NVIDIA DGX: лучший ИИ-сервер для глубокого обучения

Июль 26, 2024

Джейсон Ривз

В быстрорастущей сфере искусственного интеллекта (ИИ) наличие лучшего оборудования является ключом к тому, чтобы оставаться на высоте. Это где Серверы NVIDIA DGX пригодятся, так как теперь они считаются отраслевым стандартом для организаций, ищущих способ продвижения своих усилий в области ИИ. Созданные с учетом приложений глубокого обучения, эти серверы предлагают непревзойденную вычислительную мощность и возможности интеграции, не говоря уже о том, что они были разработаны для обработки даже самых требовательных рабочих нагрузок искусственного интеллекта, когда-либо созданных. В этой записи блога мы рассмотрим некоторые важные функции и преимущества серии NVIDIA DGX и обсудим ее архитектуру и показатели производительности, прежде чем закончить предложениями о том, как вы можете использовать ее для изменения возможностей ИИ вашей организации. Независимо от того, являетесь ли вы лицом, принимающим решения в области ИТ, ученым по данным или исследователем ИИ, прочитайте эту статью, которая дает целостное представление о том, почему сервер NVIDIA DGX является лучшим сервером ИИ для глубокого обучения.

Содержание

Что такое ИИ-инфраструктура и как в нее вписывается NVIDIA DGX?

Понимание ландшафта инфраструктуры искусственного интеллекта

Инфраструктура искусственного интеллекта (ИИ) — это вся система аппаратных, программных и сетевых элементов, необходимых для разработки, тестирования, развертывания и управления приложениями ИИ. Сюда входят вычислительные ресурсы, такие как графические и центральные процессоры, системы хранения данных, специализированные платформы машинного обучения, такие как TensorFlow или PyTorch, и так далее. В этой экосистеме находится NVIDIA DGX: оптимизированный сервер глубокого обучения, обладающий высокой производительностью специально для рабочих нагрузок ИИ. Благодаря усовершенствованной архитектуре графического процессора и интегрированным стекам программного обеспечения, поддерживающим крупномасштабные модели, он служит важной частью современной инфраструктуры искусственного интеллекта, которая позволяет предприятиям/предприятиям ускорять скорость своих рабочих процессов, одновременно достигая революционных результатов.

Роль NVIDIA DGX в рабочих нагрузках, управляемых искусственным интеллектом

Рабочие нагрузки, управляемые искусственным интеллектом на базе графических процессоров NVIDIA, являются основной задачей серверов NVIDIA DGX. Они делают это с помощью тензорных ядер, специально созданных для искусственного интеллекта, которые ускоряют операции глубокого обучения. Фактически, эти серверы имеют непревзойденную производительность; Возьмем, к примеру, DGX A100, который включает в себя восемь графических процессоров NVIDIA A100 Tensor Core с возможностью обеспечения производительности искусственного интеллекта до 5 петафлопс.

Наиболее заметным среди преимуществ серии DGX является ее способность обрабатывать крупномасштабные модели ИИ и массивные наборы данных. Графические процессоры соединены с помощью технологии NVLink, разработанной NVIDIA, которая обеспечивает высокую пропускную способность и низкую задержку связи между ними, тем самым обеспечивая более быстрое время обработки для сложных моделей ИИ, чем могут предложить традиционные серверы.

Более того, программный стек в системе NVIDIA DGX оптимизирует дальнейшую работу искусственного интеллекта. Он включает в себя различные инструменты разработки, библиотеки и поддерживает популярные платформы глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch или MXNet, в дополнение к графическим процессорам Nvidia A100. Комплексная программная среда повышает производительность и упрощает развертывание, а также управление моделями искусственного интеллекта.

Например, если мы посмотрим на внутренние тесты, то окажется, что DGX A100 может сократить недельные периоды обучения, необходимые для достижения конвергенции в соответствии с моделью, похожей на BERT, до нескольких дней. Такое ускорение не только ускоряет получение результатов, но и позволяет проводить более частые итерации и эксперименты, что приводит к повышению точности и эффективности моделирования.

Подводя итог всему; надежная архитектура, интегрированное программное обеспечение, высокопроизводительные возможности делают их незаменимыми, если кто-то хочет эффективно масштабировать рабочую нагрузку своей организации, основанную на искусственном интеллекте, или что-то другое, где необходим успех!

