Sistemas NVIDIA DGX™: revolucionando o poder computacional da IA ​​e do aprendizado profundo

A necessidade de soluções de computação de alto desempenho está em alta, especialmente em inteligência artificial e aprendizado profundo. NVIDIA DGX é a opção número um para qualquer organização, cientista de dados ou pesquisador que deseja maximizar o poder e a eficiência da computação neste mundo tecnológico em constante mudança. Este artigo irá elaborar mais sobre os sistemas NVIDIA DGX, explorando seus recursos, design de arquitetura e como eles podem mudar para sempre a IA e os fluxos de trabalho de aprendizado profundo. Ele também analisará suas especificações e aplicações práticas, proporcionando aos leitores uma base de conhecimento mais ampla sobre o que diferencia esses computadores de última geração de outros no campo da computação de alto desempenho, de acordo com a NVIDIA DGX.

O que é um sistema NVIDIA DGX™?

Compreendendo o NVIDIA DGX™

Um sistema NVIDIA DGX é uma plataforma criada para acelerar cargas de trabalho de IA e aprendizado profundo. Isso é conseguido incorporando arquiteturas avançadas de software e hardware junto com GPUs de última geração da NVIDIA. Eles vêm com uma pilha de software NVIDIA DGX já instalada que possui versões otimizadas de várias estruturas de aprendizado profundo para fácil implantação e máxima produtividade. Por exemplo, o uso de plataformas como o DGX SuperPOD pode reduzir significativamente a duração do treinamento do modelo, permitindo assim que as empresas descubram ideias mais rapidamente e implementem soluções criativas.

Principais recursos dos sistemas NVIDIA DGX™

Os sistemas DGX™ são identificados por seus recursos avançados e capacidades de desempenho que os tornam perfeitos para cargas de trabalho de IA e aprendizagem profunda. Estes incluem:

1. GPUs NVIDIA Tesla: As GPUs NVIDIA Tesla formam o núcleo de todos os sistemas DGX™; eles foram projetados para realizar processamento paralelo de forma mais eficiente, fornecendo assim uma base computacional para tarefas complexas de inteligência artificial que exigem poder de computação de alto desempenho (HPC), como as encontradas em DGX-1 e DGX-2.
2. Interconexão NVLink: A tecnologia NVLink da NVIDIA cria conexões com larguras de banda maiores entre GPUs, levando a taxas de transferência de dados muito mais rápidas, ao mesmo tempo que garante que cálculos com uso intensivo de carga de trabalho recebam o melhor desempenho possível.
3. Pilha de software DGX™: Esta pilha de software vem integrada com versões otimizadas de estruturas de aprendizagem profunda bem conhecidas, ferramentas para monitorar o desempenho durante a execução, bem como suporte para implantação em contêineres, entre outros, permitindo assim uma integração perfeita em ambientes existentes, maximizando assim os ganhos de eficiência em diferentes áreas. .

Juntos, esses recursos permitem que as empresas alcancem níveis de desempenho inéditos em seus projetos de IA, reduzindo o tempo para encontrar soluções e estimulando a inovação.

Comparando diferentes sistemas DGX

Para garantir o melhor desempenho e escalabilidade para projetos de IA e aprendizagem profunda, as organizações devem comparar diferentes sistemas NVIDIA DGX™ em termos de casos de uso específicos, poder computacional e opções de escalabilidade. As principais máquinas desta série são DGX Station™ A100, DGX A100 e DGX-2™.

1. DGX Station™ A100: Este é um sistema aplicado por IA projetado para ambientes de trabalho em grupo que utiliza no máximo quatro GPUs NVIDIA A100 Tensor Core. É mais adequado para equipes que realizam pesquisa e desenvolvimento de IA fora do data center, pois equilibra potência com portabilidade.
2. DGX A100: Este computador é mais poderoso que o anterior e é usado principalmente em data centers onde pode ser implantado porque suporta até oito GPUs NVIDIA A100 que são interconectadas através de NVLink para obter desempenho máximo. Possui diversas cargas de trabalho, desde o treinamento de modelos em grande escala até análises de dados complexas, o que o torna ideal para aplicativos de nível empresarial.
3. DGX-2™: Entre os três produtos listados aqui, este é o sistema mais forte da linha DGX, graças às suas dezesseis GPUs Nvidia V100 Tensor Core acopladas à tecnologia NVSwitch. A configuração maximiza os recursos computacionais para treinamento intensivo de modelos de inteligência artificial, ao mesmo tempo em que oferece grande eficiência por unidade de tempo gasto em tarefas de computação de alto desempenho.

