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CONTAINER PER INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI)

SOFTWARE DI DEEP LEARNING PRONTI DA ESEGUIRE

Il registro container NGC fornisce un catalogo comprensivo di container GPU IA accelerati che sono ottimizzati, testati e pronti da eseguire sulle GPU NVIDIA supportate sia in locale che sul cloud. I container IA di NGC, come TensorFlow, PyTorch, MXNet, NVIDIA TensorRT™ e altri ancora, offrono agli utenti le prestazioni e la flessibilità di affrontare i progetti più stimolanti con la potenza dell'intelligenza artificiale NVIDIA. Questo aiuta i data scientist e i ricercatori a costruire, istruire e distribuire modelli di IA per soddisfare la domanda in crescente evoluzione.

MACHINE LEARNING E ANALYTICS ACCELERATI

Il registro container NGC fornisce i migliori software per data science accelerata, machine learning, e analytics. Immergiti in potenti software per eseguire canali di formazione data science end-to-end nella GPU, riducendo il tempo di formazione da giorni a minuti.

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CONTAINER DI DEEP LEARNING PROGETTATI PER PRESTAZIONI MASSIME
I container IA di NGC forniscono prestazioni da record come dimostrato dagli standard di riferimento IA come MLPerf . Questi risultati sono il frutto di anni innovazione inarrestabile nell'architettura, nei sistemi e in parchi software perfettamente regolati. Gli utenti possono usufruire dello stesso parco software ottimizzato utilizzato per questi riferimenti sia in locale che sul cloud, con i container NGC. Ogni mese, i tecnici NVIDIA lavorano con la comunità open source e contribuiscono all'ottimizzazione di una vasta gamma di progetti IA, e li rendono disponibili in aggiornamenti sui migliori container IA NGC.
ACCESSO DA OGNI LUOGO
Il catalogo di container software ottimizzati per il deep learning NVIDIA è disponibile per tutti, senza costi, ed è pronto all'uso su piattaforme supportate, dal desktop al data center, fino al cloud. Il software centralizzato consente la portabilità dei processi di deep learning su più ambienti, riducendo i tempi di gestione tipicamente necessari per scalare i carichi di lavoro IA. Gli sviluppatori e gli esperti di dati che affidano i loro esperimenti a NVIDIA DGX Station o a un PC con GPU TITAN basata su NVIDIA Volta o NVIDIA Pascale, le imprese con NVIDIA DGX-1 nel data center e le organizzazioni che usano le GPU NVIDIA nel cloud possono ora accedere a un set di strumenti coerente e ottimizzato. Questo significa che i ricercatori possono dedicare meno tempo all'IT e concentrarsi maggiormente sulla sperimentazione, la raccolta di informazioni e la generazione di risultati con il deep learning.
INNOVAZIONE PER TUTTI I SETTORI INDUSTRIALI
Scienziati e ricercatori possono sfruttare subito la potenza dell'intelligenza artificiale targata NVIDIA con l'architettura per GPU più veloce del mondo e container con software di deep learning ottimizzati. Uno strumento potente per risolvere alcuni tra i problemi più complessi che affliggono l'umanità. Diagnosi precoce e ricerca di trattamenti per malattie infettive. Ricerca di imperfezioni in infrastrutture critiche. Informazioni approfondite e fruibili estratte da enormi volumi di dati. Riduzione degli incidenti dovuti al traffico. Ogni settore industriale, da quello automobilistico alla sanità e alla finanza sta per essere trasformato grazie all'intelligenza artificiale di NVIDIA.

Download the NGC Deep Learning Frameworks Brief

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Scopri di più sulle ottimizzazioni dei principali framework di deep learning come TensorFlow, PyTorch, MXnet, Theano, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e altri ancora, in questo documento informativo.

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DOMANDE FREQUENTI

Cosa si ottiene con la registrazione a NGC?

Avrai accesso a un catalogo completo di container di framework di deep learning completamente integrati e ottimizzati, a costo zero.
Chi può accedere ai container su NGC?

Per tutti coloro che registrano un account NGC. Grazie all'account, è possibile scaricare e utilizzare le versioni più recenti dei container ottimizzati per GPU sulle piattaforme supportate.
Cosa c'è nei container di deep learning?

