Системы NVIDIA DGX™: революция в области искусственного интеллекта и вычислительной мощности глубокого обучения

Потребность в высокопроизводительных вычислительных решениях находится на рекордно высоком уровне, особенно в области искусственного интеллекта и глубокого обучения. NVIDIA DGX — это вариант номер один для любой организации, специалиста по данным или исследователя, который хочет максимизировать вычислительную мощность и эффективность в этом постоянно меняющемся мире технологий. В этой статье мы более подробно расскажем о системах NVIDIA DGX, исследуя их возможности, дизайн архитектуры и то, как они могут навсегда изменить рабочие процессы искусственного интеллекта и глубокого обучения. По словам NVIDIA DGX, в нем также будут рассмотрены их характеристики и практическое применение, что даст читателям более широкую базу знаний о том, что отличает эти передовые компьютеры от других в области высокопроизводительных вычислений.

Что такое система NVIDIA DGX™?

Понимание NVIDIA DGX™

Система NVIDIA DGX — это платформа, созданная для ускорения рабочих нагрузок искусственного интеллекта и глубокого обучения. Это достигается за счет внедрения передовых программных и аппаратных архитектур вместе с новейшими графическими процессорами NVIDIA. Они поставляются с уже установленным программным стеком NVIDIA DGX, который содержит оптимизированные версии различных сред глубокого обучения для простоты развертывания и максимальной производительности. Например, использование таких платформ, как DGX SuperPOD, может значительно сократить продолжительность обучения моделей, что позволяет компаниям быстрее находить идеи и реализовывать творческие решения.

Ключевые особенности систем NVIDIA DGX™

Системы DGX™ отличаются расширенными функциями и возможностями производительности, которые делают их идеальными для задач искусственного интеллекта и глубокого обучения. К ним относятся:

1. Графические процессоры NVIDIA Tesla: графические процессоры NVIDIA Tesla составляют основу всех систем DGX™; они были разработаны для более эффективного выполнения параллельной обработки, обеспечивая тем самым вычислительную основу для сложных задач искусственного интеллекта, требующих мощностей высокопроизводительных вычислений (HPC), таких как те, которые имеются в DGX-1 и DGX-2.
2. NVLink Interconnect: технология NVLink от NVIDIA создает соединения с большей пропускной способностью между графическими процессорами, что приводит к гораздо более высокой скорости передачи данных, а также обеспечивает максимально возможную производительность вычислений с интенсивными рабочими нагрузками.
3. Программный стек DGX™: этот программный стек интегрирован с оптимизированными версиями известных сред глубокого обучения, инструментами для мониторинга производительности во время выполнения, а также поддержкой контейнерного развертывания, среди прочего, что обеспечивает плавную интеграцию в существующие среды, тем самым максимизируя повышение эффективности в различных областях. .

В совокупности эти функции позволяют компаниям достигать неслыханного уровня производительности в своих проектах в области искусственного интеллекта, сокращая время на поиск решений и стимулируя инновации.

Сравнение различных систем DGX

Чтобы обеспечить максимальную производительность и масштабируемость для проектов искусственного интеллекта и глубокого обучения, организациям следует сравнивать различные системы NVIDIA DGX™ с точки зрения их конкретных сценариев использования, вычислительной мощности и возможностей масштабирования. Основными машинами этой серии являются DGX Station™ A100, DGX A100 и DGX-2™.