Estas máquinas emblemáticas permitem às empresas escolher soluções de hardware topo de gama que irão satisfazer as suas necessidades de forma mais eficaz, fornecendo-lhes assim as ferramentas necessárias para o desenvolvimento da inteligência artificial em geral.

Como o NVIDIA DGX™ é usado em IA e Deep Learning?

Computação de IA com NVIDIA DGX™

Os sistemas NVIDIA DGX™ são extremamente importantes para estruturas de IA e aprendizagem profunda, pois fornecem poder computacional e escalabilidade incomparáveis. Eles podem ser usados ​​em uma ampla gama de aplicações, incluindo treinamento de modelos complexos de IA, realização de análises avançadas de dados e desenvolvimento de redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina. Os sistemas DGX são equipados com configurações de GPU de alta densidade, como GPUs NVIDIA A100 e V100 Tensor Core, que aprimoram os recursos de processamento para lidar com grandes conjuntos de dados e permitir inferência em tempo real. Como resultado, as organizações usam o NVIDIA DGX™ para promover a inovação em direção autônoma, diagnósticos de saúde e modelagem financeira, entre outros, ao mesmo tempo em que fornecem soluções de ponta para problemas globais.

Aplicações de aprendizagem profunda em sistemas DGX

Para muitas aplicações de aprendizagem profunda, os sistemas NVIDIA DGX™ são absolutamente necessários porque fornecem capacidade computacional suficiente para lidar com tarefas intensas. Aqui estão alguns usos principais:

1. Processamento de imagem e vídeo: O processamento rápido e a análise em tempo real alimentados por sistemas DGX que utilizam GPUs para detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação de vídeo são essenciais para mídia, vigilância e veículos autônomos.
2. Processamento de linguagem natural (PNL): Os sistemas DGX podem treinar modelos de linguagem em larga escala, o que é útil para tradução automática, entre outras aplicações, como análise de sentimento ou ferramentas de IA de conversação que melhoram o atendimento ao cliente e as habilidades de recomendação de conteúdo.
3. Pesquisa biomédica e de saúde: O desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico é acelerado junto com a medicina personalizada ou a descoberta de medicamentos graças aos recursos computacionais dos sistemas DGX, incluindo NVIDIA DGX A100; eles também permitem previsões/análises mais rápidas e precisas devido ao tratamento de grandes volumes de dados médicos.
4. Serviços Financeiros: Nas finanças, as pessoas utilizam os SGD principalmente para deteção de fraudes, mas também para negociação algorítmica ou avaliação de riscos, uma vez que podem processar grandes quantidades de dados e, ao mesmo tempo, tomar decisões em tempo real, o que é crucial para se manterem competitivos.
5. Robótica e Sistemas Autónomos: Diferentes indústrias beneficiariam enormemente de uma maior eficiência de automação proporcionada pela operacionalização de robôs treinados através de modelos em sistemas DGX; isso também promoveria a navegação em vários setores, ajudado pela autonomia no funcionamento

Benefícios do NVIDIA DGX™ para infraestrutura de IA

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1. Alta velocidade: os sistemas DGX™ usam GPUs NVIDIA com alto desempenho, o que garante tempos de treinamento e inferência mais rápidos para modelos complexos de IA. Isto permite que as organizações trabalhem com enormes quantidades de conjuntos de dados e realizem cálculos a velocidades sem precedentes.
2. Flexível: os sistemas NVIDIA DGX™ são projetados de forma que possam ser facilmente dimensionados, permitindo assim que as empresas aumentem suas capacidades de inteligência artificial com o tempo. Isto significa que as empresas podem criar infraestruturas de IA fortes e eficientes, dependendo do que necessitam, agrupando vários sistemas DGX.
3. Pilha de software otimizada: os sistemas DGX™ vêm instalados com a pilha de software otimizada da NVIDIA, que inclui estruturas como TensorFlow, PyTorch, entre outras. Esta integração permite que os desenvolvedores de modelos não se preocupem em gerenciar infraestruturas, mas sim se concentrem no desenvolvimento de modelos.
4. Oferece suporte a empresas: a NVIDIA oferece suporte a empresas de várias maneiras. Por exemplo, é fornecida ajuda técnica em sistemas DGX™, como NVIDIA DGX-1 e NVIDIA DGX-2. Atualizações regulares de software e otimizações de desempenho também são realizadas para que a infraestrutura de IA dentro de uma organização seja confiável e disponível.
5. Maior produtividade: Cientistas e pesquisadores de dados podem iterar rapidamente ao usar ambientes de computação poderosos fornecidos pelos sistemas DGX™, levando assim a uma implantação mais rápida em diferentes áreas de aplicação e acelerando a invenção em torno de soluções de IA.

