NVIDIA DGX-1规模化 AI 技术的行业标准通往深度学习的更快路径 构建深度学习平台不仅仅在于选择服务器和 GPU。在企业环境中实施 AI 需要慎重选择和集成复杂的软件和硬件。NVIDIA DGX-1™ 通过开箱即用的解决方案来加快实施您的计划,如此一来,您可以在几小时而非数周或数月内获得见解。
探索DGX-1 強大的元件 NVIDIA TESLA V100 第一個整合深度學習專用 Tensor 核心技術的 GPU 架構,現在更配備 32GB 記憶體。 QUAD EDR IB 兼具高頻寬與低延遲特性,通訊速度每秒共 800 GB。 雙INTEL XEON CPU 針對開機、儲存空間管理和深度學習架構協調。
NVIDIA CEO黄仁勋在宣布了计算卡Tesla P100之后,紧接着宣布了全新的深度学习服务器——DGX-1。 据悉,DGX-1将会搭载8块Tesla P100计算卡与双路至强CPU,同时在其中采用了NVIDIA目前最为先进的技术:包括全新的NV-link接口。同时整个服务器搭载了7TB的SSD,据黄仁勋所说,DGX-1相当于搭载了250台服务器。 可以看到,传统...
在软件方面,目前已有可以大规模运行深度学习的 DGX-1 软件。其主要目标是让从业者能够在 DGX-1 上部署深度学习框架和应用程序,同时将设置工作减至最少。该平台软件的设计理念为最大限度地减少服务器上安装的操作系统和驱动程序,并通过由 NVIDIA 维护的 DGX Container Registry 在 Docker 容器内配置全部应用程序和 ...
NVIDIA在2016年发布了面向深度学习的服务器产品线DGX以及第一代产品DGX-1，当时该服务器对于深度学习计算的处理性能相当于250台X86服务器。DGX成为NVIDIA旗下自有技术体系、自有品牌的AI服务器产品线，同时NVIDIA还向服务器合作伙伴发布了AI服务器技术参考架构HGX，允许X86服务器厂商在X86技术体系内参考DGX的技术架构，...
DGX-1服务器,搭载P100时(左图),每个P100可以插四根NVLink,于是八块GPU构成了一个立方体,同时同一个CPU节点下的四个GPU互相连接(上下两个底面的对角线)。 DGX-1服务器,搭载V100时(右图),每个V100可以插六根NVLink,每个GPU多出来的两根NVLink用于连接相邻的GPU,整体GPU的主干网络形成一个环状结构,同时一个CPU...
基于此，NVIDIA 将其超大规模数据中心 AI 部署经验转化为可复制方案，将包含多台 DGX-1、存储服务器、...
第三类是DGX的云服务,等于从云上给DGX服务器做一个镜像。任何一家公司,他们未必知道如何去管理深度学习的系统软件,但知道怎样在云端管理一台DGX-1服务器。 当下,对NVIDIA来说,最大的挑战是如何快速普及深度学习,其中国区企业事业部总经理沈威说,深度学习是一个独特的市场,NVIDIA自己造DGX-1则是这个背景下的新尝试...
第三类是DGX的云服务,等于从云上给DGX服务器做一个镜像。任何一家公司,他们未必知道如何去管理深度学习的系统软件,但知道怎样在云端管理一台DGX-1服务器。 当下,对NVIDIA来说,最大的挑战是如何快速普及深度学习,其中国区企业事业部总经理沈威说,深度学习是一个独特的市场,NVIDIA自己造DGX-1则是这个背景下的新尝试...
第三类是DGX的云服务,等于从云上给DGX服务器做一个镜像,任何一家公司,他们未必知道如何去管理深度学习的系统软件,但知道怎样在云端管理一台DGX-1服务器。 当下,对NVIDIA来说,最大的挑战是如何快速普及深度学习,其中国区企业事业部总经理沈威说,深度学习是一个独特的市场,NVIDIA自己造DGX-1则是这个背景下的新尝试...