NVIDIA DGX: o melhor servidor de IA para aprendizado profundo

26 de julho de 2024

Jason Reeves

No domínio em rápido crescimento da inteligência artificial (IA), ter o melhor hardware é fundamental para se manter atualizado. É aqui que Servidores NVIDIA DGX são úteis, pois agora são considerados o padrão da indústria para organizações que buscam uma maneira de impulsionar seus esforços de IA. Construídos com aplicativos de aprendizado profundo em mente, esses servidores oferecem poder de computação e capacidade de integração inigualáveis, sem mencionar que foram projetados para lidar até mesmo com as cargas de trabalho de inteligência artificial mais exigentes já criadas. Nesta postagem do blog, veremos alguns recursos e benefícios importantes da série NVIDIA DGX e discutiremos sua arquitetura e números de desempenho antes de terminar com sugestões sobre como você pode usá-la para mudar sua capacidade de IA organizacional. Seja você um tomador de decisões de TI, cientista de dados ou pesquisador de IA, leia este artigo, que fornece uma visão holística do motivo pelo qual o servidor NVIDIA DGX é o melhor servidor de IA para aprendizado profundo.

Conteúdo

O que é uma infraestrutura de IA e como o NVIDIA DGX se encaixa?

Compreendendo o cenário da infraestrutura de IA

Uma infraestrutura de inteligência artificial (IA) refere-se a todo o sistema de hardware, software e elementos de rede necessários para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos de IA. Isso inclui recursos de computação como GPUs e CPUs, sistemas de armazenamento de dados, estruturas especializadas de aprendizado de máquina como TensorFlow ou PyTorch, etc. Dentro deste ecossistema está o NVIDIA DGX: um servidor de desempenho de aprendizagem profunda otimizado e de alta potência especificamente para cargas de trabalho de IA. Apresentando arquitetura de GPU avançada com pilhas de software integradas que suportam modelos de grande escala – ele serve como uma parte crítica das infraestruturas de inteligência artificial contemporâneas, o que permite que empresas acelerem a velocidade de seu fluxo de trabalho e, ao mesmo tempo, obtenham resultados inovadores.

O papel da NVIDIA DGX em cargas de trabalho orientadas por IA

Cargas de trabalho orientadas por IA e alimentadas por GPUs NVIDIA são o foco principal dos servidores NVIDIA DGX. Eles fazem isso usando Tensor Cores desenvolvidos especificamente para inteligência artificial que aceleram as operações de aprendizado profundo. Na verdade, esses servidores apresentam desempenho incomparável; veja por exemplo o DGX A100, que incorpora oito GPUs NVIDIA A100 Tensor Core com capacidade de fornecer desempenho de IA de até 5 petaFLOPS.

A mais notável entre as vantagens da série DGX é sua capacidade de lidar com modelos de IA em larga escala e conjuntos de dados massivos. As GPUs são conectadas por meio da tecnologia NVLink projetada pela NVIDIA, o que garante que haja alta largura de banda e comunicação de baixa latência entre elas, permitindo assim um tempo de processamento mais rápido para modelos de IA complexos do que os servidores tradicionais podem oferecer.

Além disso, a pilha de software dentro de um sistema NVIDIA DGX otimiza outros trabalhos de Inteligência Artificial. Isso inclui várias ferramentas de desenvolvimento, bibliotecas e oferece suporte a estruturas populares de aprendizado profundo, como TensorFlow, PyTorch ou MXNet, além das GPUs Nvidia A100. O ambiente de software abrangente aumenta a produtividade e simplifica a implantação e o gerenciamento de modelos de inteligência artificial.

Por exemplo, se olharmos para os benchmarks internos, isso mostra que o DGX A100 poderia reduzir os períodos de treinamento de semanas necessários antes que a convergência ocorresse de acordo com um modelo semelhante ao BERT para apenas alguns dias. Essa aceleração não apenas acelera o tempo de obtenção de insights, mas também permite iterações e experimentos mais frequentes, levando assim a uma melhor precisão e eficácia na modelagem.

Para resumir tudo; arquitetura robusta, software integrado, recursos de alto desempenho os tornam indispensáveis, quer se queira dimensionar com eficiência a carga de trabalho orientada por IA de sua organização ou qualquer outra coisa semelhante onde o sucesso é necessário!