Resumindo, o que posso dizer é que nenhuma outra fundação pode oferecer combinações de desempenho como suporte à otimização de escalabilidade como as proporcionadas pelos sistemas NVidia dgx.

Quais são os benefícios dos sistemas NVIDIA DGX™?

Capacidades de computação aprimoradas

Os sistemas NVIDIA DGX exploram GPUs NVIDIA para oferecer poder de computação incomparável necessário para tarefas de IA e aprendizado profundo. Eles são construídos para lidar com cargas de computação pesadas com facilidade, usando aceleração de GPU que acelera processos que, de outra forma, levariam longas horas usando CPUs convencionais. Cada sistema DGX é embalado com inúmeras GPUs poderosas que trabalham juntas na execução de modelos complexos, bem como análise de dados a uma velocidade incrível. Essa otimização de hardware e software tornou esses sistemas uma ferramenta essencial para qualquer organização que esteja ansiosa para avançar seus recursos de pesquisa de IA. Isso permite que as empresas alcancem a realização mais rápida de ideias e permaneçam à frente no mundo dinâmico da inteligência artificial.

Desenvolvimento simplificado de IA

Os sistemas NVIDIA DGX™ são ótimos para o desenvolvimento de IA devido às suas diversas ferramentas e software. Por exemplo, a pilha de software NVIDIA AI é uma dessas ferramentas que vem pré-instalada nesses computadores; inclui estruturas necessárias para aprendizado profundo e outros fluxos de trabalho de inteligência artificial, como cuDNN, TensorRT™, entre outros, que utilizam NVIDIA CUDA®. Os pesquisadores geralmente gastam muito tempo configurando modelos. Ainda assim, com a abordagem integrada do DGX™, este processo pode ser totalmente ignorado, permitindo-lhes assim concentrar-se mais em modelos de treino para um desempenho ideal. Além disso, o DGX™ suporta fluxo de trabalho baseado em contêiner por meio do NGC da NVIDIA – um catálogo contendo contêineres otimizados para GPU projetados para simplificar a implantação e, ao mesmo tempo, melhorar a portabilidade. Este ambiente também torna o desenvolvimento da inteligência artificial menos complexo do que antes e, portanto, mais produtivo e inovador em diferentes projetos de IA.

Escalabilidade para soluções empresariais de IA

Os sistemas NVIDIA DGX™ são escaláveis ​​e adequados para soluções empresariais de inteligência artificial. Esses sistemas permitem fácil expansão de configurações que consistem em nós únicos para aquelas que envolvem clusters de vários nós, permitindo assim que as empresas lidem com o aumento das cargas de trabalho sem comprometer o desempenho. Por exemplo, o DGX™ SuperPOD™ pode combinar muitos sistemas DGX™ em um poderoso supercomputador de IA. Este método baseado em etapas garante um dimensionamento eficaz da infraestrutura à medida que o volume de dados e os requisitos computacionais aumentam. Além disso, são utilizadas fortes tecnologias de interconexão como NVIDIA NVLink, que auxilia na comunicação rápida entre GPUs, evitando assim gargalos de dimensionamento. Quer sejam utilizados para fins de pesquisa, desenvolvimento ou implantação de IA em ambientes de grande escala, os sistemas NVIDIA DGX™ têm a potência e a flexibilidade necessárias para lidar com as demandas de nível empresarial.

Como você implanta e gerencia um sistema DGX?

Configurando sua estação DGX

Certas etapas fundamentais precisam ser tomadas para garantir que a Estação DGX esteja funcionando como deveria. Primeiramente, deve-se colocar a estação DGX em local bem ventilado e estável para que possa resfriar adequadamente sem acumular poeira. Forneça energia e conecte a estação a uma fonte de alimentação ininterrupta (UPS) para evitar perda de dados durante apagões. Depois disso, conecte sua estação DGX a outros dispositivos usando Ethernet de alta velocidade para comunicação rápida, além de facilitar a transferência rápida de dados através de uma rede.