Почему стоит выбрать NVIDIA DGX™ для искусственного интеллекта

Выбор NVIDIA DGX на базе искусственного интеллекта дает непревзойденные преимущества, такие как новейшие аппаратные технологии, комплексные интегрированные программные решения и надежная поддержка разработки искусственного интеллекта. Здесь системы DGX предназначены для ускоренного обучения и вывода ИИ на базе графических процессоров NVIDIA A100 Tenor Core, которые обеспечивают высочайшую производительность в отрасли. Эти графические процессоры соединены между собой посредством технологии NVLink, обеспечивающей плавную высокоскоростную связь, необходимую для эффективной обработки огромных объемов данных в рамках моделей искусственного интеллекта. Помимо этого, пакет NVIDIA AI Enterprise предоставляет еще одну функцию, которая упрощает развертывание и управление различными видами рабочих нагрузок ИИ, будучи при этом совместимой с основными платформами, включая TensorFlow или PyTorch, среди других. Таким образом, эти возможности позволяют предприятиям ускорить реализацию проектов ИИ, сократить время, затрачиваемое на их разработку, а также повысить уровень точности и надежности, достигаемый моделями, используемыми в различных отраслях. Таким образом, становится обязательным, чтобы каждая компания имела NVIDIA DGX™ для ИИ на его утилизация.

Какие графические процессоры используются в серверах NVIDIA DGX?

Обзор графических процессоров NVIDIA Tesla

Графические процессоры NVIDIA Tesla созданы для масштабных научных вычислений, анализа данных и работы с искусственным интеллектом. В линейку входят графические процессоры V100, T4 и P100, которые созданы для обеспечения огромной вычислительной мощности, а также пропускной способности памяти. V100 на базе Volta лучше всего подходит для рабочих нагрузок искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений; он имеет 16 ГБ или 32 ГБ памяти HBM2 и 640 тензорных ядер, что обеспечивает превосходную производительность при выводе и обучении. T4 на базе Turing поддерживает обучение, логический вывод и перекодирование видео среди других разнообразных рабочих нагрузок, а также известен своей энергоэффективностью, а P100 на базе Pascal может обрабатывать крупномасштабную аналитику благодаря своей способности выполнять сложные вычисления с 16 ГБ памяти HBM2. наряду с 3584 ядрами CUDA. Таким образом, серверы NVIDIA DGX, оснащенные этими видеокартами, являются отличным выбором, когда требуется ускорить цикл разработки для ускорения систем искусственного интеллекта для высокопроизводительных вычислений.

Исследование возможностей графических процессоров A100 и V100

Возможности графического процессора NVIDIA A100

Графический процессор NVIDIA A100 построен на архитектуре Ampere и представляет собой огромный шаг вперед в области графических технологий, поскольку он не только работает невероятно хорошо, но и может бесконечно масштабироваться. Он содержит память HBM2e объемом до 80 ГБ и пропускную способность памяти более 1.25 терабайт в секунду, что позволяет ему обрабатывать все виды операций с большими объемами данных. Один графический процессор A100 можно разделить на семь меньших, которые полностью изолированы друг от друга с помощью технологии Multi-Instance GPU (MIG), каждый из которых имеет собственный кэш, вычислительные ядра и память с высокой пропускной способностью. Эта функция расширяет возможности инфраструктуры как услуги (IaaS), обеспечивая при этом эффективное выполнение различных вычислительных задач. Кроме того, среди прочего, A100 имеет 432 тензорных ядра третьего поколения и 6912 ядер CUDA и может похвастаться более высокой производительностью на ватт по сравнению с предыдущими моделями, что делает его идеальным для обучения искусственного интеллекта, вывода и высокопроизводительных вычислений.

Возможности графического процессора NVIDIA V100

Графический процессор NVIDIA V100, основанный на архитектуре Volta, по-прежнему остается одним из самых мощных вариантов для задач, связанных с искусственным интеллектом или высокопроизводительными вычислениями (HPC). Он имеет 640 тензорных ядер и 5120 ядер CUDA, а объем памяти HBM2 составляет 16 ГБ или 32 ГБ, что обеспечивает пропускную способность памяти, равную или превышающую 900 ГБ/с. Тензорные ядра V100 специально разработаны для работы с рабочими нагрузками глубокого обучения, в результате чего они обеспечить скорость обучения с выходной производительностью, оцениваемой примерно в 125 терафлопс на каждую секунду на этапе обучения сети. Этот тип видеокарты подходит как коммерческим предприятиям, так и научно-исследовательским учреждениям, поскольку поддерживает арифметику смешанной точности, что обеспечивает быстрые вычисления без потери точности. Более того, благодаря своей огромной вычислительной мощности в сочетании с большой емкостью памяти, эта конкретная модель может выполнять разнообразные функции, начиная от масштабного моделирования и заканчивая анализом в реальном времени, который потребует сложных алгоритмов.

