱い人員を必要とする大型の重量機器です。受け取り場所に荷降ろし設備があり、セットアップに必要な人員と設備があることを確認してください。
4. インストール前のチェック: サーバーのインストールと運用をサポートするために必要な電源の適切性、冷却システムの設置、ネットワーク接続の強度など、さまざまなインフラストラクチャ要件がサイトで満たされているかどうかを確認します。
5. 納品後のサポート: NVIDIA は、現在のセットアップへの容易な統合を保証するために、インストールに関するアドバイスや技術的なサポートなど、納品後の幅広いサポートを提供します。

エンタープライズサポートと保証オプションを理解する

NVIDIA は、強力なエンタープライズ サポートと包括的な保証オプションを提供することで、DGX AI サーバーが可能な限り長期間、最大のパフォーマンスで動作することを保証します。以下は、同社が提供する主要なサポート サービスの一部です。

1. 技術支援： このプログラムでは、NVIDIA のテクニカル サポート チームに 24 時間 7 日連絡できます。これらの専門家は、ソフトウェア、ハードウェア、またはシステム構成に関連するあらゆる問題を解決できるよう十分に訓練されています。
2. 保証範囲： 標準保証では、製造時に使用された材料や製造工程に問題があった場合に、不良部品の修理または交換が保証されます。追加の保証オプションを購入して、保護期間を延長することもできます。
3. ソフトウェアの更新： 同社は、セキュリティ レベルを向上させるとともに、システムのパフォーマンスを最新の AI ツールやテクノロジーの互換性要件に適合させるファームウェア アップデートとともに、新しいソフトウェア バージョンを定期的にリリースしています。
4. 現場支援： 問題に早急な対応が必要な場合は、問題の重大度に応じて、サービス レベル契約に従ってオンサイトでの専門家による支援が提供されます。
5. トレーニングとリソース: トレーニング モジュールと組み合わせた多くのドキュメントが用意されているため、チームはこれらのマシンについてさらに詳しく学習できると同時に、マシンを最大限に活用する方法に関する洞察も得られ、効率的なユーザーにもなれます。

AI インフラストラクチャの信頼性と効率性を確保するために、企業はこのサポート規定について知っておく必要があります。そうすることで、ダウンタイムなしでスムーズに運用できるようになります。

正規販売店から購入する際のヒント

組織が NVIDIA DGX AI サーバーなどの価値の高いエンタープライズ ハードウェアを購入する場合、正規品であること、質の高いサービス、販売後のサポートが受けられるよう、認定販売店から購入することが重要です。次に、注意すべき重要なポイントをいくつか示します。

1. ディーラーの承認を確立します。 常に、NVIDIA 承認として登録されている販売者とのみ取引してください。これは、NVIDIA の公式 Web サイトを調べるか、サポート チームに問い合わせることで確認できます。
2. オンラインランキングと評価を確認する: 独立したレビュー プラットフォームは顧客評価を提供でき、ベンダーの評判を評価するのに役立ちます。多くの場合、高い評価と肯定的なレビューは、ベンダーが信頼できるサービスとサポートを提供していることを示しています。
3. 保証確認およびサポート規定: NVIDIA が保証範囲の一部として示すすべてのサービスが販売元によって提供されることを確認してください。そうでない場合、認定販売店以外では公式の保証範囲と包括的なサポートは提供されません。
4. アフターサービス評価: 購入後、どのようなサポートが提供されるかを確認します。サポートは可用性、卓越性、またはその両方である可能性があります。追加のサポートは、通常、認定ディーラーによってリソースとともに提供される技術ヘルプデスクやトレーニングなどの形で提供される場合があります。
5. 書類の請求: 購入領収書、契約書類、および請求時や後で支援を求めるときに役立つその他の関連記録などのコピーを保管してください。

企業はこれらのルールを遵守し、強化されたサポートを通じて完全な NVIDIA AI 投資最適化によって裏付けられた完全な保証資格を備えた実際の製品を入手する必要があります。