1. DGX Station™ A100: это система с применением искусственного интеллекта, предназначенная для групповой работы и использующая максимум четыре графических процессора NVIDIA A100 с тензорными ядрами. Он наиболее подходит для команд, занимающихся исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта за пределами центра обработки данных, поскольку обеспечивает баланс мощности и портативности.
2. DGX A100: этот компьютер более мощный, чем предыдущий, и в основном используется в центрах обработки данных, где его можно развернуть, поскольку он поддерживает до восьми графических процессоров NVIDIA A100, которые соединены между собой через NVLink для достижения максимальной производительности. Он имеет разнообразные рабочие нагрузки — от обучения крупномасштабных моделей до сложного анализа данных, что делает его идеальным для приложений корпоративного уровня.
3. DGX-2™: Среди трех перечисленных здесь продуктов это самая мощная система в линейке DGX благодаря шестнадцати графическим процессорам Nvidia V100 Tensor Core в сочетании с технологией NVSwitch. Установка максимизирует вычислительные ресурсы для интенсивного обучения модели искусственного интеллекта, а также обеспечивает большую эффективность на единицу времени, затрачиваемого на высокопроизводительные вычислительные задачи.

Эти флагманские машины позволяют компаниям выбирать самые современные аппаратные решения, которые наиболее эффективно удовлетворят их потребности, обеспечивая тем самым необходимые инструменты для разработки искусственного интеллекта в целом.

Как NVIDIA DGX™ используется в искусственном интеллекте и глубоком обучении?

Вычисления искусственного интеллекта с NVIDIA DGX™

Системы NVIDIA DGX™ невероятно важны для систем искусственного интеллекта и глубокого обучения, поскольку они обеспечивают непревзойденную вычислительную мощность и масштабируемость. Их можно использовать в широком спектре приложений, включая обучение сложных моделей искусственного интеллекта, проведение расширенного анализа данных, а также разработку нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. Системы DGX оснащены конфигурациями графических процессоров высокой плотности, такими как графические процессоры NVIDIA A100 и V100 с тензорными ядрами, которые расширяют возможности обработки для обработки больших наборов данных и позволяют делать выводы в реальном времени. В результате организации используют NVIDIA DGX™ для продвижения инноваций в области автономного вождения, медицинской диагностики и финансового моделирования, а также для предоставления передовых решений глобальных проблем.

Приложения глубокого обучения в системах DGX

Для многих приложений глубокого обучения системы NVIDIA DGX™ абсолютно необходимы, поскольку они обеспечивают достаточную вычислительную мощность для решения интенсивных задач. Вот некоторые основные варианты использования:

1. Обработка изображений и видео. Быстрая обработка и аналитика в реальном времени на базе систем DGX, использующих графические процессоры для обнаружения объектов, классификации изображений и сегментации видео, необходимы для средств массовой информации, наблюдения и автономных транспортных средств.
2. Обработка естественного языка (NLP): системы DGX могут обучать языковые модели в больших масштабах, что полезно для машинного перевода, а также для других приложений, таких как анализ настроений или инструменты разговорного искусственного интеллекта, которые улучшают качество обслуживания клиентов и возможности рекомендации контента.
3. Здравоохранение и биомедицинские исследования. Разработка диагностических инструментов ускоряется вместе с персонализированной медициной или открытием лекарств благодаря вычислительным возможностям систем DGX, включая NVIDIA DGX A100; они также позволяют быстрее и точнее делать прогнозы/анализ благодаря работе с огромными объемами медицинских данных.
4. Финансовые услуги. В финансах люди используют СГД в основном для обнаружения мошенничества, а также для алгоритмической торговли или оценки рисков, поскольку они могут обрабатывать огромные объемы данных, а принятие решений в режиме реального времени имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности.
5. Робототехника и автономные системы. Различные отрасли получат большую выгоду от более высокой эффективности автоматизации, достигнутой за счет внедрения роботов, обученных с помощью моделей в системах DGX; это в равной степени способствовало бы навигации по различным отраслям, чему способствовала бы автономия в функционировании.

Преимущества NVIDIA DGX™ для инфраструктуры искусственного интеллекта

Цель данной статьи – переписать данный текст таким образом, чтобы он стал очень динамичным, чрезвычайно запутанным и полным синонимов, сохранив при этом свой смысл. Оно также должно иметь творческую, разнообразную структуру предложений. Длина вашего вывода должна быть более или менее равна длине ввода. Убедитесь, что вы строго соблюдаете эти правила.