Интегрировав эти современные графические процессоры в свои серверы DGX, NVIDIA позволила организациям обрабатывать любые типы рабочих нагрузок искусственного интеллекта или задач HPC быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде.

Тесты производительности NVIDIA DGX A100 и NVIDIA DGX H100

Тесты производительности искусственного интеллекта и HPC были установлены NVIDIA DGX A100 и DGX H100. Благодаря восьми графическим процессорам A100 Tensor Core DGX A100 достигает пиковой производительности искусственного интеллекта до 5 петафлопс. Эта система хороша для вычислений смешанной точности, поскольку она хорошо справляется как с обучением, так и с выводом ИИ одновременно. Пропускная способность и эффективность значительно повышаются благодаря этой системе, которая поддерживает технологию Multi-Instance GPU (MIG), которая позволяет разделить один графический процессор на несколько экземпляров для разных рабочих нагрузок.

С другой стороны, предыдущие бенчмарки были превзойдены NVIDIA DGX H100 с улучшенными показателями производительности, достигнутыми новейшими графическими процессорами H100. Эти графические процессоры обеспечивают до 60 терафлопс производительности двойной точности, что также обеспечивает более быстрое время обучения для моделей глубокого обучения, используемых в задачах ИИ. Удивительной особенностью этого устройства является включение в него новых тензорных ядер 4-го поколения, разработанных специально для разреженных и плотных матричных вычислений, где они обеспечивают непревзойденные уровни скорости. Помимо усиления пропускной способности данных с помощью технологий NVLink и NVSwitch между графическими процессорами, эти функции также обеспечивают повышенную вычислительную мощность за счет улучшенной связи между графическими процессорами, тем самым еще больше повышая общие возможности вычислений.

Эти двое должны быть в состоянии справиться с любой нагрузкой, поскольку они были созданы с учетом самых сложных вычислительных задач; что делает его незаменимым инструментом для любой организации, занимающейся передовыми исследованиями в области искусственного интеллекта, анализом больших данных или сложным моделированием в масштабах всей отрасли. Соответственно, они прочно закрепились на вершине высококлассного искусственного интеллекта наряду с сегодняшним ландшафтом высокопроизводительных вычислительных приложений.

Как NVIDIA DGX™ улучшает искусственный интеллект и глубокое обучение?

Ускорение глубокого обучения с помощью NVIDIA DGX

Использование систем NVIDIA DGX™ ускоряет глубокое обучение, поскольку они оснащены интегрированным аппаратным и программным обеспечением, которое хорошо работает. Эти системы оснащены лучшими графическими процессорами, предназначенными для рабочих нагрузок искусственного интеллекта, включая такие модели, как A100 и H100. Они используют передовые технологии, такие как тензорные ядра, многоэкземплярный графический процессор (MIG), NVLink и NVSwitch, для повышения вычислительной эффективности, а также пропускной способности, сохраняя при этом возможность взаимодействия между графическими процессорами. Таким образом, эта конфигурация приводит к сокращению времени обучения на сложных этапах разработки модели глубокого обучения, а также улучшает оптимизацию производительности вывода. Подводя итог, можно сказать, что аппаратное обеспечение NVIDIA DGX™ вместе с возможностями программного обеспечения значительно улучшают различные аспекты глубокого обучения, такие как скорость и масштабируемость, среди прочего, обеспечивая их превосходный уровень.

Варианты использования NVIDIA DGX в исследованиях искусственного интеллекта и промышленности

Исследования искусственного интеллекта и бизнес-приложения проводятся с помощью систем NVIDIA DGX™, которые обладают непревзойденной вычислительной мощностью и эффективностью. Вот несколько примеров вариантов использования:

Медицинская визуализация и диагностика

В медицинской визуализации диагнозы ставятся быстрее и точнее благодаря Системы NVIDIA DGX. Обрабатывая большие объемы медицинских данных, включая МРТ или КТ, модели искусственного интеллекта, поддерживаемые DGX, могут обнаруживать аномалии и обеспечивать диагностику на ранних стадиях с более высоким уровнем точности. Исследование, проведенное в Стэнфордском университете, показало, что алгоритмы искусственного интеллекта, работающие на DGX A100, имеют точность 92% при обнаружении пневмонии по рентгенограммам грудной клетки, что намного лучше, чем традиционные методы.

Автономные транспортные средства

Системы NVIDIA DGX в значительной степени используются для разработки и совершенствования технологий автономного вождения. Обработка данных в реальном времени с различных датчиков в беспилотных автомобилях возможна благодаря вычислительной мощности, предлагаемой платформой DGX. Обучение моделей глубокого обучения для улучшения обнаружения объектов в алгоритмах планирования пути и принятия решений, используемых такими компаниями, как Tesla или Waymo в беспилотных автомобилях, осуществляется с использованием DGX; в конечном итоге это приводит к более безопасным беспилотным автомобилям.

