NVIDIA GPU 加速云

GPU 加速的创新

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了解此摘要中有关优化先进深度学习框架的更多信息。着手开始使用 NGC 和所有主要框架,包括 TensorFlow、PyTorch、MXnet、Theano、Caffe2 和 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 等。

NVIDIA GPU 加速的 HPC 容器

探索 GPU 加速的容器

具备全面的容器目录,包括 NVIDIA 优化的深度学习框架、第三方管理的 HPC 应用程序以及 NVIDIA HPC 虚拟化工具。

在云中迅速部署 GPU 加速的应用程序

几分钟内即可开始创新,不需要数周时间

迅速启动和运行,减少通常与设置软件相关的复杂性。

NVIDIA 深度学习容器始终保持最新

始终保持最新

NVIDIA 深度学习框架容器每月进行更新,让系统保持以巅峰性能运行。第三方容器提供对于当前软件版本的便利访问。

用于深度学习和
高性能计算的容器

用于深度学习的 NVIDIA GPU Cloud、HPC 应用程序和 HPC 虚拟化

NVIDIA GPU Cloud (NGC) 可以让研究人员和数据科学家轻松访问全面的 GPU 优化的软件目录,充分利用 NVIDIA GPU 进行深度学习以及高性能计算 (HPC)。NGC 容器注册具有适用于顶级深度学习框架的 NVIDIA 调谐、测试、认证和维护容器。它还提供第三方管理的 HPC 应用程序容器,以及 NVIDIA HPC 可视化容器。

 

开始使用 NVIDIA GPU CLOUD 和 AWS

NVIDIA GPU Cloud (NGC) 是一种 GPU 加速的云平台,通过该平台可以在本地或 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 上轻松快速地使用先进的深度学习框架。

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面向深度学习 AI 研究人员的 NVIDIA GPU Cloud

优化的深度学习框架

NVIDIA GPU Cloud 提供的高性能 AI 容器包含 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架,可以为 AI 研究人员提供诸多帮助。这些预先集成的 GPU 加速框架以及诸如 NVIDIA CUDA® 运行时库、NVIDIA 库和操作系统之类的所有必要相关项都由 NVIDIA 进行了调整、测试和验证,可以在采用 NVIDIA Volta 的 Amazon EC2 P3 实例以及 NVIDIA DGX™ 系统上运行。因此,不再需要执行耗时且难以自己动手完成的软件集成,同时还能让用户借助 AI 解决曾经认为不可能克服的挑战。

针对本地工作站、DGX 系统和 HPC 群集的 NVIDIA HPC 应用程序

强大的 HPC 应用程序

在 HPC 环境中安装和升级 HPC 应用程序具有挑战性,这样会降低可访问性,将用户局限到较旧的功能上,并且无法达到最优性能。

NVIDIA GPU Cloud 上的 HPC 应用程序容器大幅改善了应用程序开发的便利性,并让用户可以获得最新的功能和优化的性能。用户只需从 NGC 拉取容器,即可 NVIDIA Pascal 和 Volta 支持的系统上运行,包括本地工作组、NVIDIA DGX 系统以及 HPC 集群。

针对本地工作站、DGX 系统和 HPC 群集的 NVIDIA HPC 应用程序

增强的 HPC 可视化

可视化是科学计算和数据分析工作流的一个有机组成部分。以高保真度交互式查看整个数据集是加快发现流程的关键。

NVIDIA GPU Cloud 提供了便于访问可视化工具的 HPC 可视化容器,这些可视化工具提供实时交互性和高质量视觉效果,让发现更好、更快,从而提升用户生产率。

容器包括 ParaView、NVIDIA IndeX 大批量渲染器、NVIDIA Optix 光线追踪工具、NVIDIA Engine Bridge 艺术渲染器和用于远程可视化的 NVEnc。

通过 NGC 访问 GPU 加速的容器