Assim que terminar a configuração física, ligue a Estação DGX e siga as instruções exibidas em sua tela até acessar um sistema operacional. Você deve instalar drivers de GPU NVIDIA atualizados junto com o CUDA Toolkit, pois eles são vitais para permitir a execução de aplicativos acelerados por GPU. A pilha de software de aprendizagem profunda da NVIDIA pode ser usada para configurar ambientes de software onde é possível utilizar contêineres Docker pré-instalados no catálogo NVIDIA NGC, simplificando assim o processo de implantação do TensorFlow, entre outras estruturas de aprendizagem profunda como PyTorch.

Para fins adequados de gerenciamento e monitoramento, pode-se usar a interface de linha de comando Nvidia-semi, que faz parte do pacote NVIDIA System Management Interface, para acompanhar o desempenho de suas GPUs; isso também inclui porcentagens de uso, valores de temperatura relativa registrados por essas placas gráficas durante a operação em qualquer momento ou período. Além disso, a configuração de protocolos seguros como SSH permite o acesso remoto à Estação DGX a partir de diferentes máquinas, permitindo assim que os usuários gerenciem suas cargas de trabalho de IA de maneira flexível, onde quer que estejam localizados no mundo. Seguindo estas instruções, você terá sucesso ao testar vários recursos suportados pela sua estação DGX de forma eficiente.

Gerenciando Sistemas DGX em Data Centers

Existem muitas etapas para gerenciar sistemas DGX em data centers para obter desempenho ideal e operações tranquilas. Primeiro, certifique-se de colocá-los corretamente em um rack para um resfriamento eficiente; deixe espaço suficiente ao redor de cada unidade para circulação de ar. O gerenciamento de energia é fundamental, portanto, conecte esses sistemas a fontes de alimentação redundantes e controle o consumo de energia para evitar sobrecarga. A rede deve ser configurada com conexões de alta velocidade e baixa latência – de preferência InfiniBand ou qualquer outra tecnologia semelhante que permita a troca rápida de dados entre máquinas. Atualizações regulares de software, incluindo os drivers e versões de firmware mais recentes, precisam ser instaladas para que permaneçam compatíveis entre si e funcionem com eficiência. Use ferramentas de gerenciamento centralizado, como Kubernetes ou NVIDIA GPU Cloud (NGC), para orquestração em escala, entre outras. O monitoramento robusto pode ser feito rastreando a integridade da GPU por meio de NVIDIA Nvidia-semi e DCGM, que também fornecem métricas de desempenho e apontam possíveis problemas. Finalmente, os protocolos de acesso seguro, juntamente com backups regulares, protegerão os trabalhos de IA, ao mesmo tempo que facilitam o bom funcionamento no contexto da configuração de um data center.

Software e ferramentas para gerenciamento DGX

Para gerir bem os sistemas DGX, deve haver uma combinação de software e ferramentas específicas cujo objetivo seja aumentar a eficiência e simplificar as operações. Um exemplo desse software é NVIDIA AI Enterprise. Abaixo estão alguns exemplos vitais de software e ferramentas:

1. NVIDIA GPU Cloud (NGC): Este é um pacote completo que contém IA otimizada para GPU, análise de dados e HPC, entre outros tipos de software usados ​​para implantação de aplicativos, bem como gerenciamento, na maioria dos casos, empregados por implantações DGX SuperPOD.
2. O Kubernetes é uma plataforma de código aberto projetada para fins de automação durante o dimensionamento, implantação e operação de contêineres de aplicativos em clusters de hosts. Ele oferece soluções fortes usadas na orquestração de carga de trabalho de IA, frequentemente implantadas com DGX SuperPOD.
3. NVIDIA Nvidia-semi: um utilitário de linha de comando que fornece recursos de monitoramento e funções de gerenciamento destinados a dispositivos GPU NVIDIA. Ele permite rastrear métricas de desempenho e integridade da GPU em tempo real.
4. NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM): Esta ferramenta monitora e gerencia recursos de GPU em ambientes de data center, fornecendo assim insights sobre questões relacionadas aos níveis de utilização ou qualquer problema potencial que possa surgir em relação ao status de integridade de diferentes GPUs.

Ao implementar essas ferramentas, os administradores podem garantir o uso eficaz dos recursos, manter o sistema saudável e conseguir uma orquestração tranquila das cargas de trabalho de IA.

Qual sistema NVIDIA DGX™ é ideal para você?