Обработка естественного языка (НЛП)

Чат-боты, услуги перевода и виртуальные помощники, а также другие приложения НЛП, реализуются с помощью систем NVIDIA DGX. Например, модель OpenAI GPT-3 должна обрабатывать огромные объемы текстовых данных за короткий период времени, что достигается за счет надежной архитектуры, присутствующей в DGX H100, что приводит к более последовательной, контекстуально точной и т. д. генерации языка. То, что раньше требовало недель, теперь можно выполнить за несколько дней, что ускоряет инновации в коммуникационных инструментах на основе искусственного интеллекта.

Финансовое моделирование и управление рисками

В финансовой отрасли быстрый анализ рыночных тенденций вместе с оценкой рисков опирается на возможности быстрых вычислений NVIDIA на основе глубокого обучения, предоставляемые их системой, известной как серверная стойка NVidia dgx a1000, поэтому вы можете прочитать об этом здесь. Высокочастотная обработка торговых данных на основе прогнозирования движения акций с использованием количественного анализа позволила разработать надежные системы управления рисками, основанные, среди прочего, на DGX, что позволило JP Morgan сократить время вычислений для своих моделей риска на 40%; это, в свою очередь, позволило быстрее и точнее принимать финансовые решения.

Климатология и прогноз погоды

Сложность моделирования атмосферных явлений требует тяжелых вычислений, поэтому климатологи используют системы NVIDIA DGX для целей прогнозирования погоды. Они могут точно моделировать сложные атмосферные явления только благодаря вычислительной мощности серверной стойки Nvidia dgx a1000, разработанной специально для них. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) повысил надежность и точность своих прогнозов за счет внедрения DGX, где они зафиксировали до 20% более высокие показатели точности прогнозов для таких суровых явлений, как ураганы, что является важным шагом на пути к обеспечению готовности. против таких природных катастроф.

Это всего лишь несколько примеров среди многих других случаев, которые увидели свет благодаря платформе NVidia dgx, которая принесла не что иное, как революционные изменения в широком спектре областей, подпитываемые технологиями искусственного интеллекта (ИИ) вместе с алгоритмы глубокого обучения, применяемые здесь.

Истории успеха: NVIDIA DGX в действии

Здравоохранение и медицинские расследования

Клиника Мэйо использует системы NVIDIA DGX для ускорения медицинских исследований на основе искусственного интеллекта. Клиника Мэйо использовала DGX A100 для обработки больших наборов данных, что, в свою очередь, помогло им создать более сложные диагностические модели для лучшего ухода за пациентами. Например, время, затрачиваемое на обработку данных медицинских изображений, значительно сократилось, что привело к более быстрой и точной диагностике.

Автономные транспортные средства

Решения NVIDIA DGX применяются компанией Waymo, одним из ведущих разработчиков автономных транспортных средств, во время обучения и проверки своей технологии беспилотного вождения. Огромные объемы данных датчиков, обрабатываемые Waymo для различных систем автономного вождения, стали возможными только благодаря вычислительной мощности, предоставляемой DGX. Это достижение означает создание надежных беспилотных автомобилей, которые можно широко использовать в короткие сроки.

Фармацевтическая разработка

Чтобы ускорить процесс разработки лекарств, AstraZeneca использует системы NVIDIA DGX. Интеграция DGX A100 в рабочие процессы исследований помогает упростить анализ сложных биологических данных, тем самым ускоряя выявление потенциальных кандидатов на лекарства в AstraZeneca. В результате появляется более эффективный канал разработки, который приводит к более быстрому выпуску новых лекарств на рынок.

Каковы основные характеристики сервера DGX A100?

Технические характеристики DGX A100

Вычислительная инфраструктура AI NVIDIA DGX A100 является революционной с точки зрения производительности и гибкости. Вот подробные характеристики, демонстрирующие его технические возможности:

Архитектура графического процессора: Это устройство с архитектурой Ampere оснащено графическими процессорами NVIDIA A100 с тензорными ядрами.
Количество графических процессоров: 8 параллельно работающих графических процессоров NVIDIA A100 Tensor Core обеспечивают общий объем графической памяти 320 ГБ.
Память графического процессора: Каждый из них оснащен 40 ГБ памяти с высокой пропускной способностью (HBM2), что в совокупности обеспечивает 320 ГБ памяти графического процессора.
Производительность: Он обеспечивает беспрецедентную производительность в 5 петафлопс, необходимую для различных рабочих нагрузок в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.
ЦПУ: Для эффективного решения задач, связанных с ЦП, в нем установлены два процессора AMD EPYC 7742 с базовой тактовой частотой 2.25 ГГц каждый и по 64 ядра на каждом чипе.
Системная память: С возможностью расширения до 2 ТБ для приложений, интенсивно использующих память, где изначально потребуется не менее одного терабайта дискового пространства.
Сеть: Он имеет встроенные соединения InfiniBand со скоростью восемьсот гигабит в секунду, что обеспечивает быструю передачу данных между несколькими системами DGX в центрах обработки данных.
Хранение: Емкость хранилища составляет тридцать терабайт (ТБ) и состоит из твердотельных накопителей NVMe, которые оптимизированы для быстрого доступа и высокой пропускной способности при частом чтении или записи больших объемов информации во время таких операций, как упражнения по машинному обучению, что обеспечивает быстрые операции ввода-вывода. во время массовых заданий по обработке данных, необходимых программам искусственного интеллекта, работающим на этом типе устройств.
Потребляемая мощность: Несмотря на то, что максимальная мощность устройства составляет шесть целых пять киловатт (6.5 кВт), к управлению питанием не следует относиться легкомысленно, учитывая его вычислительные возможности.
Программного обеспечения: Поставляется с предустановленными TensorFlow и PyTorch, среди других популярных платформ, а также набором инструментов NVIDIA CUDA, что исключает необходимость установки или настройки дополнительного программного обеспечения.

NVIDIA DGX A100 обеспечивает масштабируемость и универсальность в исследованиях, разработке и развертывании искусственного интеллекта в различных отраслях за счет объединения этих расширенных функций.

Преимущества DGX A100 для корпоративного искусственного интеллекта

NVIDIA DGX A100 — отличный выбор для корпоративных приложений искусственного интеллекта, поскольку он имеет множество преимуществ:

Непревзойденная производительность: DGX A100 может обрабатывать сложные рабочие нагрузки искусственного интеллекта с вычислительной мощностью до 5 петафлопс, что значительно сокращает время обучения и ускоряет процесс получения аналитических сведений.
Масштаб: Благодаря 2 ТБ системной памяти, которую можно расширить и интегрировать соединения InfiniBand со скоростью 100 Гбит/с, DGX позволяет легко масштабировать несколько устройств по мере роста данных и увеличения вычислительных потребностей.
Универсальность: Двойные процессоры AMD EPYC и поддержка основных платформ искусственного интеллекта, а также оптимизированный программный стек NVIDIA делают DGX A100 идеальным для различных задач искусственного интеллекта, таких как обучение моделей для получения логических выводов в высокопроизводительных вычислительных средах.
Эффективность: Хотя при максимальной нагрузке он потребляет до 6.5 кВт, эта усовершенствованная архитектура обеспечивает эффективность использования энергии, обеспечивая при этом исключительную производительность на ватт.
Интеграция и управление: DGX A100 поставляется с предварительно настроенным стеком программного обеспечения NVIDIA, что упрощает развертывание и управление рабочими нагрузками искусственного интеллекта в корпоративных условиях, что оптимизирует процессы разработки и эксплуатации.

Эти преимущества делают DGX A100 сильным конкурентом среди других машин, которые могут использоваться организациями, стремящимися максимизировать свой потенциал в области технологий искусственного интеллекта.

Сравнение DGX A100 с DGX-1

По сравнению с предыдущей версией DGX-1 в DGX A100 есть несколько усовершенствований:

Производительность: DGX A100 предлагает до 5 петафлопс, что намного выше, чем один петафлопс у DGX-1. Это пятикратное увеличение вычислительной мощности позволяет запускать на нем более сложные рабочие нагрузки ИИ и ускорять обработку.
Память и масштабируемость: В то время как DGX-1 ограничен 512 ГБ системной памяти, DGX A100 поддерживает до 2 ТБ. Причём в отличие от соединений со скоростью 56 Гбит/с на старшей модели; он оснащен молниеносным подключением InfiniBand со скоростью 100 Гбит/с, что значительно повышает производительность масштабирования при возможности интеграции нескольких устройств.
Архитектура и универсальность: Согласно последней информации NVIDIA об этих двух продуктах; они были построены на основе разных архитектур — Pascal для DGX-1 и Ampere для DGX A100 соответственно. Помимо увеличения выходной мощности, это также позволяет лучше справляться с различными задачами искусственного интеллекта, а также с высокопроизводительными вычислительными задачами с помощью последнего устройства.
Энергоэффективность: Если мы сравним их с точки зрения энергопотребления (6.5 кВт против 3.2 кВт), то, очевидно, да, действительно, он может потреблять вдвое больше электроэнергии, но все равно работает во много раз лучше, поэтому эффективность на ватт у новой модели выше, чем у старой, хотя это и не так. пока идеально.
Программное обеспечение и интеграция: Обе системы поставляются предварительно сконфигурированными со стеком программного обеспечения NVIDIA, хотя были сделаны некоторые дополнительные обновления специально для случаев использования, связанных с машинным обучением, которые были применены только к DGX A100, что упрощает развертывание и улучшает управление рабочими нагрузками ИИ, особенно при выполнении массовых операций, таких как обучение больших объемов данных. наборы данных одновременно.