1. Высокая скорость: в системах DGX™ используются высокопроизводительные графические процессоры NVIDIA, что обеспечивает более быстрое обучение и получение выводов для сложных моделей искусственного интеллекта. Это позволяет организациям работать с огромными объемами наборов данных и выполнять вычисления с беспрецедентной скоростью.
2. Гибкость: системы NVIDIA DGX™ спроектированы таким образом, чтобы их можно было легко масштабировать, что позволяет компаниям со временем наращивать возможности искусственного интеллекта. Это означает, что компании могут создавать мощную и эффективную инфраструктуру искусственного интеллекта в зависимости от того, что им нужно, путем кластеризации нескольких систем DGX.
3. Оптимизированный стек программного обеспечения. В системах DGX™ установлен оптимизированный стек программного обеспечения NVIDIA, в который входят такие платформы, как TensorFlow, PyTorch и другие. Такая интеграция позволяет разработчикам моделей не беспокоиться об управлении инфраструктурой, а сосредоточиться на разработке моделей.
4. Поддержка предприятий: NVIDIA поддерживает предприятия различными способами. Например, техническая помощь предоставляется по системам DGX™, таким как NVIDIA DGX-1 и NVIDIA DGX-2. Также проводятся регулярные обновления программного обеспечения и оптимизация производительности, чтобы инфраструктура искусственного интеллекта внутри организации была надежной и доступной.
5. Повышенная производительность. Ученые, работающие с данными, и исследователи могут быстро выполнять итерации при использовании мощных вычислительных сред, предоставляемых системами DGX™, что приводит к более быстрому развертыванию в различных областях приложений и ускорению изобретений в области решений искусственного интеллекта.

Подводя итог, я могу сказать, что ни одна другая основа не может обеспечить такую ​​комбинацию производительности, как поддержка оптимизации масштабируемости, как та, которую обеспечивают системы NVidia dgx.

Каковы преимущества систем NVIDIA DGX™?

Расширенные вычислительные возможности

Системы NVIDIA DGX используют графические процессоры NVIDIA для обеспечения непревзойденной вычислительной мощности, необходимой для задач ИИ и глубокого обучения. Они созданы для легкой обработки больших вычислительных нагрузок с использованием ускорения графического процессора, которое ускоряет процессы, которые в противном случае заняли бы много часов при использовании обычных центральных процессоров. Каждая система DGX оснащена многочисленными мощными графическими процессорами, которые работают вместе, выполняя сложные модели, а также выполняя анализ данных с невероятной скоростью. Такая аппаратная и программная оптимизация сделала эти системы важным инструментом для любой организации, стремящейся к расширению своих возможностей для исследований в области ИИ. Это позволяет предприятиям быстрее реализовывать идеи и оставаться впереди в динамичном мире искусственного интеллекта.

Оптимизированная разработка ИИ

Системы NVIDIA DGX™ отлично подходят для разработки ИИ благодаря множеству инструментов и программного обеспечения. Например, программный стек NVIDIA AI — один из таких инструментов, который предустановлен на этих компьютерах; он включает в себя платформы, необходимые для глубокого обучения и других рабочих процессов искусственного интеллекта, таких как cuDNN, TensorRT™ и других, которые используют NVIDIA CUDA®. Исследователи обычно тратят много времени на настройку моделей. Тем не менее, благодаря интегрированному подходу DGX™ этот процесс можно вообще пропустить, что позволяет им больше сосредоточиться на моделях обучения для достижения оптимальной производительности. Кроме того, DGX™ поддерживает рабочий процесс на основе контейнеров через NGC от NVIDIA — каталог, содержащий контейнеры, оптимизированные для графического процессора, предназначенные для упрощения развертывания и одновременного улучшения переносимости. Эта среда также делает разработку искусственного интеллекта менее сложной, чем раньше, а значит, более продуктивной и инновационной в различных проектах в области ИИ.