Comparando DGX A100 com DGX Station A100

Depois de analisar o DGX A100 e o DGX Station A100, descobri que ambos têm alto desempenho, mas diferem no caso do usuário. DGX A100 é um sistema destinado a data centers com escalabilidade como nenhuma outra e flexibilidade como seu principal recurso. Ele pode lidar com até oito GPUs A100 Tensor Core, o que o torna perfeito para cargas de trabalho complicadas de IA que precisam de grandes quantidades de poder de computação junto com capacidades de processamento paralelo em HPC.

Por outro lado, o DGX Station A100 foi criado com pequenos ambientes de escritório em mente, tornando esta opção mais acessível para equipes de pesquisa e grupos de trabalho menores. Ele tem quatro GPUs A100 e atua como um "servidor de grupo de trabalho", o que significa que pode fornecer desempenho de data center sem a necessidade de infraestrutura de TI dedicada. Além disso, a operação silenciosa é padrão em todos os modelos DGX Station A100, então mesmo conectá-los diretamente a qualquer tomada elétrica comum será o suficiente para que funcionem - tal conveniência pode ser inestimável, especialmente onde os recursos de espaço são limitados em um ambiente de escritório.

No final das contas, escolher DGX ou Station depende inteiramente de suas necessidades: ou você aposta na escalabilidade e implementa em data centers usando DGXs; ou então, opta por uma capacidade de computação potente, quase silenciosa e amigável ao escritório, com estações.

Escolhendo entre estação de trabalho DGX e servidor DGX

Ao selecionar um DGX Server e uma DGX Workstation, é necessário pensar sobre o uso pretendido, bem como onde ele será usado. Basicamente, cientistas individuais ou pequenas equipes que precisam de fortes habilidades de desenvolvimento de IA e aprendizado de máquina devem optar pela DGX Workstation. Ela é repleta de grandes recursos de computação que podem caber em desktops ou pequenos escritórios para garantir silêncio e facilidade de uso sem muita infraestrutura de TI.

Por outro lado, o DGX Server foi projetado para uso em data centers corporativos em implantação em maior escala. Com maior redundância, suporte de maior escalabilidade, bem como recursos avançados de gerenciamento; esse hardware se torna perfeito para processar grandes quantidades de dados ao lidar com cargas de trabalho massivas de IA. Isto significa que os servidores DGX podem ser facilmente integrados aos ambientes existentes de qualquer data center, garantindo assim uma operação contínua aliada à manutenção apoiada por um desempenho poderoso fornecido por meio de tais infraestruturas.

Concluindo, se você deseja um espaço de trabalho colaborativo com requisitos de alto desempenho, mas espaço e instalações limitados, escolha uma estação de trabalho DGX enquanto considera cuidadosamente suas opções; mas se você estiver procurando aplicativos de IA de nível empresarial em grande escala que exijam robustez em termos de escalabilidade e infraestrutura, um servidor DGX seria mais adequado para você.

Avaliando sistemas DGX para casos de uso específicos de IA

Considere vários fatores ao avaliar os sistemas DGX para casos de uso específicos de IA para garantir desempenho e uso de recursos ideais. Por exemplo, tanto as estações de trabalho DGX quanto os servidores DGX vêm com GPUs de última geração que podem acelerar aplicativos de inteligência artificial com uso intensivo de dados, como processamento de linguagem natural (PNL) ou treinamento de modelo de aprendizagem profunda. No entanto, isso dependerá do tamanho e escopo do seu projeto.

O tamanho compacto, juntamente com a produção de ruído reduzida, torna a DGX Workstation ideal para pesquisadores individuais ou pequenas equipes que colaboram em projetos com recursos limitados, como estágios de prototipagem, desenvolvimento de modelos até a fase de implantação inicial, onde apenas poucos poderes computacionais são necessários em comparação com aplicativos de IA em larga escala que envolvem grandes quantidades de processamento de dados, juntamente com necessidades de alto rendimento que exigem escalabilidade que eles oferecem, bem como infraestrutura robusta fornecida por ferramentas de gerenciamento aprimoradas dentro do servidor DGX, tornando-a mais adequada do que qualquer outra opção disponível ao lidar com sistemas de inteligência artificial de nível empresarial em execução contínua em data centers que exigem integração perfeita em ecossistemas de TI estabelecidos com suporte do NVIDIA AI Enterprise, mas não apenas você deve escolher entre esses dois modelos com base no que sua organização precisa para seu ambiente operacional e recursos de infraestrutura para atender às demandas específicas de diferentes casos de uso de inteligência artificial, ao mesmo tempo em que considera os requisitos computacionais em relação aos custos indiretos envolvidos?

