Plattform für
Deep-Learning-Inferenz

Inferenzsoftware und -beschleuniger für die Cloud, Rechenzentren, die Peripherie und autonome Maschinen

Schnellere KI. Niedrigere Kosten.

Die Nachfrage nach zunehmend ausgefeilten KI-fähigen Diensten wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, visueller Suche und personalisierten Empfehlungen steigt explosionsartig an. Gleichzeitig werden die Datensätze größer, die Netzwerke komplexer und die Latenzanforderungen werden strenger, um den Erwartungen der Benutzer zu entsprechen.
 
Die NVIDIA-KI-Inferenzplattform bietet die Leistung, Effizienz und Reaktionsgeschwindigkeit, die entscheidend sind für das Betreiben von KI-Produkten und ‑Diensten der nächsten Generation – in der Cloud, im Rechenzentrum, in der Peripherie des Netzwerks und in Fahrzeugen.

Nutzen Sie das volle Potenzial von NVIDIA-Grafikprozessoren mit NVIDIA TensorRT

TensorRT ist der Schlüssel, wenn es darum geht, die optimale Inferenzleistung zu erschließen. Mithilfe von NVIDIA TensorRT können Sie trainierte neuronale Netzwerke schnell für Inferenz optimieren, validieren und bereitstellen. Mit TensorRT kann ein bis zu 40 Mal höherer Durchsatz in Echtzeitlatenz erreicht werden, verglichen mit rein grafikprozessorbasierter Inferenz.

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MAXIMALE GRAFIKPROZESSORAUSLASTUNG FÜR RECHENZENTRUM-INFERENZ

Integrieren Sie hochmoderne KI in Ihre Lösungen – mit NVIDIA Inference Server, einem Microservice für Inferenz, der die Grafikprozessorbeschleunigung maximiert und alle bekannten KI-Modelltypen hostet. Stellen Sie Inferenz schneller bereit mit diesem betriebsfähigen Inferenzserver, der die blitzschnelle Leistung von NVIDIA Tensor-Recheneinheiten optimal ausnutzt. Zudem kann er nahtlos in DevOps-Bereitstellungsmodelle integriert werden und dabei bei Bedarf mit Autoskalierern wie Kubernetes auf NVIDIA-GPUs skalieren.

Enorme Kosteneinsparungen

Für maximale Produktivität von Servern müssen Rechenzentren sorgfältig zwischen Leistung und Effizienz abwägen. Ein einzelner NVIDIA Tesla P4-Server kann beim Ausführen von Anwendungen und Diensten für Deep-Learning-Inferenz bis zu elf handelsübliche CPU-Server ersetzen. Dadurch verringert sich der Energiebedarf und Sie können bis zu 80 Prozent der Kosten sparen.

Enorme Kosteneinsparungen

Für maximale Produktivität von Servern müssen Rechenzentren sorgfältig zwischen Leistung und Effizienz abwägen. Ein einzelner NVIDIA Tesla P4-Server kann beim Ausführen von Anwendungen und Diensten für Deep-Learning-Inferenz bis zu elf handelsübliche CPU-Server ersetzen. Dadurch verringert sich der Energiebedarf und Sie können bis zu 80 Prozent der Kosten sparen.

Inferenzlösungen

So realisieren Sie schnellere KI.

Webinar „Achieving Faster AI with NVIDIA GPUs and NVIDIA TensorRT“ (Schnellere KI dank Grafikprozessoren und TensorRT von NVIDIA) ansehen