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.

Aceleramos la IA en tiempo real en el borde

EGX de NVIDIA es una plataforma nativa de la nube, escalable y acelerada por GPU que implementa y gestiona fácilmente las cargas de trabajo de IA más exigentes en el borde, lo que permite obtener estadísticas en tiempo real.

La IA de CUDA-X está potenciando la ciencia de datos moderna

Las bibliotecas de aceleración de software de IA de CUDA-X liberan la potencia de las GPU en las aplicaciones de IA y ofrecen optimizaciones para deep learning, aprendizaje automático y análisis de datos.

NVIDIA DGX POD

Una arquitectura de referencia que incorpora las prácticas recomendadas para cálculo, redes, almacenamiento, alimentación, refrigeración y mucho más.
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Democratizamos la IA acelerada por GPU

NGC ha ampliado su oferta añadiendo modelos, scripts, soluciones del sector y nuevos contenedores, así como una serie de servidores empresariales compatibles con NGC y soporte para democratizar aún más la IA acelerada por GPU.
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Acelera los descubrimientos de ciencia de datos

Los flujos de trabajo de la ciencia de datos y del aprendizaje automático ahora se pueden acelerar de principio a fin mediante las GPU de NVIDIA en cuestión de minutos en lugar de días.
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NVIDIA DGX Station

Adéntrate en el DL con tu propio superordenador de IA personal, el NVIDIA DGX Station. El DGX Station ofrece una rápida experiencia de implementación, potencia y adición de plugins que resulta sencilla e intuitiva, con una solución de hardware de software integrados que te permite dedicar más tiempo a concentrarte en las conclusiones prácticas. Más información >

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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