計算を高速化

GPU コンピューティング時代の到来。

GPU でデータ センターのワークロードを加速する

科学的な発見から人工知能 (AI) まで、この世界で最も困難とされる難問の解決において重要な役割を担っているのが最新のデータ センターです。NVIDIA Volta アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームにより、これらの最新のデータ センターにディープラーニング、機械学習、ハイ パフォーマンス コンピューティング ワークロードを高速化するパワーを提供します。

エンタープライズ ワークロードの新基準

NVIDIA T4 GPU は、世界で最も信頼されているサーバーを高速化します。簡単な展開と NGC 対応の検証により、これらのサーバーは高速化されたワークロードの全範囲において優れています。

CUDA-X AI が加速するモダン AI

CUDA-X AI ソフトウェア高速化ライブラリは、AI アプリケーションにおける GPU の能力を解き放ち、ディープラーニング、機械学習、およびデータ分析に不可欠な最適化を実現します。

NVIDIA DGX POD

コンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、電力、冷却等のベスト プラクティスを組み込んだリファレンス アーキテクチャ。詳細を見る >

GPU に対応した AI の民主化

NGC は、GPU で高速化された AI をさらに民主化するため、モデル、スクリプト、業界別ソリューション、および新しいコンテナーの追加、および NGC 対応のエンタープライズ サーバーとサポートを追加し、その提供範囲を拡大しました。詳細を見る >

データ サイエンスの発見を加速する

データ サイエンスと機械学習のワークフローが、数日単位から数分単位に NVIDIA GPU 上でエンドツーエンドに加速できるようになりました。 詳細を見る >

NVIDIA DGX Station

パーソナル AI スーパーコンピューター、NVIDIA DGX Station でディープラーニングを始めましょう。DGX Station は、高速なプラグイン、パワーアップ、シンプルで直感的な展開体験を提供し、ハードウェアとソフトウェアを統合したソリューションにより、多くの時間をインサイト分析に使うことができます。詳細を見る >

PLASTER: ディープラーニング パフォーマンスのフレームワーク

PLASTER とは、機械学習における重要な課題を表しています。これらの課題を克服し、より良い AI ベースのサービスを開発および提供する方法についてご覧ください。詳細を見る >

GPU 対応のデータセンター

このホワイトペーパーでは、電力、冷却方法のほか、ラック レイアウト、ストレージ、システム、ネットワークなどのアーキテクチャに焦点を当てながら、データセンターを「GPU 対応」にするベスト プラクティスについて説明します。
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