Por que escolher NVIDIA DGX™ para IA

Com a escolha da NVIDIA DGX orientada por IA, surgem benefícios imbatíveis, como a mais recente tecnologia de hardware, soluções de software integradas e completas e forte suporte para o desenvolvimento de IA. Aqui, os sistemas DGX são projetados para treinamento e inferência acelerados de IA, alimentados por GPUs NVIDIA A100 Tenor Core, que oferecem o melhor desempenho do setor. Essas GPUs são interconectadas por meio da tecnologia NVLink, que garante comunicação suave e de alta velocidade, necessária para o processamento eficiente de grandes quantidades de dados em modelos de inteligência artificial. Além desse fato, outro recurso também é fornecido pelo pacote NVIDIA AI Enterprise que traz simplicidade na implantação e gerenciamento de diferentes tipos de cargas de trabalho de IA, ao mesmo tempo que é compatível com os principais frameworks, incluindo TensorFlow ou PyTorch, entre outros. Assim, esses recursos permitem que as empresas acelerem seus projetos de IA, reduzam o tempo gasto em desenvolvê-los e melhorem os níveis de precisão e confiabilidade alcançados pelos modelos usados em vários setores, tornando imperativo que todas as empresas tenham NVIDIA DGX™ para IA em sua disposição.

Quais GPUs alimentam os servidores NVIDIA DGX?

Visão geral das GPUs NVIDIA Tesla

As GPUs Tesla da NVIDIA foram feitas para computação científica, análise de dados e trabalho de IA de grande magnitude. A linha consiste em GPUs V100, T4 e P100, todas construídas para fornecer enorme poder computacional, bem como largura de banda de memória. O V100 baseado em Volta é o melhor da categoria para cargas de trabalho de IA e HPC; possui memória HBM16 de 32 GB ou 2 GB mais 640 Tensor Cores, proporcionando desempenho superior em inferência e treinamento. O T4 com tecnologia Turing suporta treinamento, inferência e transcodificação de vídeo entre outras diversas cargas de trabalho e também é conhecido por sua eficiência energética, enquanto o P100 baseado em Pascal pode lidar com análises em larga escala devido à sua capacidade de realizar cálculos exigentes com 16 GB de memória HBM2 junto com 3584 núcleos CUDA. Dessa forma, os servidores NVIDIA DGX equipados com essas placas gráficas são uma excelente escolha quando é necessário acelerar o tempo do ciclo de desenvolvimento para acelerar sistemas de IA para computação de alto desempenho.

Explorando os recursos das GPUs A100 e V100

Capacidades da GPU NVIDIA A100

A GPU NVIDIA A100 é construída na arquitetura Ampere e representa um grande impulso no campo da tecnologia de GPU, pois não apenas tem um desempenho incrivelmente bom, mas também pode ser dimensionada infinitamente. Ele contém uma memória HBM2e de até 80 GB e uma largura de banda de memória de mais de 1.25 terabytes por segundo, o que permite lidar com todos os tipos de operações com uso pesado de dados. Uma única GPU A100 pode ser dividida em sete menores, totalmente isoladas umas das outras usando a tecnologia Multi-Instance GPU (MIG), cada uma com seu próprio cache, núcleos de computação e memória de alta largura de banda. Esse recurso melhora os recursos de infraestrutura como serviço (IaaS), ao mesmo tempo que permite a execução eficiente de diferentes cargas de trabalho de computação. Além disso, entre outras coisas, o A100 possui 432 núcleos Tensor de terceira geração e 6912 núcleos CUDA e apresenta desempenho superior por watt em relação aos modelos anteriores, tornando-o perfeito para treinamento de IA, inferência e HPC.

Capacidades da GPU NVIDIA V100

Equipada com a arquitetura Volta, a GPU NVIDIA V100 ainda continua sendo uma das opções mais poderosas para tarefas relacionadas à Inteligência Artificial ou Computação de Alto Desempenho (HPC). Ele tem 640 Tensor Cores junto com 5120 núcleos CUDA, enquanto sua memória HBM2 é de 16 GB ou 32 GB, fornecendo assim uma largura de banda de memória igual ou superior a 900 GB/s. Os Tensor Cores do V100 são especialmente projetados para acomodar cargas de trabalho de aprendizado profundo, por meio das quais eles oferecem velocidades de treinamento com desempenho de saída estimado em cerca de 125 teraflops por segundo durante a fase de treinamento da rede. Este tipo de placa gráfica é adequada tanto para empresas como para instituições de pesquisa científica porque suporta aritmética de precisão mista, o que garante computação rápida sem perder precisão. Além disso, graças ao seu grande poder computacional aliado à grande capacidade de armazenamento, este modelo específico pode executar diversas funções que vão desde a execução de simulações massivas até análises em tempo real que exigiriam algoritmos complexos.

Ao integrar essas GPUs de última geração em seus servidores DGX, a NVIDIA permitiu que as organizações lidassem com qualquer tipo de carga de trabalho de IA ou tarefa de HPC com mais rapidez e eficiência do que nunca.

