GPU 云計算

現在每個云服務提供商都采用人工智能技術

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將深度學習的
強大功能應用于數據

云計算通過實現數據中心的大眾化和徹底改變企業的運作方式,引發了行業變革。如今,您最重要的資產位于您的首選提供商提供的云服務中。然而,要從數據中充分獲取見解,您需要合適的高性能計算解決方案。

NVIDIA GPU 云

GPU 加速云容器

NVIDIA GPU 云 (NGC) 可以通過 GPU 加速的容器為人工智能科學家和研究人員賦予強大能力。NGC 提供 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等容器化深度學習框架,它們都經過 NVIDIA 的調試、測試和驗證,可以在參與計劃的云服務提供商的最新 NVIDIA GPU 上運行。NGC 還包含用于 HPC 應用的第三方管理容器以及用于 HPC 可視化的 NVIDIA 容器。

此外,您還可以在所有主流云平臺上按需進行 GPU 云計算

云端對 GPU 計算的需求

云端對 GPU 計算的需求

每天都有交易記錄、傳感器日志、圖像、視頻等產生的大量數據需要您應對。但是,其中一半的工作是將數據從云端傳輸到數據中心,以便借助 GPU 來應用深度學習。通過將 GPU 加速的計算應用到云端,我們正在彌合海量數據集與從中獲得見解所需的計算能力之間的差距。

借助 GPU 云計算節省開支

借助 GPU 云計算節省開支

通過將數百個通用 CPU 實例替換為每個實例擁有多達 8 個 GPU 的強節點,您可以節省多達 70% 的開支。傳統上,科學和深度學習工作負載需要預先支付大量費用,但借助按用量計費、全天候運行和可擴展的性能,您可以只支付當日用量的費用,并隨著需求的增長按比例增加費用。

這一切都借助您一直期待的  NVIDIA?  Tesla?  數據中心 GPU 的可預測性能而實現??纱_保數據完整性的糾錯碼 (ECC) 內存功能、確保高帶寬的 GPUDirect 遠程直接內存訪問 (RDMA),以及 GPU 之間的低延遲對等通信等所有優點也起到了關鍵作用。

借助自動配置消除作業排隊情況

借助自動配置消除作業排隊情況

借助預配置的  NVIDIA 驅動程序 和庫,使用虛擬映像只需幾分鐘即可配置 GPU 加速的 HPC 集群,而無需花費數天或數周時間。無論您需要滿足全部計算需求,還是需要啟用爆發模式以短期提高峰值能力,GPU 云計算都能提供您需要的擴展性能。