COMPUTACIÓN ACELERADA

Ha llegado la hora de GPU Computing.

Aceleración de las cargas de trabajo del centro de datos con GPU

Desde los descubrimientos científicos hasta la inteligencia artificial, los centros de datos modernos son fundamentales para resolver algunos de los desafíos más importantes del mundo. La plataforma de aceleración computacional NVIDIA Pascal proporciona a estos modernos centros de datos la capacidad de acelerar tanto la inteligencia artificial como las cargas de trabajo de la computación de alto rendimiento.

Vídeo de Volta

Con Tesla V100, NVIDIA amplía el campo de lo posible, lo que nos acerca a la solución de algunos de los retos más importantes del mundo.

Implementación más rápida de la IA con NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT proporciona el rendimiento, la eficiencia y la capacidad de respuesta fundamentales para impulsar la próxima generación de IA.

DGX-2: escala de IA a otro nivel

Resuelve los retos de IA más complejos del mundo con NVIDIA DGX-2, primer sistema de 2 petaFLOPS que reúne 16 GPU completamente interconectadas que multiplican por 10 el rendimiento de deep learning.
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NVIDIA Tesla V100 disponible ahora con HBM2 de 32 GB y 16 GB

NVIDIA® Tesla® V100 está ahora disponible con configuraciones de 32 y 16 GB, lo que permite que los científicos, investigadores e ingenieros de datos dediquen menos tiempo a optimizar el uso de la memoria y más a diseñar su próximo gran avance en IA. Más >

NVSwitch

NVSwitch es la primera arquitectura de conmutadores en nodo en admitir 16 GPU totalmente conectadas en un único nodo de servidor. Permite la comunicación simultánea entre ocho pares de GPU a la increíble velocidad de 300 GB/s cada uno. Más >

Descuento de más del 25 % en NVIDIA DGX Station

Empieza 2018 con tu propio superordenador de IA personal. Sumérgete en Deep Learning (DL) con NVIDIA DGX Station y aprovecha el descuento por tiempo limitado de más del 25 %. Haz el pedido ya >

PLASTER: un marco para el rendimiento de Deep Learning

PLASTER describe problemas cruciales mediante aprendizaje automático. Descubre cómo abordar y resolver estos problemas para desarrollar y prestar mejor los servicios basados en la IA. Más información >

Centro de datos preparado para GPU

En este artículo se describen las prácticas recomendadas para hacer que un centro de datos esté "preparado para GPU" centrándose en el suministro eléctrico, la refrigeración y la arquitectura, lo que incluye el diseño del bastidor, el almacenamiento y la arquitectura del sistema y de la red.
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Experimenta la potencia de GTC

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