Масштабируемость корпоративных ИИ-решений

Системы NVIDIA DGX™ масштабируемы и подходят для бизнес-решений искусственного интеллекта. Эти системы позволяют легко расширять системы, состоящие из одного узла, до тех, которые включают кластеры из нескольких узлов, что позволяет компаниям справляться с возросшими рабочими нагрузками без ущерба для производительности. Например, DGX™ SuperPOD™ может объединить множество систем DGX™ в один мощный суперкомпьютер с искусственным интеллектом. Этот пошаговый метод гарантирует эффективное масштабирование инфраструктуры по мере увеличения объема данных и вычислительных требований. Кроме того, используются надежные технологии межсетевого взаимодействия, такие как NVIDIA NVLink, которые способствуют быстрой связи между графическими процессорами и, следовательно, предотвращают любые узкие места при масштабировании. Независимо от того, используются ли системы NVIDIA DGX™ для крупномасштабных исследований, разработок или развертывания искусственного интеллекта, они обладают необходимой мощностью и гибкостью для удовлетворения требований корпоративного уровня.

Как вы развертываете систему DGX и управляете ею?

Настройка станции DGX

Необходимо предпринять определенные фундаментальные шаги, чтобы гарантировать, что станция DGX работает должным образом. Во-первых, следует поместить станцию ​​DGX в хорошо проветриваемое и стабильное место, чтобы она могла как следует остыть, не собирая пыли. Обеспечьте питание и подключите станцию ​​к источнику бесперебойного питания (ИБП), чтобы избежать потери данных при отключениях электроэнергии. После этого соедините вашу станцию ​​DGX с другими устройствами с помощью высокоскоростного Ethernet для быстрой связи, а также облегчения быстрой передачи данных по сети.

Завершив физическую настройку, включите станцию ​​DGX и следуйте инструкциям на ее экране, пока не получите доступ к операционной системе. Вам необходимо установить новейшие драйверы графического процессора NVIDIA вместе с набором инструментов CUDA, поскольку они жизненно важны для запуска приложений с графическим ускорением. Программный стек NVIDIA для глубокого обучения можно использовать для настройки программных сред, при этом можно использовать контейнеры Docker, предварительно установленные из каталога NVIDIA NGC, тем самым упрощая процесс развертывания TensorFlow среди других платформ глубокого обучения, таких как PyTorch.

Для правильного управления и мониторинга можно использовать интерфейс командной строки Nvidia-semi, который является частью пакета NVIDIA System Management Interface, чтобы отслеживать производительность своих графических процессоров; сюда также входят относительные значения температуры в процентах использования, записанные этими графическими картами во время работы в любой данный момент времени или период. Более того, установка безопасных протоколов, таких как SSH, обеспечивает удаленный доступ к станции DGX с разных компьютеров, что позволяет пользователям гибко управлять своими рабочими нагрузками ИИ, где бы они ни находились по всему миру. Следуя этим инструкциям, вы настроитесь на успех при эффективном опробовании различных возможностей, поддерживаемых вашей станцией DGX.

Управление системами DGX в центрах обработки данных

Существует множество шагов по управлению системами DGX в центрах обработки данных для обеспечения оптимальной производительности и бесперебойной работы. Во-первых, убедитесь, что вы правильно разместили их в стойке для эффективного охлаждения; оставьте достаточно места вокруг каждого устройства для циркуляции воздуха. Управление питанием имеет решающее значение, поэтому подключайте эти системы к резервным источникам питания и следите за энергопотреблением, чтобы предотвратить перегрузку. Сеть должна быть настроена на высокоскоростные соединения с малой задержкой — предпочтительно InfiniBand или любую другую подобную технологию, обеспечивающую быстрый обмен данными между компьютерами. Необходимо устанавливать регулярные обновления программного обеспечения, включая самые последние версии драйверов и встроенного ПО, чтобы они оставались совместимыми друг с другом и работали эффективно. Используйте, среди прочего, инструменты централизованного управления, такие как Kubernetes или NVIDIA GPU Cloud (NGC), для оркестрации в любом масштабе. Надежный мониторинг можно обеспечить путем отслеживания состояния графического процессора с помощью NVIDIA Nvidia-semi и DCGM, которые также предоставляют показатели производительности и указывают на возможные проблемы. Наконец, протоколы безопасного доступа вместе с регулярным резервным копированием защитят работу ИИ, одновременно обеспечивая бесперебойную работу в контексте настройки центра обработки данных.