Ogni container include lo stack NVIDIA GPU Cloud, uno stack software preintegrato e ottimizzato per il deep learning su GPU NVIDIA. Include un sistema Linux OS, runtime CUDA, le librerie necessarie e il framework o l'applicazione scelti (NVCaffe, TensorFlow, NVIDIA DIGITS, ecc.), il tutto calibrato per integrarsi immediatamente senza ulteriore configurazione.
Quali framework sono disponibili su NGC?

Il registro di container NGC include le versioni dei più noti framework accelerati da GPU NVIDIA: NVCaffe, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), NVIDIA DIGITS, MXNet, PyTorch, TensorFlow, Theano, Torch, CUDA (container di livello base per sviluppatori).
Dove è possibile eseguire i container?

I container accelerati per GPU sono calibrati, testati e certificati da NVIDIA per l'esecuzione su sistemi NVIDIA DGX™, NVIDIA TITAN (basato su NVIDIA Volta e NVIDIA Pascal™), NVIDIA Quadro GV100, GP100 e P6000 e su GPU NVIDIA nel cloud con Alibaba, Amazon, Google, Microsoft e Oracle.
È possibile eseguire i container di deep learning da NGC su PC con GeForce® GTX 1080 Ti?

Sì, i termini di utilizzo consentono l'uso dei container di deep learning di NGC su PC desktop con GPU NVIDIA basate su Pascal o Volta.
Come si eseguono i container di deep learning da NGC su un provider di servizi cloud come Amazon o Google Cloud?

I container di deep learning su NGC sono progettati per l'esecuzione su GPU basate su NVIDIA Volta o Pascal™. I provider di servizi cloud (CSP) supportati da by NGC offrono tipi di istanze con GPU NVIDIA appropriate per l'esecuzione dei container NGC. Per eseguire i container, è necessario scegliere uno di tali tipi di istanze su cui avviare il file di immagine appropriato, quindi accedere a NGC dall'immagine. La procedura varia a seconda del CSP, ma sono disponibili istruzioni dettagliate per ciascun CSP nella documentazione di NVIDIA GPU Cloud.
Con quale frequenza vengono aggiornati i container di framework di deep learning?

Ogni mese. I container di deep learning su NGC sono oggetto di investimenti NVIDIA continui in ricerca e sviluppo e la collaborazione con ingegneri esperti assicura che ogni framework di deep learning sia calibrato per il training più veloce possibile. Gli ingegneri NVIDIA ottimizzano continuamente il software con aggiornamenti mensili dei container per tutelare il tuo investimento nel deep learning e garantire un rendimento sempre maggiore nel tempo.
Che tipo di supporto offre NVIDIA per questi container?

Gli utenti possono accedere al forum per sviluppatori NVIDIA DevTalk, https://devtalk.nvidia.com supportato da un vasta community di esperti di deep learning e GPU che fanno parte dell'ecosistema di clienti, partner e dipendenti di NVIDIA.
Come mai NVIDIA ha messo a disposizione questi container?

NVIDIA accelera la democratizzazione dell'IA offrendo ai ricercatori e agli sviluppatori in ambito di deep learning l'accesso semplificato ai framework di deep learning basati su GPU. Questo semplifica l'esecuzione di framework ottimizzati su GPU NVIDIA tramite il cloud o su sistemi in locale.
Se i container di deep learning sono gratuiti, si paga il tempo di elaborazione?

L'uso dei container di del registro NGC non prevede alcun costo (soggetto ai termini di utilizzo). Tuttavia, ogni fornitore di servizi cloud avrà il proprio listino per i servizi di elaborazione accelerati.
Quali sono i termini di utilizzo per NGC?

Consulta https://ngc.nvidia.com/legal/terms

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DOMANDE FREQUENTI

Cosa si ottiene con la registrazione a NGC?

Chi può accedere ai container su NGC?

Cosa c'è nei container di deep learning?

Quali framework sono disponibili su NGC?

Dove è possibile eseguire i container?

È possibile eseguire i container di deep learning da NGC su PC con GeForce® GTX 1080 Ti?

Come si eseguono i container di deep learning da NGC su un provider di servizi cloud come Amazon o Google Cloud?

Con quale frequenza vengono aggiornati i container di framework di deep learning?

Che tipo di supporto offre NVIDIA per questi container?

Come mai NVIDIA ha messo a disposizione questi container?

Se i container di deep learning sono gratuiti, si paga il tempo di elaborazione?

Quali sono i termini di utilizzo per NGC?

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