Aceleradores Convergentes NVIDIA

Onde desempenho poderoso, redes aprimoradas e segurança robusta se unem, em um único pacote.

Sistemas de AI Mais Rápidos e Seguros

Em uma arquitetura única e eficiente, os aceleradores convergentes da NVIDIA combinam o desempenho poderoso das GPUs NVIDIA com a rede e a segurança aprimoradas das placas de interface de rede inteligentes (SmartNICs - Smart Network Interface Cards) e das unidades de processamento de dados (DPUs - Data Processing Units) da NVIDIA. Ofereça desempenho máximo e segurança aprimorada para cargas de trabalho aceleradas de I/O com uso intensivo de GPU, do data center ao edge.

Desempenho de GPU Sem Precedentes

As GPUs NVIDIA Tensor Core oferecem desempenho e escalabilidade sem precedentes para AI, computação de alto desempenho (HPC - High-Performance Computing), análise de dados e outras cargas de trabalho com uso intensivo de computação. E com a GPU Multi-Instância (MIG - Multi-Instance GPU), cada GPU pode ser particionada em várias instâncias de GPU, totalmente isoladas e protegidas no nível do hardware. Os sistemas podem ser configurados para oferecer a aceleração de GPU do tamanho certo para uso e compartilhamento ideais entre aplicações grandes e pequenas em ambientes bare-metal e virtualizados.

Rede e Segurança Aprimoradas

A família NVIDIA® ConnectX® de placas de interface de rede inteligente (SmartNICs) oferecem o melhor desempenho de rede da categoria, descarregamentos de hardware avançados e acelerações. As DPUs NVIDIA BlueField® combinam o desempenho do ConnectX com a programação completa de infraestrutura no chip. As DPUs BlueField transferem, aceleram e isolam serviços de rede, armazenamento e segurança, além de oferecer uma infraestrutura segura e acelerada para todas as cargas de trabalho, em qualquer ambiente.

Um Novo Nível de Eficiência de Dados

Os aceleradores convergentes da NVIDIA incluem um switch PCIe integrado, permitindo que os dados trafeguem entre a GPU e a rede sem fluir pelo sistema PCIe do servidor. Isso possibilita um novo nível de desempenho, eficiência e segurança do data center para cargas de trabalho aceleradas por GPU com uso intensivo de I/O.

Uma Empresa Mais Avançada e Segura

5G de alto desempenho

O NVIDIA Aerial é um framework de aplicações para criar redes 5G de alto desempenho, definidas por software e nativas no cloud para atender à crescente demanda dos usuários. Ele permite o processamento de sinais e dados acelerados por GPU para redes virtuais de acesso por rádio (vRANs). Os aceleradores convergentes da NVIDIA oferecem a plataforma de mais alto desempenho para executar cargas de trabalho 5G. Como os dados não precisam passar pelo sistema do host PCIe, a latência de processamento é muito reduzida. A maior taxa de transferência resultante também permite uma maior densidade de assinantes por servidor.

5G Mais Rápido
Cibersegurança Baseada em AI

Cibersegurança Baseada em AI

Os aceleradores convergentes abrem uma nova gama de possibilidades para cibersegurança e rede baseadas em AI. Os núcleos Arm da DPU podem ser programados usando o framework de aplicações NVIDIA Morpheus para executar funções de rede avançadas aceleradas por GPU, como detecção de ameaças, prevenção de vazamentos de dados e criação de perfis de comportamentos anômalos. O processamento por GPU pode ser aplicado diretamente ao tráfego da rede em uma alta taxa de dados, e os dados trafegam em um caminho direto entre a GPU e a DPU, proporcionando melhor isolamento.

Acelerando a AI-on-5G no Edge

A NVIDIA AI-on-5G é formada pela plataforma NVIDIA EGX, pelo SDK NVIDIA Aerial para redes virtuais de acesso por rádio (vRANs) 5G definidas por software e frameworks de AI empresariais, incluindo SDKs como o NVIDIA Isaac e NVIDIA Metropolis. Essa plataforma permite que dispositivos no edge, como câmeras de vídeo e sensores industriais e robôs, usem AI e se comuniquem com o data center por 5G. As placas convergentes possibilitam toda essa funcionalidade em um único servidor empresarial, sem ter que implantar sistemas especialmente desenvolvidos mais caros. A mesma placa convergente usada para acelerar o processamento de sinais 5G também pode ser usado para AI no edge com a tecnologia de GPU Multi-Instância (MIG - Multi-Instance GPU) da NVIDIA, que possibilita o compartilhamento de uma GPU entre várias aplicações diferentes.

NVIDIA AI-on-5G
Um Design Equilibrado e Otimizado

Um Design Equilibrado e Otimizado

Integrar uma GPU, uma DPU e um switch PCIe em um único dispositivo cria uma arquitetura equilibrada por design. Em sistemas em que várias GPUs e DPUs são desejadas, uma placa aceleradora convergente evita contenção no sistema PCIe do servidor para que o desempenho seja dimensionado linearmente com dispositivos adicionais. Além disso, uma placa convergente oferece um desempenho muito mais previsível. Ter esses componentes em uma placa física também melhora a eficiência de espaço e energia. As placas convergentes simplificam significativamente a implantação e a manutenção contínua, especialmente ao ser instalada em servidores de volume em escala.

Conheça os Aceleradores Convergentes da NVIDIA

Esse dispositivo permite que cargas de trabalho no edge e no data center com uso intensivo de dados possam ser executadas com segurança e desempenho máximos.

Imagem do produto Acelerador Convergente A100X com GPU A100 e DPU BlueField-2

NVIDIA A30X

A NVIDIA A30X combina a GPU NVIDIA A30 Tensor Core com a DPU BlueField-2. Com a MIG, a GPU pode ser particionada em até quatro instâncias de GPU, cada uma executando um serviço separado.

O design desta placa oferece um bom equilíbrio entre o desempenho de computação e entrada/saída (I/O) para casos de uso como vRAN 5G e cibersegurança baseada em AI. Vários serviços podem ser executados na GPU com a baixa latência e o desempenho previsível fornecidos pelo switch PCIe integrado.

NVIDIA A100X

A NVIDIA A100X reúne a potência da GPU NVIDIA A100 Tensor Core com a DPU BlueField-2. Com a MIG, cada A100 pode ser particionada em até sete instâncias de GPU, permitindo que ainda mais serviços sejam executados simultaneamente.

A A100X é ideal para casos de uso em que as demandas de computação são mais intensivas. Os exemplos incluem 5G com recursos maciços de múltiplas entradas e saídas (MIMO), implantações de AI-on-5G e cargas de trabalho especializadas, como processamento de sinais e treinamento de vários nós.

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