ディープラーニング
コンテナー

真にスケーラブルなディープラーニング

NVIDIA GPU Cloud (NGC) を利用すれば、最も困難なディープラーニング プロジェクトに対応するためのパフォーマンスと柔軟性が得られます。あらゆる産業で NVIDIA AI のパワーを得ることができます。科学者や研究者は、ニューラル ネットワーク モデルを素早く構築、トレーニング、展開し、進化を続ける要求に応えることができます。NGC には、完全統合、最適化されたディープラーニング フレームワーク コンテナーのカタログが含まれており、このコンテナーはクラウドやオンプレミスの NVIDIA GPU を活用します。

真にスケーラブルなディープ ラーニング

3 つの理由

  1. パフォーマンスを重視して設計されたディープラーニング コンテナー

    NGC は、AI 研究者に TensorFlow、PyTorch、MXNet、NVIDIA TensorRT などの GPU 対応ディープラーニング コンテナーを提供します。すぐに実行可能なコンテナーには、ディープラーニング ソフトウェア、NVIDIA® CUDA® ToolkitNVIDIA ディープラーニング ライブラリ、オペレーティング システムが含まれており、NVIDIA が NVIDIA Volta あるいは Pascal 搭載 GPU を最大限活用するために完全なソフトウェア スタックを最適化しています。このコンテナーは、NVIDIA TITANNVIDIA Quadro® GPU、NVIDIA DGX™ Systems、および Amazon EC2、Google Cloud Platform、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure 上のサポート対応している  NVIDIA GPU で実行できるように、NVIDIA によって調整、テストされており、認定も行われています。

    NGC ディープラーニング コンテナーにおける NVIDIA Tensor コア GPUの優れたパフォーマンスの詳細についてご覧ください。
  2. どこでもアクセス

    NVIDIA に最適化されたディープラーニング ソフトウェア コンテナーのカタログはサポートされているプラットフォーム、デスクトップからデータ センター、クラウドまであらゆる場所で無償でご利用いただけます。コンテナー化されたソフトウェアによって、環境全体でディープラーニング ジョブを移動可能にし、AI ワークロードの拡張に一般的に必要となるオーバーヘッドが削減されます。NVIDIA DGX Station や NVIDIA Volta または NVIDIA Pascal 内蔵 Titan GPU を備えた PC で実験を行う開発者やデータ サイエンティスト、データセンターに NVIDIA DGX-1 を導入している企業、クラウドの NVIDIA GPU を利用している組織は、最適化され、一貫性のあるツール セットにアクセスできるようになります。ユーザーは、IT にかかる時間を削減し、さらに多くの時間をディープラーニングによる実験に費やして、洞察を獲得し、結果を向上させることができます。
  3. あらゆる業界でイノベーション

    データ サイエンティストや研究者は、世界最速の GPU アーキテクチャと最適化されたディープラーニング ソフトウェア コンテナーで NVIDIA AI のパワーをすぐに活用できます。人類が直面している最も複雑な問題に対応するための強力なツールです。伝染病を早期発見し、治療法を確立することも、重要なインフラストラクチャに残る不具合を発見することも可能です。大規模なデータ群からビジネスに関する有益な情報を引き出すことも、交通死亡事故を減らすことさえも可能です。自動車医療フィンテックなど、あらゆる産業が NVIDIA AI で変革を遂げています。
NGC ディープラーニング ソフトウェア概要

NGC ディープラーニング ソフトウェア概要

NGC コンテナー レジストリで入手可能な TensorFlow、PyTorch、MXNet、NVIDIA TensorRT、Theano、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 等のディープラーニング ソフトウェアについて学ぶ。

NVIDIA GPU Cloud と Amazon EC2 で始める

NVIDIA GPU Cloud を利用すれば、オンプレミスまたはクラウドで、GPU で最適化されたディープラーニング フレームワークを簡単に活用できます。NGC と Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) を簡単に始める方法をご覧ください。

ビデオを視聴する

よく寄せられる質問

NGC で GPU 対応ディープラーニング コンテナーにアクセスする