По сути, это означает, что если вам нужно что-то, что может делать все, что я только что сказал, плюс еще больше, то купите себе несколько штук под названием «DGX A100», в противном случае придерживайтесь «DGX-1», поскольку он по-прежнему делает практически все. еще.

Как покупать серию NVIDIA DGX с уверенностью?

Доставка и обработка серверов DGX AI

Чтобы обеспечить плавный переход при покупке и подготовке к доставке сервера DGX AI, вам следует знать некоторые моменты:

Спецификации упаковки: Они упаковывают серверы достаточно надежно, чтобы выдержать транспортировку, поэтому все детали остаются неповрежденными и работоспособными.
Сроки доставки: Это может занять несколько дней или несколько недель в зависимости от наличия мест и пункта назначения; рекомендуется проверить предполагаемую дату прибытия при покупке.
Требования к обращению: Серверные системы DGX — это большие тяжелые устройства, требующие профессиональных операторов; убедитесь, что в вашем пункте приема имеются средства разгрузки, а также необходимая рабочая сила и оборудование для установки.
Проверка перед установкой: Убедитесь, что объект соответствует различным инфраструктурным требованиям, таким как адекватность электропитания, установка систем охлаждения и надежность сетевого подключения, необходимые для поддержки установки и работы сервера.
Постдоставочная поддержка: NVIDIA предоставляет обширную поддержку после поставки, например, советы по установке, а также техническую помощь, чтобы обеспечить легкую интеграцию в текущие настройки.

Общие сведения о корпоративной поддержке и вариантах гарантии

NVIDIA гарантирует, что ваши серверы DGX AI будут работать с максимальной производительностью в течение максимально возможного времени, предлагая надежную корпоративную поддержку и всеобъемлющие варианты гарантии. Ниже приведены некоторые из основных услуг поддержки, которые они предоставляют:

Техническая поддержка: Эта программа позволяет вам связаться со службой технической поддержки NVIDIA круглосуточно и без выходных. Эти специалисты хорошо обучены решать любые проблемы, связанные с программным, аппаратным обеспечением или конфигурацией системы.
Гарантийное покрытие: Стандартные гарантии охватывают ремонт или замену неисправных деталей в случае возникновения проблем с использованными материалами или качеством изготовления во время производства. Вы можете приобрести дополнительные варианты гарантии для продления периода защиты.
Обновления программного обеспечения: Они регулярно выпускают новые версии программного обеспечения вместе с обновлениями встроенного ПО, которые повышают уровень безопасности, а также приводят производительность систем в соответствие с новейшими инструментами искусственного интеллекта и требованиями совместимости технологий.
Поддержка на месте: Если проблема требует немедленного решения, профессиональная помощь на месте может быть предоставлена в соответствии с соглашениями об уровне обслуживания, в зависимости от того, насколько она критична.
Обучение и ресурсы: Доступно множество документации в сочетании с учебными модулями, чтобы команды могли больше узнать об этих машинах, а также получить представление о том, как лучше всего их использовать, и, следовательно, стать эффективными пользователями.

Чтобы обеспечить надежность и эффективность инфраструктуры искусственного интеллекта, предприятия должны знать об этой поддержке, поскольку их операции будут работать бесперебойно и без простоев.

Советы по покупке у официальных дилеров

Когда организации покупают дорогостоящее корпоративное оборудование, такое как AI-серверы NVIDIA DGX, важно убедиться, что они приобретают его у авторизованных дилеров, что гарантирует подлинность, качественное обслуживание и послепродажную поддержку. Ниже приведены некоторые важные моменты, на которые следует обратить внимание:

Установите авторизацию дилера: Всегда имейте дело только с теми продавцами, которые зарегистрированы как одобренные NVIDIA. Это можно проверить, заглянув на официальный сайт NVIDIA или связавшись с их службой поддержки.
Просмотрите онлайн-рейтинги и оценки: Независимые платформы обзора могут предоставлять рейтинги клиентов, которые помогут оценить репутацию поставщика. Чаще всего высокие рейтинги и положительные отзывы показывают, что у них надежные услуги и поддержка.
Условия гарантии и поддержки: Убедитесь, что все услуги, указанные NVIDIA как часть гарантийного покрытия, предоставляются вашим продавцом; в противном случае никто, кроме авторизованных дилеров, не предлагает официальное гарантийное покрытие, а также комплексную поддержку.
Оценка послепродажного обслуживания: Узнайте, какая поддержка предоставляется после покупки; это может быть доступность или превосходство, или и то, и другое. Дополнительная помощь может заключаться в форме технической поддержки и обучения, которые обычно предоставляются наряду с ресурсами авторизованными дилерскими центрами.
Запросите документы: Держите при себе такие копии, как квитанции о покупке, документы о соглашении, а также любые другие соответствующие записи, которые могут пригодиться при подаче претензии или при обращении за помощью в дальнейшем.

Предприятия должны соблюдать эти правила, чтобы получать настоящие продукты с полными гарантийными правами, подкрепленными полной оптимизацией инвестиций в nvidia ai за счет расширенной поддержки.

Зачем выбирать облако DGX для нужд ИИ-вычислений?

Преимущества облака DGX для масштабирования инфраструктуры искусственного интеллекта

У DGX Cloud есть множество заметных преимуществ, которые помогают масштабировать инфраструктуру искусственного интеллекта:

Масштабируемость при необходимости: Это ускоряет процесс масштабирования вычислительной мощности в соответствии с требованиями, тем самым устраняя необходимость в больших объемах физической инфраструктуры.
Управляемые услуги: Это создает среду, которой полностью управляют профессионалы, чтобы минимизировать накладные расходы и сконцентрироваться на разработке, а также на областях развертывания.
Превосходную производительность: Благодаря высокопроизводительным графическим процессорам NVIDIA, разработанным специально для задач искусственного интеллекта, модели и приложения всегда будут работать оптимально.
Безопасность прежде всего: Надежные меры безопасности и протоколы шифрования гарантируют защиту данных при соблюдении стандартов соответствия.
Доступность по всему миру: Доступ к вычислительным ресурсам искусственного интеллекта возможен по всему миру из любого места, где есть подключение к Интернету, что улучшает сотрудничество между командами, работающими в разных регионах.

Интеграция NVIDIA AI Enterprise и DGX Cloud

Для бизнеса, который хочет улучшить и расширить свои функции искусственного интеллекта, интеграция DGX Cloud с NVIDIA AI Enterprise идеальна. Для использования в инфраструктуре NVIDIA с ускорением на графическом процессоре он включает в себя мощный набор инструментов искусственного интеллекта и анализа данных. Ниже приведены некоторые преимущества, которые учреждения могут получить от его использования:

Единая платформа: Это упрощает развертывание, управление, а также увеличение или уменьшение рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
Лучшая производительность: Это возможно за счет объединения функций, использующих стек программных приложений NVIDIA для искусственного интеллекта, с высокопроизводительными графическими процессорами, что обеспечивает более высокую скорость обработки при одновременном сокращении задержек.
Масштаб: Облачная инфраструктура DGX, размещенная в облаке, позволяет организации легко регулировать уровень ресурсов, выделяемых на машинное обучение, в зависимости от колебаний спроса.
Простота управления: Интегрированные инструменты управления упрощают административные задачи, что приводит к снижению сложности в эксплуатации и экономии времени и усилий.
Повышенная безопасность: Обеспеченная безопасность охватывает все необходимое, включая соответствие отраслевым стандартам, поэтому даже деликатные рабочие процессы, связанные с машинным обучением, защищены вместе с соответствующими наборами данных.

Объединив эти два предложения, компании могут создать среду, в которой инновации возникают быстро, подкрепляясь прочной основой для операционного совершенства с точки зрения масштабируемости в системах ИИ.

Примеры развертывания облака DGX в отрасли

Отрасли используют DGX Cloud для продвижения инноваций и эффективности несколькими способами:

Здравоохранение: Используя DGX Cloud, медицинские учреждения могут ускорить поиск лекарств, быстрее проводить медицинскую визуализацию и геномный анализ. Эти учреждения быстро анализируют огромные объемы данных, используя возможности высокопроизводительных вычислений, тем самым ускоряя создание новых методов лечения и персонализированной медицины.
Финансовые вопросы: Финансовые компании применяют облако DGX для достижения лучших результатов в таких областях, как алгоритмическая торговля, обнаружение мошенничества и управление рисками. Они могут обрабатывать большие объемы финансовых данных более точно и быстро, поскольку интегрировали передовые модели искусственного интеллекта с машинным обучением, тем самым получая преимущество на рынке.
Автомобили: Автомобильная промышленность использует облако DGX для разработки автономных транспортных средств и передовых систем помощи водителю (ADAS). Благодаря использованию этой облачной инфраструктуры можно моделировать сложные сценарии вождения, обучать модели искусственного интеллекта, а также повышать безопасность и производительность транспортных средств, среди прочего.

