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NGC Containers Esegui una vasta gamma di applicazioni di deep learning, machine learning, calcolo ad alte prestazioni (HPC) e visualizzazione su istanze Amazon EC2 P3, G4 e P4d con accesso rapido e semplice ai container progettati per alte prestazioni dall'hub software NGC. NGC offre inoltre modelli e script pre-addestrati per creare modelli ottimizzati per casi di uso comuni come classificazione di immagini, rilevamento di oggetti, sintesi vocale e non solo. Per eseguire i container NGC e sfruttare tutti i vantaggi delle GPU A100, V100 e T4 su AWS, NVIDIA ha sviluppato NVIDIA Deep Learning AMI, disponibile su AWS Marketplace. INIZIA SUBITO CON NGC
Apache MXNET Apache MXNet è un framework di training e inferenza per il deep learning veloce e scalabile. Include l'interfaccia Gluon che consente agli sviluppatori più o meno esperti di utilizzare subito il deep learning su cloud, sui dispositivi perimetrali e sulle applicazioni mobili. In collaborazione con NVIDIA, gli ingegneri e i ricercatori AWS hanno effettuato un'ottimizzazione preliminare degli algoritmi NMT (Neural Machine Translation) su Apache MXNet. Questo approccio permette a sviluppatori e data scientist di accelerare il training come mai prima d'ora su piattaforme basate su Volta. Crea un account AWS per accedere subito ad AWS Free Tier e inizia a creare con MXNet.
Grafica virtualizzata accelerata tramite GPU La NVIDIA Quadro Virtual Workstation (Quadro vWS) AMI per grafica accelerata da GPU permette ai professionisti tecnici e creativi di massimizzare la produttività ovunque si trovino, accedendo alle applicazioni di design e progettazione tecnica professionali più impegnative dal cloud. Le istanze Amazon EC2 G4 (NVIDIA T4), combinate con Quadro vWS AMI, consentono di costruire la piattaforma grafica 3D più avanzata del settore, che include il recentissimo ray-tracing in tempo reale con tecnologia NVIDIA RTX in una macchina virtuale. Sono supportate anche le GPU NVIDIA M60 (G3) e V100 (P3). Tutte le istanze sono disponibili su Windows Server 2016, Windows Server 2019 e Ubuntu 18.04. QUADRO VIRTUAL WORKSTATION SU AWS MARKETPLACE