GPU-Optimized Software Hub Simplifying DL, ML and HPC Workflows.
Rejestr kontenerów NGC zapewnia badaczom, analitykom danych i programistom łatwy dostęp do kompleksowego katalogu akcelerowanego na GPU oprogramowania z dziedziny SI, uczenia maszynowego i obliczeń HPC, które w pełni wykorzystuje jednostki GPU NVIDIA u klienta lub w chmurze. Kontenery z rejestru kontenerów serwisu NGC zostały w pełni zoptymalizowane i współpracują z szeroką paletą platform rozwiązań GPU NVIDIA, włącznie z jednostkami GPU NVIDIA u czołowych dostawców rozwiązań w chmurze, systemami NVIDIA DGX™, systemami NGC-Ready oraz komputerami PC i stacjami roboczymi z wybranymi jednostkami GPU NVIDIA TITAN i NVIDIA Quadro®.
Uzyskaj dostęp do kompleksowego katalogu akcelerowanego na GPU oprogramowania z dziedziny głębokiego uczenia, uczenia maszynowego i obliczeń HPC. Kontenery serwisu NGC oferują potężne i łatwe we wdrożeniu oprogramowanie, które zapewnia osiąganie wyników w najkrótszym czasie.
Wiodące kontenery z zakresu głębokiego uczenia objęte są comiesięcznymi aktualizacjami, aby utrzymać systemy na najwyższym poziomie działania. Wszystkie kontenery zapewniają łatwy dostęp do w pełni przetestowanych i zoptymalizowanych wersji oprogramowania.
Enterprise-grade support for NGC-Ready systems provides direct access to NVIDIA's experts, minimizing system downtime, and maximizing system utilization and productivity.
Spanning AI, data science, and HPC, the container registry on NGC features an extensive range of GPU-accelerated software for NVIDIA GPUs.
NGC hosts containers for the top AI and data science software, tuned, tested and optimized by NVIDIA, as well as fully tested containers for HPC applications and data analytics. NGC containers provide powerful and easy-to-deploy software proven to deliver the fastest results, allowing users to build solutions from the ground up, with complete control.
Many AI applications have common needs: classification, object detection, language translation, text-to-speech, recommender engines, sentiment analysis, and more. When developing applications with these capabilities, it is much faster to start with a model that is pre-trained and then tune it for a specific use case.
NGC offers pre-trained models for a variety of common AI tasks that are optimized for NVIDIA Tensor Core GPUs, and can be easily re-trained by updating just a few layers, saving valuable time.
NGC offers step-by-step instructions and scripts for creating deep learning models, with sample performance and accuracy metrics to compare your results. These scripts provide expert guidance on building DL models for image classification, language translation, text-to-speech and more. Data scientists can quickly build performance-optimized models by easily adjusting the hyperparameters.
NGC features NVIDIA TAO Toolkit, an SDK that allows deep learning application developers and data scientists to re-train object detection and image classification models, and is easily deployed with NVIDIA DeepStream SDK for Intelligent Video Analytics.
NGC provides a comprehensive catalog of GPU-accelerated containers for AI, machine learning and HPC that are optimized, tested and ready-to-run on supported NVIDIA GPUs on-premises and in the cloud. In addition, it provides pre-trained models, model scripts, and industry solutions that can be easily integrated in existing workflows.
Compiling and deploying DL frameworks from is time consuming and error-prone. Optimizing AI software requires expertise. Building models requires expertise, time and compute resources. NGC takes care of these challenges with GPU-optimized software and tools that data scientist, developers, IT and users can leverage so they can focus on building their solutions.
Each container has a pre-integrated set of GPU-accelerated software. The stack includes the chosen application or framework, NVIDIA CUDA Toolkit, accelerated libraries and other necessary drivers —all tested and tuned to work together immediately with no additional setup.
The NGC container registry features the top AI software such as TensorFlow, PyTorch, MXNet, NVIDIA TensorRT ™, RAPIDS and many more. Browse the NGC container registry to see the full list.
