NVIDIA AI Enterprise je komplexní sada softwaru pro umělou inteligenci a analýzu dat,
která je optimalizovaná, certifikovaná a podporovaná společností NVIDIA pro provoz na VMware vSphere společně s certifikovanými systémy (NVIDIA-Certified Systems).
Zahrnuje technologie pro rychlé nasazení, správu a škálování AI výpočtů v moderním hybridním cloudu.
NVIDIA AI Enterprise je ucelenou podnikovou platformou optimalizovanou pro výpočty umělé inteligence. Tato integrovaná platforma poskytuje nejlepší balík software pro AI ve své třídě – NVIDIA AI Enterprise Suite, optimalizovaný a výhradně certifikovaný pro přední virtualizační platformu v oboru – VMware vSphere.
Tato platforma, kterou lze provozovat pouze na certifikovaných akcelerovaných serverech (NVIDIA-Certified Systems), významně urychluje tempo, kterým mohou vývojáři vyvíjet aplikace umělé inteligence, a zároveň umožňuje organizacím škálovat moderní výpočetní zátěž na stejné infrastruktuře VMware vSphere, do které již investovaly.
Akcelerované systémy s GPU a síťovými prvky Nvidia
Hypervizor pro management a orchestraci virtualizovaného prostředí
Software pro optimalizaci infrastruktury
Drivery a nástroje pro spouštění kontejnerů
Frameworky a nástroje pro AI
Prémiová podpora NVIDIA Enterprise Support pokrývá celou platformu
Výkon srovnatelný s bare-metal nasazením ve více uzlech, vhodný pro velké a komplexní výpočetní zátěže pro trénování AI modelů a strojové učení.
Snižte rizika při nasazení AI do vaší infrastruktury s kompletní sadou softwaru NVIDIA AI Enterprise, platformy pro datová centra certifikované se systémem VMware vSphere.
Využijte špičkovou podporu NVIDIA Enterprise Support, která zajistí, aby kritické projekty a procesy běžely spolehlivě a bez přerušení.
Společnosti VMware a NVIDIA se spojily, aby usnadnily nasazení AI do každého podniku a odvětví.
NVIDIA AI Enterprise je sada aplikací a frameworků pro AI a datovou vědu optimalizovaná a certifikovaná společností NVIDIA výhradně pro provoz na VMware vSphere s akcelerovanými systémy s certifikací NVIDIA. Zahrnuje klíčové technologie a software pro rychlé nasazení, správu a škálování výpočetních zátěží AI v moderním hybridním cloudu.
Softwarová sada NVIDIA AI Enterprise, která je optimalizována pro prostředí VMware vSphere, poskytuje výkon téměř srovnatelný s bare-metal nasazením a to i napříč více uzly.
GPU virtualizace s NVIDIA AI Enterprise nijak neomezuje efektivitu a výkon akcelerátorů, čímž významně zkracuje dobu potřebnou k vývoji nových aplikací a služeb AI.
*Víceuzlové škálování vyžaduje ethernetovou síťovou kartu, která podporuje RoCE. Pro ten nejlepší výkon doporučuje NVIDIA používat síťový adaptér Mellanox ConnectX-6 Dx a GPU NVIDIA H200 v každém virtuálním systému používaném pro škálování více uzlů.
Mnoho odborníků na umělou inteligenci se snaží škálovat výpočetní zdroje tak, aby zkrátili čas potřebný k dokončení tréninku neuronové sítě či dosáhli výsledků v reálném čase. Použití přístupu založeného na multi-GPU přibližuje vědce k dosažení jejich cílů, protože mohou rychleji experimentovat s různými neuronovými sítěmi a algoritmy. Jak vědci trénují stále více modelů, velikost a spotřeba dat může výrazně narůst.
Nasazení virtuálních GPU (vGPU) pro výpočty hlubokého učení lze navrhnout pomocí tří různých přístupů ve virtualizovaném prostředí:
Výpočetní modely mohou být dostatečně malé na to, aby běžely na jednom nebo více GPU v rámci serveru, jak ale rostou datové sady, prodlužuje se i doba trénování.
To je okamžik, kdy je vhodné využít distribuované trénování s více uzly. Cílem je vytvořit model využívající velké datové sady, které rozumí vzorcům a vztahům mezi daty, spíše než jen datům samotným.
To vyžaduje rychlou výměnu dat mezi více uzly během výpočetního procesu a GPUDirect RDMA společně s ATS poskytují vysoce výkonné síťové propojení mezi těmito uzly.
Každá organizace by měla vyhodnotit své potřeby a dle nich zvolit správný přístup, jak postavit svou infrastrukturu pro Deep Learning výpočty.