Benchmarks de desempenho de NVIDIA DGX A100 e NVIDIA DGX H100

Os benchmarks de desempenho de IA e HPC foram definidos pela NVIDIA DGX A100 e DGX H100. Com oito GPUs A100 Tensor Core, o DGX A100 atinge um desempenho máximo de IA de até 5 petaFLOPS. Este sistema é bom para computação de precisão mista porque funciona bem tanto no treinamento quanto na inferência de IA ao mesmo tempo. O rendimento e a eficiência são significativamente melhorados por este sistema, que suporta a tecnologia Multi-Instance GPU (MIG) que permite o particionamento de uma GPU em várias instâncias para diferentes cargas de trabalho.

Por outro lado, os benchmarks anteriores foram superados pelo NVIDIA DGX H100 com métricas de desempenho aprimoradas impulsionadas pelas mais recentes GPUs H100. Até 60 teraflops de desempenho de precisão dupla são oferecidos por essas GPUs, o que também traz tempos de treinamento mais rápidos para modelos de aprendizado profundo usados em tarefas de IA. Uma coisa incrível sobre este dispositivo é a inclusão de novos Tensor Cores de 4ª geração projetados especificamente para cálculos de matriz esparsa e densa, onde eles fornecem níveis de velocidade incomparáveis. Além da amplificação da taxa de transferência de dados por meio das tecnologias NVLink e NVSwitch entre GPUs, também há maior poder computacional habilitado por esses recursos devido à comunicação inter-GPU aprimorada, aumentando ainda mais as capacidades gerais de computação.

Esses dois devem ser capazes de lidar com qualquer tipo de carga de trabalho, porque foram feitos com as tarefas computacionais mais difíceis em mente; tornando-o assim uma ferramenta obrigatória para qualquer organização envolvida em pesquisas avançadas de inteligência artificial, análise de big data ou simulações complexas em todo o setor. Conseqüentemente, eles se estabeleceram firmemente no topo da Inteligência Artificial de ponta, juntamente com o cenário atual de aplicativos de computação de desempenho.

Como o NVIDIA DGX™ aprimora a IA e o aprendizado profundo?

Acelerando o Deep Learning com NVIDIA DGX

A utilização dos sistemas NVIDIA DGX™ acelera o aprendizado profundo porque eles vêm com hardware e software integrados com bom desempenho. Esses sistemas têm as melhores GPUs projetadas para cargas de trabalho de IA, incluindo modelos como A100 e H100. Eles usam tecnologia avançada como Tensor Cores, Multi-Instance GPU (MIG), NVLink e NVSwitch para aumentar a eficiência computacional, bem como o rendimento, ao mesmo tempo que permite a comunicação entre GPUs. Portanto, essa configuração leva a tempos de treinamento mais rápidos durante estágios complexos de desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda e também melhora a otimização do desempenho de inferência. Resumindo, o hardware NVIDIA DGX™, juntamente com os recursos de software, aprimoram enormemente vários aspectos do aprendizado profundo, como velocidade e escalabilidade, entre outros, ao fornecer níveis superiores deles.

Casos de uso da NVIDIA DGX na pesquisa e indústria de IA

Os estudos de IA e as aplicações de negócios são impulsionados pelos sistemas NVIDIA DGX™ que possuem poderes e eficiências computacionais incomparáveis. Aqui estão alguns exemplos de casos de uso:

Imagens Médicas e Diagnóstico

Na imagiologia médica, os diagnósticos têm sido feitos de forma mais rápida e precisa graças à Sistemas NVIDIA DGX. Ao trabalhar com grandes quantidades de dados médicos, incluindo exames de ressonância magnética ou tomografia computadorizada, os modelos de IA habilitados pela DGX podem detectar anomalias e fornecer diagnóstico em estágio inicial com níveis de precisão mais elevados. Um estudo da Universidade de Stanford revelou que algoritmos de IA rodaram no DGX A100 com uma taxa de precisão de 92% na detecção de pneumonia em radiografias de tórax, o que é muito melhor do que os métodos tradicionais.

Veículos Autônomos

Os sistemas NVIDIA DGX são muito utilizados para o desenvolvimento e melhoria da tecnologia de direção autônoma. O processamento de dados em tempo real de vários sensores em carros autônomos é possível graças ao poder computacional oferecido pela plataforma DGX. O treinamento de modelos de aprendizado profundo para aprimoramento da detecção de objetos ao longo de algoritmos de planejamento de caminho e tomada de decisão usados por empresas como Tesla ou Waymo em veículos autônomos é feito usando DGX; isso, em última análise, leva a carros autônomos mais seguros.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

Chatbots, serviços de tradução e assistentes virtuais, entre outros aplicativos de PNL, são avançados por meio dos sistemas NVIDIA DGX. O modelo GPT-3 da OpenAI, por exemplo, precisa processar grandes volumes de dados de texto em um curto período, algo conseguido através da arquitetura robusta presente no DGX H100, resultando assim na geração de uma linguagem mais coerente, contextualmente precisa, etc. O que antes demorava semanas agora pode ser concluído em dias, acelerando assim a inovação em ferramentas de comunicação baseadas em IA.