Эти примеры демонстрируют, насколько разнообразны приложения в разных секторах, но также показывают, что у них есть потенциал для осуществления революционных прорывов с использованием масштабируемых решений искусственного интеллекта, оптимизированных для DGX Cloud.

Справочные источники

Нвидиа ДГХ

Компьютерное железо

Блок обработки графики

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Вопрос: Что такое NVIDIA DGX и как она помогает в разработке искусственного интеллекта?

A: NVIDIA DGX — это компетентный сервер ИИ, созданный для ускорения глубокого обучения и генеративных рабочих процессов ИИ. Он работает с современными графическими процессорами с тензорными ядрами, предлагая лучшую производительность, которую только может пожелать любой исследователь или инженер. Кроме того, DGX имеет отличную поддержку проектов ИИ благодаря использованию NVIDIA AI Enterprise Software Suite.

Вопрос: Какие модели доступны в NVIDIA DGX?

О: NVIDIA производит множество типов моделей DGX, включая NVIDIA DGX-1, DGX Station и DGX Station A100, а также другие последние версии с большим количеством функций. Каждая модель спроектирована по-разному для решения сложных задач с разными вычислительными мощностями и уровнями хранения.

Вопрос: Как NVIDIA DGX SuperPOD™ повышает производительность ИИ?

A: Объединение нескольких систем DGX в одну систему, называемую суперкомпьютером, приводит к появлению NVIDIA DGX SuperPOD™, которая действует как программа искусственного интеллекта, предлагающая вычислительную мощность, выходящую за рамки обычного понимания. Эта конструкция также обеспечивает более высокую скорость обработки, что делает ее пригодной для приложений больших данных, включающих машинное обучение в больших масштабах или глубокие нейронные сети.

Вопрос: Какой тип графических процессоров компания включает в свои продукты, например NVIDIA DGX?

О: В этих системах можно встретить новейшие графические процессоры, такие как Tesla V100, 8x V100 и даже система H100, совсем недавно выпущенная самой корпорацией Nvidia; все эти компоненты были созданы специально для целей высокопроизводительных вычислений (HPC), но в то же время они способны поддерживать различные виды проектов искусственного интеллекта, основанных на крупномасштабной обработке данных и создании генеративных моделей.

Вопрос: Можете ли вы объяснить, что означает «NVIDIA DGX Station», и предложить несколько областей, где его можно использовать?

A: Искусственные рабочие станции в офисе, такие как NVIDIA DGX Station, помогают сотрудникам быстрее выполнять свои задачи. Их вычислительные возможности аналогичны возможностям в центрах обработки данных, поэтому они так нужны ученым, которые стремятся создавать и тестировать различные модели ИИ — они могут делать все эффективно там. Новейшая модель называется DGX Station A100 и была разработана для целей науки о данных и исследований ИИ.

Вопрос: Каковы характеристики NVIDIA DGX-1?

О: Он оснащен 8 графическими процессорами Tesla V100, 512 ГБ ОЗУ и 4 процессорами E5-2698 v4, все из которых нацелены на максимальную вычислительную эффективность и мощность для решения задач искусственного интеллекта.

Вопрос: Как NVIDIA Base Command™ способствует работе DGX?

О: NVIDIA Base Command™ — это обширная платформа управления искусственным интеллектом, которая упрощает процесс эксплуатации и мониторинга систем DGX. Это позволяет пользователям эффективно отслеживать ход проекта, лучше управлять ресурсами и оптимизировать производительность всех серверов DGX.

Вопрос: Какую роль играет система NVIDIA H100 в развитии искусственного интеллекта?

О: Система NVIDIA H100 основана на архитектуре NVIDIA Hopper. Это самый продвинутый графический процессор с тензорным ядром в мире. Это значительно ускоряет ИИ и генеративные вычисления, что делает его незаменимым для передовых исследований и приложений в области ИИ.

Вопрос: На что следует обратить внимание при покупке системы DGX?

О: При покупке системы DGX следует учитывать такие факторы, как почтовый индекс и время назначения, код и время приемки, а также выбранную службу доставки. Таким образом, на принятие могут повлиять эти факторы в зависимости от того, где вы находитесь или что лучше всего соответствует вашим потребностям.