Jak je vidět na obrázku vedle, počínaje na levé straně nahoře, datoví vědci nejdřívě musí připravit data, než budou trénovat neuronovou síť. Za tímto účelem je RAPIDS skvělým nástrojem pro výpočty strojového učení, stejně tak pro formátování a označování dat, která budou použita pro tréninkové výpočetní postupy.
Jakmile jsou data připravena, odborník na umělou inteligenci přejde na trénink. NVIDIA AI Enterprise nabízí předpřipravené a vyladěné kontejnery pro trénování neuronových sítí pomocí nástrojů, jako jsou TensorFlow a PyTorch.
Datový vědec může dále optimalizovat své nově natrénované modely pomocí sady TensorRT SDK a dalších nástrojů NVIDIA, aby byly co nejefektivnější. To se provádí slučováním neuronových vrstev a eliminací nadbytečných kroků.
A konečně, jakmile je model připraven pro produkci, může server NVIDIA Triton Inference Server odbavovat příchozí požadavky na inference. Triton Inference Server, dostupný jako kontejner pro Docker, podporuje výpočty jak na GPU, tak i CPU. Umožňuje front-endovým klientským aplikacím odesílat požadavky na clusterové inference pro AI a může spravovat modely i z cloudového úložiště těchto modelů.
- NVIDIA AI Enterprise Host Software
- NVIDIA CUDA Toolkit
- NVIDIA Magnum IO software stack for accelerated data centers
To je jedna z nejčastějších otázek, kterou nám naši zákazníci pokládají. Několik technik optimalizace algoritmů na Multi-GPU systémech je popsáno ve webináři na Multi-GPU téma. Další možnosti je navšívit workshop Fundamentals of Deep Learning for Multi-GPUs, který pořádáme společně s NVIDIA Deep Learning Institutem (DLI).
Frameworky pro AI a datovou vědu jsou dodávány jako image kontejnerů. Tyto kontejnery lze spustit např. pomocí nástroje Docker.
Jednou z mnoha výhod používání kontejnerů je jednorázová instalace vaší aplikace, vazeb a proměnných prostředí do obrazu kontejneru; spíše než do systému, na kterém běžíte. Kromě toho, hlavní výhody používání kontejnerů také zahrnují:
V průběhu webináře představíme novinky ze světa umělé inteligence, seuperpočítačů nebo vizualizace oznámené na NVIDIA konferenci GTC22. A protože byl letošní ročník konference nabitý technologiemi (např. nová GPU architektura Hopper), představíme Vám souhrn toho nejzajímavějšího.
Ve druhé části webináře ukážeme, jak rychle a efektivně nasadit AI aplikace, frameworky a knihovny v prostředí VMware. Jaká jsou řešení NVIDIA AI Enterprise a jeho nasazení na certifikovaných Lenovo serverech? Můžete se těšit i na problematiku sdílení NVIDIA GPU akcelerátorů více uživateli a zároveň vám představíme možnosti napojení vaší infrastruktury na NVIDIA GPU Cloud (NGC) – katalog optimalizovaných AI kontejnerů nebo předtrénovaných modelů.
Pro otestování výkonnosti a především rychlosti nasazení ML a AI aplikací máme k dispozici nejenom systémy NVIDIA DGX Station A100 a v rámci NVIDIA Tesla Test Drive programu také akcelerátory NVIDIA Tesla A100, ale i demo licence pro virtualizaci GPU (vGPU). V případě Vašeho zájmu o testování prosím vyplňte tento formulář.
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2024/10/IMG_9593-scaled.jpg
1371
2560
Mikoláš Pešek
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2020/07/Logo_M_computers_bez_claimu_RGB_logo-2.png
Mikoláš Pešek2024-10-24 08:11:382024-11-11 12:53:20Proběhl další ročník technologické konference AI DAYS
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2024/08/AMD-reference-UK-Dynamika-mozku-1000-x-1000-px.png
1000
1000
Veronika Pantůčková
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2020/07/Logo_M_computers_bez_claimu_RGB_logo-2.png
Veronika Pantůčková2024-08-27 08:57:022024-11-07 16:19:49Servery s AMD EPYC™ pro výzkum dynamiky mozku
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2024/07/IMG_8137-scaled.jpg
1920
2560
Jitka Bláhová
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2020/07/Logo_M_computers_bez_claimu_RGB_logo-2.png
Jitka Bláhová2024-07-01 09:44:102024-07-01 11:41:59Petr Plodík získal stříbrnou medaili prof. Jánského
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2024/04/1711541895654.jpg
658
800
Jitka Bláhová
https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2020/07/Logo_M_computers_bez_claimu_RGB_logo-2.png
Jitka Bláhová2024-06-21 16:51:052024-06-24 11:32:22Pomáháme zrychlit geolokační projekty
![](https://mcomputers.cz/wp-content/uploads/2024/09/Logo-Facebook-128x.png"){kind=logo}
