Viele Unternehmen versuchen, KI in ihre Firma zu bringen, haben aber Schwierigkeiten damit, wo sie anfangen und wie sie die Software, Tools und Plattformen auswählen sollen, die ihnen helfen, schnell Erkenntnisse zu liefern. Das NVIDIA KI-Starter-Kit ist alles, was Sie brauchen, um Sie von der KI-Idee zur bereitgestellten Anwendung zu bringen – in einem Bruchteil der Zeit und der Kosten von DIY-Lösungen.
NVIDIA DGX™-Systeme werden von Tausenden von Kunden auf der ganzen Welt eingesetzt, darunter neun der Top 10 der globalen Universitäten und der gesamten Top 10 der Regierungseinrichtungen.
Kein Rechenzentrum? Kein Problem. NVIDIA DGX Station™ A100 bietet eine leistungsstarke KI-Appliance, die einfach an jede Standard-Steckdose angeschlossen werden kann.
Unser wachsendes Portfolio an KI-Modellen, Skripts und Bibliotheken ermöglicht es Datenwissenschaftlern, sich auf Innovationen statt auf Integration zu konzentrieren.
DGX-Ready-zertifizierte Software macht Ihre Datenwissenschaftler produktiver, indem sie Aufgaben, die keine Kernaufgaben sind, automatisiert. So wird aus einer Idee schneller eine bereitgestellte Anwendung.
Domänenspezifische Kenntnisse und Know-how von NVIDIA und unseren Partnern helfen Ihnen dabei, auf dem Weg vom Konzept hin zur Produktion sicher zu navigieren.
Mit DGX A100, dem grundlegenden Baustein für skalierbare KI-Infrastrukturen, können Sie Ihr KI-Starter-Kit nach und nach zu einer skalierten KI-Infrastruktur entwickeln, wann immer Sie sie benötigen.
– Vibhor Aggarwal, Visual und HPC Team Lead, Shell
NVIDIA Professional Services (NVPS) ist ein Team von Experten mit Fachkenntnissen, die von der Wartung kleiner und mittlerer Systeme bis hin zum Bau und der Installation einiger der größten Supercomputer der Welt reichen. NVPS ist Ihr Partner auf Ihrem Weg zur KI und bietet beratende Hilfe – von der ersten Strategie bis zur Datenarchitektur und von der Modellentwicklung und MLOps bis hin zum Support nach der Bereitstellung.
Viele Bildungseinrichtungen setzen auf KI, um die Denker und finanziellen Ressourcen anzuziehen, die sie benötigen, um ihre Ziele zu erreichen. Das NVIDIA KI-Starter-Kit für Hochschulen ermöglicht es Institutionen, Herausforderungen im Zusammenhang mit der Technologieintegration und -verwaltung zu meistern und gleichzeitig sicherzustellen, dass ihre Forscher Zugang zu den neuesten Technologien haben.
Lockheed Martin nutzt DGX-Systeme, um umfangreiche Sensordaten aus Flotten zu trainieren, um die Genauigkeit von Modellen zu verbessern, die die Integrität von Anlagen vorhersagen. Mit optimierter Software und Hardware, die speziell für KI entwickelt wurde, erreichten sie eine zweifache Beschleunigung der Trainingszeit im Vergleich zu CPU-basierten Servern, ohne dass sich die Architektur oder der Code änderten.
Scotiabank verwendet DGX-Systeme, um Scorecards zu erstellen, die das Kreditrisiko bestimmen. Ein NVIDIA-KI-Experte identifizierte und fügte eine Funktion in XGBoost hinzu, die mit einer einzigen GPU Scorecards sechsmal schneller produzieren kann – etwas, das früher 24 CPUs erforderte – und setzte so einen neuen Maßstab für die Bank. Die Erhöhung der Genauigkeit ohne Verlust der Erklärbarkeit des Modells hilft guten Kunden, die Kredite zu erhalten, die sie benötigen.
Das Wellcome Sanger Institute verwendet DGX-Systeme, um die Analyse zu beschleunigen und einzigartige Muster in krebserregenden Mutationen zu identifizieren. Ihre Forscher arbeiteten mit einem NVIDIA-KI-Experten zusammen, um eine 50-fache Beschleunigung ihrer maschinellen Lernsoftware SigProfiler zu erreichen. Mit DGX-Systemen konnten sie Daten von 20.000 Patienten an einem Tag analysieren – vorher dauerte das einen Monat.
Domino's verwendet DGX-Systeme, um komplizierte Modelle zu trainieren – unter Berücksichtigung von Variablen wie der Anzahl der Manager und Mitarbeiter, der Anzahl und Komplexität der Aufträge in der Pipeline und der aktuellen Verkehrsbedingungen – und konnte das Training von drei Tagen auf weniger als eine Stunde verkürzen. Dadurch konnten sie mehr iterieren und die Genauigkeit ihres Modells von 75 Prozent auf 95 Prozent erhöhen, was ihnen half, besser vorherzusagen, wann Bestellungen fertig sein werden.
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