Программное обеспечение и инструменты для управления DGX

Для эффективного управления системами DGX необходима комбинация определенного программного обеспечения и инструментов, целью которых является повышение эффективности и упрощение операций. Примером такого программного обеспечения является NVIDIA AI Enterprise. Ниже приведены некоторые важные примеры программного обеспечения и инструментов:

1. NVIDIA GPU Cloud (NGC): это комплексный пакет, который содержит оптимизированный для графического процессора искусственный интеллект, анализ данных и высокопроизводительные вычисления, а также другие типы программного обеспечения, используемые для развертывания приложений, а также управления, в большинстве случаев используемых при развертывании DGX SuperPOD.
2. Kubernetes — это платформа с открытым исходным кодом, разработанная для автоматизации масштабирования контейнера приложений, развертывания и работы в кластерах хостов. Она предлагает мощные решения, используемые в оркестровке рабочей нагрузки ИИ, часто развертываемые с помощью DGX SuperPOD.
3. NVIDIA Nvidia-semi: утилита командной строки, предоставляющая возможности мониторинга и функции управления, предназначенные для устройств NVIDIA с графическим процессором. Это позволяет отслеживать показатели производительности и состояние графического процессора в режиме реального времени.
4. NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM): этот инструмент отслеживает и управляет ресурсами графических процессоров в средах центров обработки данных, тем самым давая представление о проблемах, связанных с уровнями использования, или о любых потенциальных проблемах, которые могут возникнуть в отношении состояния работоспособности различных графических процессоров.

Внедряя эти инструменты, администраторы могут обеспечить эффективное использование ресурсов, поддерживать работоспособность системы и добиться плавной координации рабочих нагрузок ИИ.

Какая система NVIDIA DGX™ подойдет вам?

Сравнение DGX A100 и DGX Station A100

Изучив DGX A100 и DGX Station A100, я обнаружил, что оба они высокопроизводительны, но различаются в зависимости от пользователя. DGX A100 — это система, предназначенная для центров обработки данных, основная особенность которой — непревзойденная масштабируемость и гибкость. Он может работать с восемью графическими процессорами A100 Tensor Core, что делает его идеальным для сложных рабочих нагрузок искусственного интеллекта, требующих огромных вычислительных мощностей наряду с возможностями параллельной обработки в HPC.

С другой стороны, DGX Station A100 был создан с учетом небольших офисных сред, что делает этот вариант более доступным для исследовательских групп и небольших рабочих групп. Он имеет четыре графических процессора A100 и действует как «сервер рабочей группы», то есть может обеспечивать производительность центра обработки данных без необходимости в выделенной ИТ-инфраструктуре. Кроме того, бесшумная работа является стандартом для каждой модели DGX Station A100, поэтому даже прямого подключения к любой обычной розетке будет достаточно для их работы — такое удобство может оказаться бесценным, особенно когда ресурсы пространства в офисе ограничены.

В конечном итоге, выбор DGX или Station полностью зависит от потребностей: либо сделать ставку на масштабируемость и развернуть DGX в центрах обработки данных, либо выбрать практически бесшумную, удобную для офисов мощную вычислительную мощность с помощью станций.