Modelagem Financeira e Gestão de Risco

No setor financeiro, a análise rápida das tendências do mercado, juntamente com as avaliações de risco, contam com as habilidades de computação rápida baseadas em aprendizado profundo da NVIDIA, fornecidas por seu sistema conhecido como rack de servidor NVidia dgx a1000, então você pode lê-lo aqui. O processamento de dados de negociação de alta frequência baseado na previsão do movimento de ações usando analistas quantitativos desenvolveu estruturas robustas de gestão de risco alimentadas pela DGX, entre outros, o que levou o JP Morgan a reduzir o tempo computacional para seus modelos de risco em 40%; isso, por sua vez, permitiu uma tomada de decisões financeiras mais rápida e precisa.

Ciência do clima e previsão do tempo

A complexidade envolvida na simulação de fenômenos atmosféricos exige computação pesada, e é por isso que os cientistas climáticos usam sistemas NVIDIA DGX para fins de previsão do tempo. Eles podem simular fenômenos atmosféricos complexos com precisão apenas por causa do poder computacional do rack de servidor dgx a1000 da Nvidia, projetado especificamente pensando neles. O Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF) melhorou a fiabilidade e a precisão das suas previsões através da adoção da DGX, onde registaram taxas de precisão das previsões até 20% mais elevadas para eventos graves, como furacões – um passo crítico no sentido da preparação contra tais catástrofes naturais.

Estes são apenas alguns exemplos entre muitos outros casos que viram a luz do dia graças à plataforma NVidia dgx, que trouxe nada menos que mudanças revolucionárias em uma ampla gama de áreas alimentadas por tecnologias de inteligência artificial (IA) juntamente com algoritmos de aprendizagem profunda conforme aplicados aqui.

Histórias de sucesso: NVIDIA DGX em ação

Cuidados de Saúde e Investigação Médica

A Mayo Clinic usa sistemas NVIDIA DGX para acelerar suas pesquisas médicas baseadas em IA. A Mayo Clinic usou o DGX A100 para processar grandes conjuntos de dados, o que por sua vez a ajudou a criar modelos de diagnóstico mais sofisticados para melhor atendimento ao paciente. Por exemplo, o tempo necessário para processar dados de imagens médicas foi significativamente reduzido, resultando em diagnósticos mais rápidos e precisos.

Veículos Autônomos

As soluções NVIDIA DGX são aplicadas pela Waymo, um dos principais desenvolvedores de veículos autônomos, durante o treinamento e validação de sua tecnologia de direção autônoma. As enormes quantidades de dados de sensores processados pela Waymo para os seus diferentes sistemas de condução autónoma só foram possíveis através do poder computacional fornecido pela DGX. Essa conquista se traduz em carros confiáveis e autônomos que podem ser amplamente utilizados em curtos períodos.

Desenvolvimento Farmacêutico

Para acelerar os processos de descoberta de medicamentos, a AstraZeneca utiliza sistemas NVIDIA DGX. A integração do DGX A100 em seus fluxos de trabalho de pesquisa ajuda a simplificar a análise de dados biológicos complexos, acelerando assim a identificação de potenciais candidatos a medicamentos na AstraZeneca. Como resultado, existe um processo de desenvolvimento mais eficiente que leva a uma libertação mais rápida de novos medicamentos no mercado.

Quais são os principais recursos do servidor DGX A100?

Especificações Técnicas do DGX A100

A infraestrutura de computação de IA da NVIDIA DGX A100 é revolucionária em termos de desempenho e flexibilidade. Aqui estão especificações detalhadas para demonstrar sua capacidade técnica:

Arquitetura da GPU: Este dispositivo de arquitetura Ampere é alimentado por GPUs NVIDIA A100 Tensor Core.
Número de GPUs: 8 GPUs NVIDIA A100 Tensor Core de operação paralela fornecem um total de 320 GB de memória de GPU.
Memória GPU: Cada um vem com 40 GB de memória de alta largura de banda (HBM2), agregando 320 GB de memória GPU.
Desempenho: Ele oferece até 5 petaFLOPS sem precedentes, necessários para diversas cargas de trabalho em IA e computação de alto desempenho.
CPU: Para lidar com tarefas vinculadas à CPU de maneira eficaz, ele possui dois processadores AMD EPYC 7742 com velocidade de clock base de 2.25 GHz cada, com 64 núcleos em cada chip.
Memoria do sistema: Com capacidade de expansão de até 2 TB para aplicativos com uso intensivo de memória, onde seria necessário inicialmente pelo menos um terabyte de espaço de armazenamento.
Networking: Possui conexões InfiniBand de oitocentos gigabits por segundo integradas, o que permite a rápida transferência de dados entre vários sistemas DGX dentro de data centers.
Armazenamento: A capacidade de armazenamento é de trinta terabytes (TB) composta por SSDs NVMe otimizados para tempos de acesso rápidos e altas taxas de transferência ao ler ou gravar grandes volumes de informações com frequência durante operações como exercícios de treinamento de aprendizado de máquina, garantindo assim operações rápidas de E/S durante trabalhos massivos de processamento de dados exigidos por programas de inteligência artificial executados neste tipo de dispositivo.
Consumo de energia: Embora consuma uma potência máxima de seis vírgula cinco quilowatts (6.5 KW), a gestão de energia não deve ser menosprezada, dadas as suas capacidades computacionais.
Programas: Vem pré-instalado com TensorFlow e PyTorch, entre outras estruturas populares, bem como o kit de ferramentas NVIDIA CUDA, eliminando assim qualquer necessidade de instalações ou configurações de software adicionais.

O NVIDIA DGX A100 alcança escalabilidade e versatilidade em pesquisa, desenvolvimento e implantação de IA em todos os setores, combinando esses recursos avançados.

Benefícios do DGX A100 para IA empresarial

O NVIDIA DGX A100 é uma ótima opção para aplicativos empresariais de IA porque tem muitas vantagens:

Desempenho inigualável: O DGX A100 pode processar cargas de trabalho complexas de IA com até 5 petaFLOPS de poder computacional, o que reduz bastante o tempo de treinamento e acelera o tempo de obtenção de insights.
Escalabilidade: Com 2 TB de memória de sistema que pode ser expandida e conexões InfiniBand integradas de 100 Gb/s, o DGX permite fácil escalonamento em múltiplas unidades à medida que os dados crescem e as necessidades computacionais aumentam.
Versatilidade: Processadores duplos AMD EPYC e suporte para as principais estruturas de IA, bem como a pilha de software otimizada da NVIDIA tornam o DGX A100 ideal para várias tarefas de IA, como treinamento de modelo para inferência em ambientes de computação de alto desempenho.
Eficiência: Embora consuma até 6.5 kW em carga máxima, esta arquitetura avançada garante eficiência na utilização de energia, ao mesmo tempo que proporciona desempenho excepcional por watt.
Integração e Gestão: O DGX A100 vem pré-configurado com a pilha de software da NVIDIA, simplificando assim a implantação e o gerenciamento de cargas de trabalho de IA no ambiente empresarial, agilizando assim o desenvolvimento e os processos de pipeline operacional.

Esses benefícios tornam o DGX A100 um forte concorrente entre outras máquinas que podem ser usadas por organizações que buscam maximizar seu potencial em tecnologia de inteligência artificial.

Comparando DGX A100 com DGX-1

Em comparação com a sua iteração anterior, DGX-1, existem vários avanços e melhorias no DGX A100:

Desempenho: O DGX A100 oferece até 5 petaFLOPS, o que é muito maior do que o petaFLOP do DGX-1. Esse aumento de cinco vezes no poder de computação permite que cargas de trabalho de IA mais complexas sejam executadas nele e uma velocidade de processamento mais rápida.
Memória e escalabilidade: Enquanto o DGX-1 está limitado a 512 GB de memória de sistema, o DGX A100 suporta até 2 TB. Além disso, ao contrário das conexões de 56 Gb/s no modelo mais antigo; este possui conectividade InfiniBand de 100 Gb/s extremamente rápida que melhora muito o desempenho de escalonamento dentro da capacidade de integração de várias unidades.
Arquitetura e Versatilidade: De acordo com as informações mais recentes da NVIDIA sobre esses dois produtos; eles foram construídos com base em arquiteturas diferentes – Pascal para DGX-1 e Ampere para DGX A100 respectivamente. Além de aumentar a produção de energia bruta, isso também permite um melhor manuseio de várias inteligências artificiais, bem como tarefas de computação de alto desempenho por parte do último dispositivo.
Eficiência energética: Se os compararmos em termos de consumo de energia (6.5 kW contra 3.2 kW), então obviamente falando sim, de fato, ele pode consumir duas vezes mais eletricidade, mas ainda assim tem um desempenho muitas vezes melhor, então a eficiência por watt é maior no modelo novo do que no antigo, mesmo que não seja perfeito ainda.
Software e Integração: Ambos os sistemas vêm pré-configurados com a pilha de software da NVIDIA, embora tenha havido algumas atualizações adicionais feitas especificamente para casos de uso relacionados ao aprendizado de máquina que foram aplicadas apenas no DGX A100, facilitando a implantação e gerenciando melhor as cargas de trabalho de IA, especialmente ao realizar operações em massa, como treinar grandes conjuntos de dados simultaneamente.