Fontes de Referência

Nvidia DGX

Nvidia

inteligência artificial

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: O que são sistemas NVIDIA DGX™?

R: Os NVIDIA DGX™ são sistemas de aprendizagem profunda especialmente projetados que fornecem o poder computacional necessário para criar e implantar inteligência artificial (IA) e modelos de aprendizagem profunda. Esses sistemas usam GPUs NVIDIA de alto desempenho e pilhas de software avançadas otimizadas pela NVIDIA para lidar com cálculos complicados.

P: Qual a diferença entre os sistemas NVIDIA DGX e outras soluções?

R: Os sistemas NVIDIA DGX combinam as GPUs mais poderosas, incluindo a tecnologia Tensor Core, com seu hardware e a pilha de software NVIDIA GPU Cloud (NGC). Essa combinação garante desempenho, escalabilidade e eficiência recordes ao lidar com tarefas de IA e aprendizado profundo, permitindo que cientistas ou pesquisadores de dados construam melhores modelos de IA com mais rapidez.

P: Você poderia explicar sobre o NVIDIA DGX H100?

R: A Nvidia dgx h100 é um modelo da família Dgx criado para execução otimizada de cargas de trabalho de aprendizagem profunda em um ambiente de IA. Também faz parte de soluções empresariais. Ele consiste em várias GPUs Nvidia, uma interconexão de alta velocidade como um link da Nvidia e largura de banda de memória robusta, tornando-o apropriado para aplicativos pesados ​​de aprendizado de máquina e análise.

P: Para que é usada a NVIDIA DGX Station A100?

R: Cientistas de dados, pesquisadores e engenheiros usam um sistema de classe de estação de trabalho chamado Nvidia DGX Station a100 para desenvolver e testar modelos de IA. Este formato aproxima a tecnologia de IA da Nvidia mais do que nunca, permitindo computação de alto desempenho no nível da mesa

P: Como as GPUs NVIDIA melhoram o desempenho dos sistemas DGX?

R: As mais recentes GPUs Nvidia baseadas em Tesla Tesla equipadas com núcleos tensores têm um enorme poder de processamento paralelo necessário para aprendizado profundo e cargas de trabalho de IA realizadas por servidores DGX-2 - esta é mais uma razão pela qual essas máquinas precisam tanto delas! Sua capacidade de lidar com cálculos enormes junto com redes neurais complexas acelera o treinamento do modelo e também acelera os processos de inferência

P: O que a NVIDIA GPU Cloud (NGC) faz nos sistemas DGX?

R: Esta plataforma em nuvem oferece acesso fácil às ferramentas e recursos mais recentes da NVIDIA, incluindo estruturas de IA, modelos pré-treinados e aplicativos HPC otimizados para execução em sistemas NVIDIA DGX. Além de acelerar o desenvolvimento de IA, o NGC também simplifica os processos de implantação, permitindo que pacotes de software compatíveis com hardware DGX sejam baixados diretamente de seu repositório.

P: Como os cientistas de dados se beneficiam com o uso das soluções NVIDIA DGX?

R: Tempos de treinamento de modelo mais rápidos, melhor desempenho de inferência e melhor produtividade são alguns dos benefícios que os cientistas de dados obtêm ao usar as soluções NVIDIA DGX. Esses sistemas os liberam de lidar com limitações de hardware e problemas de configuração; portanto, eles podem se concentrar mais no desenvolvimento de modelos inovadores de IA.

P: O que significa o termo “NVIDIA DGX SuperPOD™”?

R: “NVIDIA DGX SuperPOD™” refere-se a uma solução escalável de infraestrutura de IA projetada pela Nvidia que combina vários sistemas DGX em um cluster que funciona como um computador de alto desempenho. Este ambiente de computação suporta treinamento e análise de modelos de IA em grande escala, tornando-o adequado para organizações ou instituições de pesquisa que necessitam de enorme poder computacional.

P: Qual é o papel do NVIDIA Deep Learning Institute no contexto geral do ecossistema NVIDIA DGX?

R: Os usuários poderão maximizar seu potencial na utilização de projetos de IA enquanto usam seus sistemas NVIDIA DGX após receberem treinamento e adquirirem conhecimento neste instituto, onde desenvolvedores, cientistas de dados e pesquisadores aprendem a melhor forma de aplicar tecnologias de aprendizagem profunda fornecidas por A corporação Nvidia é eficaz durante os diferentes estágios envolvidos na realização de trabalhos relacionados à inteligência artificial, como modelos de treinamento ou mesmo criação de novos.