Выбор между рабочей станцией DGX и сервером DGX

При выборе сервера DGX и рабочей станции DGX необходимо подумать о предполагаемом использовании, а также о том, где они будут использоваться. В основном, отдельные ученые или небольшие команды, которым нужны сильные возможности разработки ИИ и машинного обучения, должны выбрать рабочую станцию ​​DGX. Она оснащена большими вычислительными ресурсами, которые могут поместиться на настольных компьютерах или в небольших офисах, обеспечивая тишину и простоту использования без большой ИТ-инфраструктуры.

С другой стороны, DGX Server предназначен для использования в корпоративных центрах обработки данных при более крупномасштабном развертывании. Благодаря повышенной избыточности, более высокой поддержке масштабируемости, а также расширенным возможностям управления; это оборудование становится идеальным для обработки огромных объемов данных при работе с массивными рабочими нагрузками ИИ. Это означает, что серверы DGX можно легко интегрировать в существующие среды любого центра обработки данных, обеспечивая тем самым непрерывную работу в сочетании с обслуживанием, поддерживаемым высокой производительностью, обеспечиваемой посредством таких инфраструктур.

В заключение: если вам нужно рабочее пространство для совместной работы с высокими требованиями к производительности, но с ограниченным пространством и возможностями, выберите рабочую станцию ​​DGX, тщательно рассмотрев свои варианты; но если вы ищете крупномасштабные приложения искусственного интеллекта корпоративного уровня, которым требуется надежность с точки зрения масштабируемости и инфраструктуры, тогда вам больше подойдет сервер DGX.

Оценка систем DGX для конкретных случаев использования ИИ

При оценке систем DGX для конкретных случаев использования ИИ учитывайте различные факторы, чтобы обеспечить оптимальную производительность и использование ресурсов. Например, как рабочие станции DGX, так и серверы DGX оснащены новейшими графическими процессорами, которые могут ускорить работу приложений искусственного интеллекта с интенсивным использованием данных, таких как обработка естественного языка (NLP) или обучение моделей глубокого обучения. Однако это будет зависеть от размера и объема вашего проекта.

Компактный размер в сочетании с пониженным уровнем шума делает рабочую станцию ​​DGX идеальной для отдельных исследователей или небольших групп, работающих над проектами с ограниченными ресурсами, такими как этапы создания прототипов, разработки моделей и вплоть до фазы начального развертывания, где требуется лишь небольшая вычислительная мощность по сравнению с крупномасштабными приложениями ИИ, включающими обработку огромных объемов данных в сочетании с высокой пропускной способностью, что требует масштабируемости, которую они предлагают, а также надежной инфраструктуры, предоставляемой улучшенными инструментами управления на сервере DGX, что делает ее более подходящей, чем любой другой доступный вариант, при работе с системами искусственного интеллекта корпоративного уровня, работающими непрерывно в центрах обработки данных, требующими бесшовной интеграции в устоявшиеся ИТ-экосистемы, поддерживаемые NVIDIA AI Enterprise, но не только. Следует ли вам выбирать между этими двумя моделями на основе того, что именно необходимо вашей организации для ее операционной среды и инфраструктурных возможностей для удовлетворения конкретных требований различных вариантов использования искусственного интеллекта, при этом учитывая вычислительные требования по сравнению с накладными расходами?

Справочные источники

Нвидиа ДГХ

Nvidia

искусственный интеллект

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Вопрос: Что такое системы NVIDIA DGX™?

Ответ: NVIDIA DGX™ — это специально разработанные системы глубокого обучения, которые обеспечивают вычислительную мощность, необходимую для создания и развертывания моделей искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения. В этих системах используются высокопроизводительные графические процессоры NVIDIA и передовые программные стеки, оптимизированные NVIDIA для выполнения сложных вычислений.

Вопрос: Чем системы NVIDIA DGX отличаются от других решений?

О: Системы NVIDIA DGX сочетают в себе самые мощные графические процессоры, включая технологию Tensor Core, аппаратное обеспечение и программный стек NVIDIA GPU Cloud (NGC). Эта комбинация обеспечивает рекордную производительность, масштабируемость и эффективность при решении задач искусственного интеллекта и глубокого обучения, позволяя ученым и исследователям данных быстрее создавать лучшие модели искусственного интеллекта.