Basicamente, o que isso significa no geral é que se você quiser algo que possa fazer tudo o que acabei de dizer e muito mais, compre algumas dessas coisas chamadas 'DGX A100', caso contrário, fique com 'DGX-1', pois ele ainda faz praticamente tudo outro.

Como comprar a série NVIDIA DGX com confiança?

Envio e manuseio de servidores DGX AI

Para garantir uma transição tranquila ao comprar e se preparar para a entrega do servidor DGX AI, há alguns pontos que você deve saber:

Especificações de embalagem: Eles empacotam os servidores com segurança suficiente para sobreviver ao envio, para que todas as peças fiquem intactas e operacionais.
Prazos de entrega: Estas podem demorar alguns dias ou várias semanas dependendo da disponibilidade e do destino; recomenda-se verificar a data estimada de chegada no momento da compra.
Requisitos de manuseio: Os sistemas de servidores DGX são dispositivos grandes e pesados que precisam de manipuladores profissionais; certifique-se de que haja instalações de descarga em seu ponto de recebimento, juntamente com a força de trabalho e os equipamentos necessários para fins de configuração.
Verificações de pré-instalação: Confirme se vários requisitos de infraestrutura, como adequação da fonte de alimentação, instalação de sistemas de resfriamento e força de conectividade de rede necessários para dar suporte à instalação e operação do servidor, são atendidos pelo local.
Suporte pós-entrega: A NVIDIA oferece amplo suporte após a entrega, como conselhos de instalação e ajuda técnica, para garantir fácil integração nas configurações atuais.

Noções básicas sobre suporte empresarial e opções de garantia

A NVIDIA garante que seus servidores DGX AI operem com desempenho máximo pelo maior tempo possível, oferecendo forte suporte empresarial e opções de garantia abrangentes. Abaixo estão alguns dos principais serviços de suporte que eles fornecem:

Assistência técnica: Este programa permite que você entre em contato com a equipe de suporte técnico da NVIDIA 24 horas por dia, 7 dias por semana. Esses especialistas são bem treinados para resolver quaisquer problemas relacionados a software, hardware ou configuração do sistema.
Cobertura da garantia: As garantias padrão cobrem o reparo ou substituição de peças defeituosas caso haja algum problema com os materiais utilizados ou com a mão de obra empregada durante a fabricação. Você pode adquirir opções de garantia adicionais para períodos de proteção estendidos.
Atualizações de software: Eles lançam regularmente novas versões de software juntamente com atualizações de firmware que aumentam os níveis de segurança, bem como alinham o desempenho dos sistemas com ferramentas de IA recentes, além de requisitos de compatibilidade de tecnologias.
Suporte no local: Se um problema precisar de atenção imediata, assistência profissional no local poderá ser fornecida de acordo com acordos de nível de serviço, dependendo de quão crítico for.
Treinamento e Recursos: Há muita documentação disponível juntamente com módulos de treinamento para que as equipes possam aprender mais sobre essas máquinas e, ao mesmo tempo, obter insights sobre a melhor forma de utilizá-las, tornando-se também usuários eficientes.

Para garantir a fiabilidade e eficiência na infraestrutura de IA, as empresas devem conhecer esta prestação de apoio, uma vez que as suas operações funcionarão sem problemas, sem tempos de inatividade.

Dicas para comprar de revendedores autorizados

Quando as organizações compram hardware empresarial de alto valor, como servidores NVIDIA DGX AI, é importante garantir que elas os comprem de revendedores autorizados para autenticidade, serviço de qualidade e suporte pós-venda. A seguir estão alguns pontos importantes a serem observados:

Estabeleça a autorização do revendedor: Em todos os momentos, negocie apenas com vendedores registrados como aprovados pela NVIDIA. Isso pode ser verificado pesquisando no site oficial da NVIDIA ou entrando em contato com sua equipe de suporte.
Revise classificações e avaliações online: Plataformas de avaliação independentes podem fornecer classificações de clientes, o que ajudará a avaliar a reputação de um fornecedor. Na maioria das vezes, classificações altas e críticas positivas mostram que eles têm serviços e suporte confiáveis.
Confirmação de garantia e disposições de suporte: Certifique-se de que todos os serviços indicados pela NVIDIA como parte da cobertura da garantia sejam fornecidos pelo seu vendedor; caso contrário, ninguém além de revendedores autorizados oferece cobertura de garantia oficial, bem como suporte abrangente.
Avaliação do serviço pós-venda: Descubra que tipo de suporte é dado após o ponto de compra; pode ser disponibilidade ou excelência ou ambos. Assistência adicional pode vir na forma de suporte técnico e treinamento, entre outros, que geralmente são fornecidos juntamente com recursos por concessionárias autorizadas.
Solicite documentos: Mantenha consigo cópias como recibos de compra, documentos de contratos e quaisquer outros registos relevantes úteis durante a apresentação de reclamações ou quando procurar assistência posteriormente.

As empresas devem obedecer a essas regras para obter produtos reais com direitos de garantia completos, respaldados pela otimização total do investimento em IA da nvidia por meio de suporte aprimorado.

Por que considerar a nuvem DGX para necessidades de computação de IA?

Vantagens do DGX Cloud para dimensionar a infraestrutura de IA

Há muitos benefícios notáveis no DGX Cloud que ajudam a dimensionar a infraestrutura de IA:

Escalabilidade sempre que necessário: Ele acelera o processo de dimensionamento do poder computacional de acordo com os requisitos, eliminando assim a necessidade de grandes quantidades de infraestrutura física.
Serviços que são gerenciados: Isso cria um ambiente totalmente gerenciado por profissionais, a fim de minimizar despesas gerais e concentrar-se nas áreas de desenvolvimento e implantação.
Performance superior: Com as GPUs de alto desempenho da NVIDIA projetadas especificamente para cargas de trabalho de IA, os modelos e aplicativos sempre terão desempenho ideal.
Segurança primeiro: Medidas de segurança robustas e protocolos de criptografia garantem a proteção dos dados, ao mesmo tempo que atendem aos padrões de conformidade.
Disponibilidade Mundial: Os recursos computacionais de inteligência artificial podem ser acessados globalmente a partir de qualquer local onde haja conectividade com a Internet, melhorando assim a colaboração entre equipes que operam em diferentes regiões.

Integração de NVIDIA AI Enterprise e DGX Cloud

Para uma empresa que deseja melhorar e expandir suas funções de IA, a integração do DGX Cloud com NVIDIA AI Enterprise é ideal. Para ser usado na infraestrutura acelerada por GPU da NVIDIA, ele vem com uma poderosa gama de ferramentas de inteligência artificial e análise de dados. Abaixo estão algumas vantagens que os estabelecimentos podem obter ao utilizá-lo:

Plataforma única: Isso facilita a implantação, o gerenciamento e o aumento ou redução de cargas de trabalho de inteligência artificial.
Melhor performance: Isso é possível combinando recursos que utilizam a pilha de aplicativos de software da NVIDIA para IA com suas GPUs de alto desempenho, garantindo assim velocidades de processamento mais rápidas e reduzindo latências.
Escalabilidade: A infraestrutura da nuvem DGX, hospedada na nuvem, permite que uma organização ajuste facilmente o nível de recursos alocados para aprendizado de máquina dependendo das flutuações da demanda.
Simplicidade de Gestão: Ferramentas de gestão integradas agilizam as tarefas administrativas, reduzindo a complexidade da operação e economizando tempo e esforço.
Segurança aprimorada: A segurança fornecida cobre tudo o que é necessário, como atender aos padrões do setor, para que até mesmo fluxos de trabalho delicados que envolvem aprendizado de máquina sejam protegidos junto com os conjuntos de dados relacionados.

Ao unir essas duas ofertas, as empresas podem criar um ambiente onde a inovação acontece rapidamente, apoiada por uma base sólida para excelência operacional em termos de escalabilidade dentro de sistemas de IA.

Exemplos de implantações de nuvem DGX na indústria

As indústrias usam a DGX Cloud para promover inovação e eficiência de diversas maneiras:

Saúde: Usando o DGX Cloud, as instituições médicas podem acelerar a descoberta de medicamentos e realizar imagens médicas e análises genômicas com mais rapidez. Estes estabelecimentos analisam rapidamente enormes quantidades de dados, aproveitando a sua capacidade de computação de alto desempenho, acelerando assim a criação de novos tratamentos e medicina personalizada.
Financeiro: As empresas financeiras aplicam a nuvem DGX para obter melhores resultados em áreas como negociação algorítmica, detecção de fraudes e gestão de risco. Eles podem processar grandes volumes de dados financeiros com mais precisão e rapidez porque integraram modelos avançados de IA com aprendizado de máquina, ganhando assim vantagem no mercado.
Automotivo: A indústria automotiva depende da DGX Cloud para o desenvolvimento de veículos autônomos e sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS). Através da utilização desta infraestrutura baseada na nuvem, cenários de condução complexos podem ser simulados, modelos de IA podem ser treinados e a segurança e o desempenho dos veículos podem ser melhorados, entre outras coisas.