The NGC containers run on PCs, workstations, HPC clusters, NVIDIA DGX systems, on NVIDIA GPUs on supported cloud providers, and NGC-Ready systems. The containers run in Docker and Singularity runtimes. View the NGC documentation for more information.
NVIDIA offers virtual machine image files in the marketplace section of each supported cloud service provider. To run an NGC container, simply pick the appropriate instance type, run the NGC image, and pull the container into it from the NGC container registry. The exact steps vary by cloud provider, but you can find step-by-step instructions in the NGC documentation.
The most popular deep learning software such as TensorFlow, PyTorch and MXNet are updated monthly by NVIDIA engineers to optimize the complete software stack and get the most from your NVIDIA GPUs.
There is no charge to download the containers from the NGC container registry (subject to the terms of the TOU). However, for running in the cloud, each cloud service provider will have their own pricing for GPU compute instances.
No, NGC is a container registry that delivers GPU-optimized software stacks.
Users get access to the NVIDIA DevTalk Developer Forum https://devtalk.nvidia.com, supported by a large community of AI and GPU experts from the NVIDIA customer, partner, and employee ecosystem.
In addition, NVIDIA NGC Support Services provides L1-L3 support on NGC-Ready systems, available through our OEM resellers.
NVIDIA’s NGC-Ready program enables all server makers to validate NGC containers on their systems. Servers that pass the program’s suite of tests are termed “NGC-Ready” to deploy CUDA-X applications. See full list of NGC-Ready systems.
Please see https://ngc.nvidia.com/legal/terms
Accelerate Your Workflow with NGC
NGC software runs on a wide variety of NVIDIA GPU-accelerated platforms, including on-prem NGC-Ready servers, NVIDIA DGX™ Systems, workstations with NVIDIA TITAN and NVIDIA Quadro® GPUs, and top cloud platforms with easy kubernetes cluster deployment.
View the full list of servers and workstations
IT teams supporting organizations adopting AI and data science are managing new types of workloads, frequently-updated software, and hardware for a diverse set of users.
NVIDIA NGC Support Services provides enterprise-grade support to ensure NGC-Ready systems run optimally, maximizing system utilization and user productivity. The service gives enterprise IT direct access to NVIDIA subject matter experts to quickly address software issues and minimize system downtime.
View the full list of servers with NVIDIA NGC Support Services here.
Serwis NGC umożliwia badaczom, analitykom danych i programistom wykorzystanie zoptymalizowanych pod kątem wydajności kontenerów, zawierających oprogramowanie z zakresu SI, jak TensorFlow, PyTorch, MXNet, NVIDIA TensorRT™, RAPIDS i inne. Te wstępnie zintegrowane kontenery zawierają rekordowy stos oprogramowania NVIDIA z dziedziny SI, włącznie z zestawem narzędzi NVIDIA® CUDA®, bibliotekami NVIDIA z zakresu głębokiego uczenia i czołowe oprogramowanie z zakresu SI, Dowiedz się więcej na temat wyjątkowej wydajności układów GPU NVIDIA z rdzeniami Tensor w kontenerach z zakresu SI serwisu NGC.
Instalacja i aktualizacja aplikacji HPC w środowisku HPC stanowi wyzwanie, co ogranicza ich dostępność, ogranicza użytkowników do korzystania ze starszych funkcji i oferuje niższą wydajność.
Kontenery aplikacji HPC w serwisie NVIDIA GPU Cloud znacząco zwiększają prostotę wdrażania aplikacji i zapewniają dostęp do najnowszych funkcji oraz optymalnej wydajności. Użytkownicy po prostu przeciągają kontener z serwisu NGC i uruchamiają go na systemach opartych na architekturze NVIDIA Pascal i Volta, włącznie z lokalnymi stacjami roboczymi, systemami NVIDIA DGX i klastrami HPC.
Wizualizacja to integralna część obliczeń naukowych i toku pracy związanego z analizą danych. Interaktywne przeglądanie całego zbioru danych w wysokiej wierności odwzorowania to jeden z kluczowych elementów akcelerujących proces badań naukowych.
Serwis NVIDIA GPU Cloud oferuje kontenery wizualizacji HPC w celu ła