AI コンピューティングのニーズに DGX Cloud を検討する理由

AI インフラストラクチャの拡張における DGX Cloud の利点

DGX Cloud には、AI インフラストラクチャの拡張に役立つ注目すべき利点が数多くあります。

1. 必要なときにいつでも拡張可能: 要件に応じてコンピューティング能力を拡張するプロセスを高速化し、大量の物理インフラストラクチャの必要性を排除します。
2. 管理されるサービス: これにより、オーバーヘッドを最小限に抑え、開発と展開の領域に集中するために、専門家によって完全に管理される環境が作成されます。
3. 優れた性能： AI ワークロード向けに特別に設計された NVIDIA の高性能 GPU により、モデルとアプリケーションは常に最適なパフォーマンスを発揮します。
4. 安全第一： 強力なセキュリティ対策と暗号化プロトコルにより、コンプライアンス基準を満たしながらデータ保護が保証されます。
5. 世界中で入手可能: 人工知能の計算リソースは、インターネット接続があればどこからでも世界中にアクセスできるため、さまざまな地域で活動するチーム間のコラボレーションが強化されます。

NVIDIA AI Enterprise と DGX Cloud の統合

AI 機能を改善し、拡張したい企業にとって、DGX Cloud と NVIDIA AI Enterprise の統合は理想的です。NVIDIA の GPU アクセラレーション インフラストラクチャで使用するために、強力な一連の人工知能およびデータ分析ツールが付属しています。以下は、企業がこれを使用することで得られる利点の一部です。

1. 単一プラットフォーム: これにより、人工知能ワークロードの展開、管理、スケールアップ、スケールダウンが容易になります。
2. より良いパフォーマンス： これは、NVIDIA の AI 向けソフトウェア アプリケーション スタックを活用する機能と高性能 GPU を組み合わせることで実現され、レイテンシを削減しながら処理速度を高速化します。
3. スケーラビリティ： クラウドでホストされる DGX クラウドのインフラストラクチャにより、組織は需要の変動に応じて機械学習に割り当てられるリソースのレベルを簡単に調整できます。
4. 管理のシンプルさ: 統合管理ツールにより管理タスクが効率化され、操作の複雑さが軽減され、時間と労力が節約されます。
5. 安全性の向上： 提供されるセキュリティは、業界標準への準拠など、必要なすべてをカバーしているため、機械学習を伴う繊細なワークフローも、関連するデータセットとともに保護されます。

これら 2 つのサービスを組み合わせることで、企業は AI システム内のスケーラビリティという点で運用上の卓越性を実現する強固な基盤に支えられ、イノベーションが迅速に起こる環境を作り出すことができます。

業界における DGX クラウド導入例

業界では、DGX Cloud を使用して、さまざまな方法でイノベーションと効率性を促進しています。

1. 健康管理： DGX Cloud を使用すると、医療機関は新薬の発見を加速し、医療用画像処理やゲノム解析をより迅速に行うことができます。これらの機関は、高性能コンピューティングの能力を活用して膨大な量のデータを迅速にふるいにかけ、新しい治療法や個別化医療の開発を加速します。
2. ファイナンス： 金融会社は、アルゴリズム取引、不正検出、リスク管理などの分野でより良い成果を上げるために DGX クラウドを適用しています。高度な AI モデルと機械学習を統合しているため、大量の金融データをより正確かつ迅速に処理でき、市場で優位に立つことができます。
3. オートモーティブ・ソリューション : 自動車業界は、自律走行車や先進運転支援システム (ADAS) の開発に DGX Cloud を活用しています。このクラウドベースのインフラストラクチャを利用することで、複雑な運転シナリオのシミュレーション、AI モデルのトレーニング、車両の安全性とパフォーマンスの向上などが可能になります。

これらの事例は、さまざまな分野にわたるアプリケーションの多様性を示すだけでなく、DGX Cloud 向けに最適化されたスケーラブルな AI ソリューションを使用して変革的なブレークスルーを実現する可能性があることも示しています。

参照ソース

エヌビディアDGX

コンピューターハードウェア

グラフィック処理ユニット

よくある質問（FAQ）

Q: NVIDIA DGX とは何ですか? また、AI の開発にどのように役立ちますか?