Вопрос: Не могли бы вы рассказать о NVIDIA DGX H100?

Ответ: Nvidia dgx h100 — это модель семейства Dgx, созданная для оптимизированного выполнения рабочих нагрузок глубокого обучения в среде искусственного интеллекта. Это также часть корпоративных решений. Он состоит из нескольких графических процессоров Nvidia, высокоскоростного соединения, подобного каналу связи от Nvidia, и высокой пропускной способности памяти, что делает его подходящим для тяжелых приложений машинного обучения и аналитики.

Вопрос: Для чего используется NVIDIA DGX Station A100?

Ответ: Специалисты по данным, исследователи и инженеры используют систему класса рабочей станции под названием Nvidia DGX Station a100 для разработки и тестирования моделей искусственного интеллекта. Этот форм-фактор делает технологию искусственного интеллекта Nvidia ближе, чем когда-либо прежде, позволяя выполнять высокопроизводительные вычисления на уровне настольного компьютера.

Вопрос: Как графические процессоры NVIDIA повышают производительность систем DGX?

Ответ: Новейшие графические процессоры Nvidia на базе Tesla Tesla, оснащенные тензорными ядрами, обладают огромной параллельной вычислительной мощностью, необходимой для глубокого обучения и рабочих нагрузок искусственного интеллекта, выполняемых серверами DGX-2 — это еще одна причина, почему они так нужны этим машинам! Их способность выполнять огромные вычисления вместе со сложными нейронными сетями ускоряет обучение модели, а также ускоряет процессы вывода.

Вопрос: Что делает облако NVIDIA GPU Cloud (NGC) в системах DGX?

О: Эта облачная платформа обеспечивает легкий доступ к новейшим инструментам и ресурсам NVIDIA, включая платформы искусственного интеллекта, предварительно обученные модели и приложения HPC, оптимизированные для работы в системах NVIDIA DGX. Помимо ускорения разработки ИИ, NGC также упрощает процессы развертывания, позволяя загружать пакеты программного обеспечения, совместимые с оборудованием DGX, непосредственно из своего репозитория.

Вопрос: Какую выгоду получают ученые, работающие с данными, от использования решений NVIDIA DGX?

Ответ: Более быстрое обучение модели, улучшенная производительность вывода и более высокая производительность — вот некоторые из преимуществ, которые специалисты по обработке данных получают при использовании решений NVIDIA DGX. Эти системы освобождают их от необходимости иметь дело с аппаратными ограничениями и проблемами конфигурации; следовательно, они могут больше сосредоточиться на разработке инновационных моделей ИИ.

Вопрос: Что означает термин «NVIDIA DGX SuperPOD™»?

О: «NVIDIA DGX SuperPOD™» — это масштабируемое решение для инфраструктуры искусственного интеллекта, разработанное Nvidia, которое объединяет несколько систем DGX в один кластер, который действует как высокопроизводительный компьютер. Эта вычислительная среда поддерживает крупномасштабное обучение и аналитику моделей искусственного интеллекта, что делает ее подходящей для организаций и исследовательских учреждений, которым необходимы огромные вычислительные мощности.

Вопрос: Какую роль играет Институт глубокого обучения NVIDIA в общем контексте экосистемы NVIDIA DGX?

О: Пользователи смогут максимизировать свой потенциал в использовании проектов искусственного интеллекта при использовании своих систем NVIDIA DGX после прохождения обучения и получения знаний в этом институте, где разработчиков, специалистов по обработке данных и исследователей учат тому, как лучше всего применять технологии глубокого обучения, предоставляемые Корпорация Nvidia эффективно на разных этапах занимается работой, связанной с искусственным интеллектом, например обучением моделей или даже созданием новых.