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COMPARTIDO SUPERCHARGADO

Ha llegado el momento de la computación GPU.

ACELERA LAS CARGAS DE TRABAJO DE LOS DATA CENTERS CON LAS GPU DE NVIDIA

Los data centers modernos, que abarcan desde los descubrimientos científicos hasta la inteligencia artificial, enfrentan algunos de los desafíos más importantes del mundo. La plataforma de computación acelerada NVIDIA Volta les brinda a los centros de datos modernos la potencia para acelerar las cargas de trabajo con la tecnología y de inteligencia artificial.

Accelerating Real-Time AI at the Edge

NVIDIA EGX is the cloud-native, scalable, and GPU-accelerated platform that easily deploys and manages the most demanding AI workloads at the edge, making real-time insights possible.

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Acelerar el descubrimiento de la ciencia de datos

Con la introducción de RAPIDS, los flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático ahora pueden acelerarse de principio a fin en las GPU NVIDIA en minutos, en lugar de días.

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NVIDIA DGX SuperPOD

NVIDIA unveiled the world’s 22nd fastest supercomputer – NVIDIA DGX SuperPOD. Learn how we built this machine in under 3 weeks. Learn More >

World's Fastest Supercomputer Triples Its Performance Record

With the new HPL-AI benchmark, the Summit supercomputer has achieved unprecedented performance levels. Learn More >

CUDA-X HPC is Powering Scientific Discovery

CUDA-X HPC is a collection of libraries, tools, compilers and APIs that helps developers solve the world's most challenging problems. Learn More >

NVIDIA DGX Station

Comienza a trabajar en el Deep Learning con tu propia supercomputadora de inteligencia artificial, NVIDIA DGX Station. DGX Station ofrece una experiencia de implementación simple e intuitiva, con una solución de software y hardware integrados que te permite dedicar más tiempo a investigar los resultados
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PLASTER: Un marco de trabajo para el rendimiento de aprendizaje profundo

PLASTER: Un marco de trabajo para el rendimiento de Deep Learning

PLASTER determina los problemas críticos con el aprendizaje de máquinas. Aprende a resolver estos problemas para desarrollar y entregar servicios de inteligencia artificial. Más información >

Data Centers listo para GPU

Aprende las prácticas recomendadas para lograr que el centro de datos esté “listo para GPU” (con hincapié en la potencia, el enfriamiento y la arquitectura) que incluyen el diseño de racks, el almacenamiento y la arquitectura de redes y sistemas.Registrarse para descargar >