Esses casos demonstram o quão diversa é a aplicação em diferentes setores, mas também mostram que ela tem potencial para permitir avanços transformadores usando soluções de IA escaláveis e otimizadas para DGX Cloud.

Fontes de Referência

Nvidia DGX

Hardware do computador

Unidade de processamento gráfico

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: O que é NVIDIA DGX e como ela ajuda a desenvolver IA?

R: O NVIDIA DGX é um servidor de IA competente criado para acelerar o aprendizado profundo e fluxos de trabalho de IA generativa. Ele funciona com GPUs tensor core de última geração, oferecendo o melhor desempenho que qualquer pesquisador ou engenheiro poderia desejar. Além disso, o DGX tem excelente suporte para projetos de IA devido ao uso do NVIDIA AI Enterprise Software Suite.

P: Quais são os vários modelos disponíveis no NVIDIA DGX?

R: A NVIDIA produz muitos tipos de modelos DGX, incluindo NVIDIA DGX-1, DGX Station e DGX Station A100, entre outras versões mais recentes com mais recursos. Cada modelo é projetado de forma diferente para lidar com tarefas complexas em diferentes níveis de poder de processamento e armazenamento.

P: Como o NVIDIA DGX SuperPOD™ melhora o desempenho da IA?

R: A combinação de vários sistemas DGX em um sistema, conhecido como supercomputador, dá origem ao NVIDIA DGX SuperPOD™, que atua como um programa de inteligência artificial que oferece poder de computação além da compreensão comum. Este design também fornece velocidades de processamento mais altas, o que o torna adequado para aplicações de big data envolvendo aprendizado de máquina em larga escala ou redes neurais profundas.

P: Que tipo de GPU a empresa inclui em seus produtos, como NVIDIA DGX?

R: Nestes sistemas podem ser encontradas unidades de processamento gráfico de última geração, como Tesla V100, 8x V100 e até mesmo o sistema H100 – lançado recentemente pela própria corporação Nvidia; todos esses componentes foram criados especificamente para fins de computação de alto desempenho (HPC), mas ao mesmo tempo são capazes de suportar vários tipos de projetos de inteligência artificial baseados no processamento de dados em larga escala juntamente com a criação de modelos generativos.

P: Você pode explicar o que significa “NVIDIA DGX Station” e sugerir alguns campos onde ela pode ser usada?

R: Estações de trabalho artificiais baseadas em escritório, como a NVIDIA DGX Station, ajudam os funcionários a executar suas tarefas mais rapidamente. Seus recursos de computação são semelhantes aos dos data centers, e é por isso que cientistas que estão ansiosos para criar e testar diferentes modelos de IA precisam tanto dela — eles podem fazer tudo com eficiência lá. O modelo mais novo é chamado DGX Station A100, que foi desenvolvido para fins de ciência de dados e pesquisa de IA.

P: Quais são as especificações do NVIDIA DGX-1?

R: Ele implementa 8 GPUs Tesla V100, 512 GB de RAM e 4 CPUs E5-2698 v4, todas visando máxima eficiência de computação e potência para lidar com tarefas de IA.

P: Como o NVIDIA Base Command™ contribui para as operações DGX?

R: NVIDIA Base Command™ é uma extensa plataforma de gerenciamento de inteligência artificial que simplifica o processo de operação e monitoramento de sistemas DGX. Ele permite que os usuários acompanhem o progresso do projeto com eficiência, gerenciem melhor os recursos e otimizem o desempenho em todos os servidores DGX.

P: Qual o papel do sistema NVIDIA H100 nos avanços da IA?

R: O sistema NVIDIA H100 é equipado com a arquitetura NVIDIA Hopper. É a GPU tensor core mais avançada do mundo. Isto acelera drasticamente a IA e a computação generativa, tornando-a indispensável para pesquisas e aplicações de ponta em IA.

P: Que considerações devo ter ao comprar um sistema DGX?

R: Ao adquirir um sistema DGX, fatores como CEP e horário de destino, código e horário de aceitação e serviço de remessa selecionado devem ser levados em consideração. Portanto, a aceitação pode ser afetada por esses fatores dependendo de onde você está localizado ou do que melhor atende às suas necessidades.