A: NVIDIA DGX は、ディープラーニングと生成 AI ワークフローを高速化するために構築された有能な AI サーバーです。最先端のテンソル コア GPU と連携し、研究者やエンジニアが望む最高のパフォーマンスを提供します。さらに、DGX は NVIDIA AI Enterprise Software Suite を使用しているため、AI プロジェクトを強力にサポートします。

Q: NVIDIA DGX で利用できるさまざまなモデルは何ですか?

A: NVIDIA は、NVIDIA DGX-1、DGX Station、DGX Station A100 など、より多くの機能を備えた最新バージョンを含む、さまざまな種類の DGX モデルを製造しています。各モデルは、異なる処理能力とストレージ レベルで複雑なタスクを処理できるように、それぞれ異なる設計になっています。

Q: NVIDIA DGX SuperPOD™ は AI パフォーマンスをどのように向上させるのでしょうか?

A: 複数の DGX システムを 1 つのシステム (スーパーコンピューターと呼ばれる) に統合すると、NVIDIA DGX SuperPOD™ が生まれます。これは、通常の理解を超えた計算能力を提供する人工知能プログラムとして機能します。この設計により、処理速度も向上し、大規模な機械学習やディープ ニューラル ネットワークを含むビッグ データ アプリケーションに適しています。

Q: NVIDIA DGX のようなどのタイプの GPU が同社の製品に組み込まれていますか?

A: これらのシステムには、Tesla V100、8x V100、さらにはNvidia社自身が最近発表したH100システムなど、最先端のグラフィックプロセッサユニットが搭載されています。これらのコンポーネントはすべて、高性能コンピューティング（HPC）用に特別に作成されていますが、同時に、大規模なデータ処理と生成モデルの作成に基づくさまざまな種類の人工知能プロジェクトをサポートできます。

Q: 「NVIDIA DGX Station」の意味と、それが使用できる分野をいくつか教えてください。

A: NVIDIA DGX Station のようなオフィスベースの人工ワークステーションは、従業員が仕事をより速くこなすのに役立ちます。そのコンピューティング能力はデータセンターのものと同等であるため、さまざまな AI モデルの作成とテストに熱心な科学者にとって非常に必要であり、すべてを効率的に行うことができます。最新モデルは DGX Station A100 と呼ばれ、データ サイエンスと AI 研究の目的で開発されました。

Q: NVIDIA DGX-1 の仕様は何ですか?

A: 8 個の Tesla V100 GPU、512 GB RAM、4 個の E5-2698 v4 CPU を実装しており、AI タスクに対処するための最大限のコンピューティング効率とパワーを目指しています。

Q: NVIDIA Base Command™ は DGX の運用にどのように貢献しますか?

A: NVIDIA Base Command™ は、DGX システムの操作と監視のプロセスを簡素化する広範な人工知能管理プラットフォームです。これにより、ユーザーはプロジェクトの進行状況を効率的に追跡し、リソースをより適切に管理し、すべての DGX サーバーのパフォーマンスを最適化できます。

Q: NVIDIA H100 システムは AI の進歩においてどのような役割を果たすのでしょうか?

A: NVIDIA H100 システムは、NVIDIA Hopper アーキテクチャを採用しています。これは、世界で最も先進的なテンソル コア GPU です。これにより、AI と生成コンピューティングが劇的に高速化され、最先端の AI 研究とアプリケーションに欠かせないものとなっています。

Q: DGX システムを購入する際に考慮すべきことは何ですか?

A: DGX システムを購入する際は、配送先の郵便番号と時間、受け取りのコードと時間、選択した配送サービスなどの要素を考慮する必要があります。したがって、お客様の所在地やお客様のニーズに最も適したものに応じて、これらの要素が受け取りに影響する場合があります。