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INOVAÇÃO ACELERADA POR GPU

Contêineres Acelerados por GPU da NVIDIA

O NGC oferece um amplo catálogo de softwares acelerados por GPU para deep learning, machine learning e HPC. Os contêineres NGC fornecem softwares potentes e de fácil implantação que, comprovadamente, geram resultados mais rápidos. Ao cuidar da infraestrutura, o NGC possibilita que os usuários se concentrem na criação de modelos otimizados, produzindo as soluções ideais e reunindo informações mais rapidamente.

Inovação Mais Rápida

Comece a trabalhar rapidamente reduzindo a complexidade normalmente associada à configuração do software.

Fique Atualizado

Os principais contêineres de deep learning são atualizados mensalmente para manter seus sistemas funcionando com o máximo desempenho. Todos os contêineres oferecem acesso fácil a versões de software completamente testadas e otimizadas.

Utilize em Qualquer Lugar

Os contêineres NGC são desenvolvidos para funcionar em sistemas locais, no cloud ou híbridos, com tempos de execução Docker e Singularity. Isso permite a máxima utilização, portabilidade e dimensionamento das GPUs disponíveis.

Acesse os Contêineres

CONTÊINERES PARA DEEP LEARNING,
MACHINE LEARNING E HPC

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O registro de contêiner NGC oferece a pesquisadores, cientistas de dados e desenvolvedores acesso simples a um catálogo abrangente de softwares acelerados por GPU para AI, machine learning e HPC. Esses contêineres aproveitam toda a potência das GPUs da NVIDIA no local e no cloud. Cada um deles é completamente otimizado e funciona em uma ampla variedade de plataformas com GPU da NVIDIA.

NVIDIA GPU Cloud for Deep Learning AI Researchers

SOFTWARE DE AI OTIMIZADO

O NGC capacita pesquisadores, cientistas de dados e desenvolvedores com contêineres projetados para desempenho que contam com softwares de AI como TensorFlow, PyTorch, MXNet, NVIDIA TensorRT™, RAPIDS, entre outros. Esses contêineres pré-integrados têm um pacote de softwares de AI da NVIDIA, incluindo o Kit de Ferramentas NVIDIA® CUDA®, as bibliotecas de deep learning da NVIDIA e os melhores softwares de AI. Saiba mais sobre o desempenho extremo das GPUs Tensor Core da NVIDIA com contêineres NGC para AI.

Otimizações de Framework Acelerando o Treinamento em Deep Learning

Servidor de Inferência Tensor RT

Dimensionamento de Cargas de Trabalho de AI na Nuvem

OBTENHA OS CONTÊINERES DE AI

NVIDIA HPC Applications for Local Workstations, DGX Systems and HPC Clusters

APLICAÇÕES POTENTES PARA HPC

A instalação e a atualização de aplicações para HPC em um ambiente de HPC é um desafio. Estes processos podem resultar em redução da acessibilidade, na limitação dos usuários a recursos mais antigos e em desempenho abaixo do ideal.

Os contêineres de aplicações de HPC no NGC tornam a implantação muito mais rápida e fácil, oferecendo acesso aos recursos mais atuais e otimizando o desempenho. Os usuários podem simplesmente obter o contêiner do NGC e executá-lo em NVIDIA Pascal e sistemas mais recentes, incluindo workstations locais, sistemas NVIDIA DGX e clusters de HPC.

Visão Geral Técnica: A Forma Mais Simples de Implantar Contêineres em um Ambiente de HPC

Guia em Vídeo: Execução de Contêineres de HPC em Singularity

Clemson University Simplificando as Implantações de Aplicações com Contêineres NGC

OBTENHA OS CONTÊINERES DE HPC

VISUALIZAÇÃO APRIMORADA DE HPC

A visualização é uma parte fundamental dos fluxos de trabalho de computação científica e análise de dados. Visualizar todo o conjunto de dados de forma interativa e em alta fidelidade é uma das chaves para a aceleração nos processos de pesquisas.

O NGC fornece contêineres de visualização de HPC para acesso fácil às ferramentas que oferecem interatividade em tempo real e visualizações de qualidade, possibilitando descobertas melhores e mais rápidas e impulsionando a produtividade dos usuários.

Os contêineres incluem o ParaView, o renderizador de volumes NVIDIA IndeX™, ferramentas de ray tracing NVIDIA OptiX™, o renderizador artístico NVIDIA Engine Bridge e o NVEnc para visualização remota.

Visão Geral Técnica: A Forma Mais Simples de Implantar Contêineres em um Ambiente de HPC

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