SERVIZI DI SUPPORTO NGC

Ottenere il massimo dai sistemi NGC-Ready

I team IT delle aziende che supportano l'adozione dell'IA e della scienza dei dati si ritrovano a gestire nuovi tipi di hardware e carichi di lavoro in diversi ambiti di utilizzo. Per semplificare questa transizione, i servizi di supporto NVIDIA NGC offrono assistenza di livello aziendale per garantire che i sistemi NGC-Ready vengano eseguiti in modo ottimale, massimizzando l'utilizzo del sistema e la produttività degli utenti. La possibilità di interagire direttamente con gli esperti di NVIDIA permette di risolvere rapidamente i problemi software e di capitalizzare il ROI.

Software supportato

Software supportato

I servizi di supporto NGC coprono driver NVIDIA®, CUDA®, runtime del container per Docker, NVIDIA GPU Operator e software IA/DL/ML containerizzato dal catalogo NGC. Vedi l'elenco completo del software NGC-Ready supportato.

Ambienti

Ambienti

I sistemi NGC-Ready sono supportati su Ubuntu e RHEL, entrambi bare metal e virtualizzati. Per maggiori informazioni, consulta la matrice di supporto dei prodotti NVIDIA vGPU.

Installazione e utilizzo

Installazione e utilizzo

In caso di problemi di installazione, configurazione o utilizzo dei container IA ottimizzati da NVIDIA dal catalogo NGC, i servizi di supporto NGC ti garantiscono assistenza dedicata.

Supporto di esperti

Supporto di esperti

Serve assistenza immediata? I servizi di supporto NGC ti mettono in contatto in tempo reale con gli esperti del software NVIDIA negli orari lavorativi locali. Puoi inoltre utilizzare il portale di assistenza di NVIDIA per segnalare problemi e visualizzare casi 24 ore su 24.

DOMANDE FREQUENTI

  • I servizi di supporto NGC includono il supporto hardware?

    No. Per l'assistenza hardware rivolgiti al produttore del sistema.

  • Cosa sono i servizi di supporto NGC?

    Per completare il programma NGC-Ready, NVIDIA ora offre servizi di supporto NGC, fornendo alle imprese il supporto locale in orario lavorativo per il software NVIDIA su sistemi NGC-Ready con GPU V100, T4 e RTX 6000 o 8000. Questo livello di servizio assicura che i sistemi basati su GPU siano eseguiti in modo ottimale e che gli utenti possano sfruttare appieno le risorse di elaborazione delle GPU NVIDIA, nonché i container di framework di deep learning (DL) e machine learning (ML) da NGC.

     

    Scopri di più nei termini e condizioni dei servizi di supporto NGC

  • Quali sono i sistemi NGC-Ready?

    Il programma NGC-Ready è stato sviluppato per convalidare i server per l'esecuzione di carichi di lavoro IA, dal training all'inferenza. Per essere idonei, è necessario che i server NGC-Ready superino una suite completa di test che ne verifichino la capacità di fornire prestazioni elevate durante l'esecuzione di container NGC. La convalida del sistema NGC-Ready include test di:

    • Training su DL con GPU singola e multi-GPU utilizzando TensorFlow, PyTorch e NVIDIA DeepStream Transfer Learning Toolkit.
    • Inferenza a volume elevato e bassa latenza con NVIDIA® TensorRT™, TensorRT Inference Server e DeepStream.
    • Scienza dei dati con RAPIDS e XGBoost.
    • Sviluppo di applicazioni con CUDA® Toolkit.

     

    I server NGC-Ready for Edge, oltre a superare ai test NGC-Ready, hanno dimostrato la loro capacità di supportare la piattaforma NVIDIA EGX che utilizza sia il TPM per la gestione delle chiavi basata su hardware sia l'IPMI per gli standard di gestione dei sistemi remoti.

  • Cosa includono i servizi di supporto NGC per i prodotti NGC-Ready?

    Il programma copre il supporto per container NGC, installati su macchine virtuali e bare-metal, insieme a CUDA e driver associati. Per ulteriori dettagli, consulta l'elenco di software supportati da NGC.

  • Dove acquistare i servizi di supporto NGC?

    I partner OEM NVIDIA che fanno parte del programma NGC-Ready sono qualificati per la vendita di servizi di supporto NGC. Consulta questo elenco di partner qualificati e sistemi convalidati.

  • Quali sono i vantaggi dei servizi di supporto NGC?

    Con i servizi di supporto NGC, puoi:

     

    • Massimizzare le prestazioni della GPU e creare soluzioni IA ottimizzate che permettono di crescere e scalare con l'aiuto diretto degli esperti NVIDIA.
    • Risparmiare tempo e risorse con l'accesso a tutti gli strumenti necessari per accelerare i tempi di soluzione. Avrai inoltre accesso gratuito al registro privato NGC, una piattaforma sicura in hosting su cloud, progettata per aiutarti a collaborare e creare progetti di IA più velocemente.
    • Ridurre al minimo i tempi di inattività del sistema con il supporto di livello enterprise degli esperti di IA di NVIDIA.
  • I servizi di supporto NGC sono obbligatori con i prodotti NGC-Ready?

    I servizi di supporto NGC sono completamente facoltativi. Tuttavia, i servizi possono rivelarsi fondamentali per eliminare i tempi di inattività e accelerare i tempi di soluzione.

  • NVIDIA offre assistenza ai clienti che non acquistano i servizi di supporto NGC?

    NVIDIA documenterà il problema, invierà i dettagli a un rappresentante del cliente per la valutazione che a sua volta, consiglierà l'azione appropriata.

  • Cos'è il registro privato NGC?

    Il registro privato NGC è stato sviluppato per offrire agli utenti uno spazio sicuro per archiviare e condividere container personalizzati, modelli, script di modelli e grafici Helm all'interno della propria impresa. Il registro privato permette di proteggere la proprietà intellettuale migliorando, allo stesso tempo, la collaborazione.

  • Cos'è NVIDIA GPU Operator?

    NVIDIA GPU Operator gestisce le risorse della GPU NVIDIA in un cluster Kubernetes e automatizza le attività correlate al bootstrapping dei nodi GPU. Poiché la GPU è una risorsa speciale nel cluster, è necessario installare alcuni componenti prima che i carichi di lavoro delle applicazioni possano essere distribuiti sulla GPU. Questi componenti includono i driver NVIDIA (per abilitare CUDA), il plug-in Kubernetes per il dispositivo, il runtime del container e altri, ad esempio per l'etichettatura automatica dei nodi, il monitoraggio e altre funzioni.

     

    Per saperne di più, leggi il blog degli sviluppatori.

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