Сервисы
Вычислительные ресурсы
Публичное облако Elastic Cloud
GPU Super Cloud
Disaster recovery
Azure Stack
Private CloudБезопасность
Облако 152-ФЗ
Защита от DDoS-атак
Защита веб-приложений (WAF)
Антивирусная защита VM
Управляемый Firewall и IDS/IPSКорпоративные сервисы
Корпоративная почта
Диск
Skype
Virtual DesktopsСетевые сервисы
Изолированные сетевые соединения
SD-WANХранение данных
Резервное копирование Veeam
Резервное копирование Acronis
Резервное копирование Commvault
Объектное хранилищеProfessional & Managed Services
Администрирование в облаке
Реализация проектов в облаке
Миграция в облакеСервисы для разработки
Containerum Managed Kubernetes
Полезно
Создание платформы для глубокого обучения выходит далеко за пределы выбора провайдера и графических процессоров. Стремление внедрить в работу своего предприятия искусственный интеллект предполагает внимательный выбор и интеграцию сложного комплекса программно-аппаратного обеспечения. GPU SuperComputer ускоряет этот процесс, представляя собой готовое решение, с помощью которого вы сможете обрабатывать данные и получать результаты в кратчайшие сроки.
Технические особенности
Программно-аппаратные комплексы NVIDIA
- Суперкомпьютеры NVIDIA BigData DGX с видеокартами NVIDIA Tesla V100 32G
- Использование виртуализации NVIDIA KVM для создания облачных серверов с необходимым количеством видеокарт.
- Использование операционной системы DGX OS от NVIDIA на основе Ubuntu на хостах и в виртуальных машинах
- На каждой виртуальной машине предустановленa система контейнеризации NVIDIA Docker
- Полная поддержка оптимизированного каталога контейнеров GPU–ускоренных приложений NVIDIA GPU Cloud
Потрясающая производительность
- Производительность до 1000 ТЕРАФЛОПС (в задачах глубокого обучения)
- 40 960 Ядер CUDA для ускорения вычислений на видеокартах
- 5 120 Ядер Tensor для ускорения матричных операций, лежащих в основе искусственного интеллекта
- До 10-ти раз быстрее, чем при подключении видеокарт по интерфейсу PCIe, благодаря шине NVidia NVLink с пропускной способностью 300 Гбит/с
- До 4х раз быстрее тренировка алгоритмов глубокого обучения по сравнению с другими системами на базе GPU
Сегодня на рынке много решений, работающих с ускорением GPU, но только GPU SuperComputer на базе NVIDIA BigData DGX раскрывает весь потенциал самых современных ускорителей NVIDIA Tesla V100 и использует технологию нового поколения NVIDIA NVLink и архитектуру графических ядер Tensor. Сервис обеспечивает 4-x кратное ускорение тренировки алгоритмов глубокого обучения по сравнению с другими системами на базе GPU. Это возможно благодаря использованию каталога NVIDIA GPU Cloud, который предоставляет доступ к оптимизированным версиям самых популярных фреймворков на сегодняшний день.
Основные поддерживаемые технологии
Высокопроизводительные вычисленияГлубокое и машинное обучениеВизуализацияИнференсУмные городаИнфраструктураМедицина
HOOMD-blue
RELION
PIConGPU
QMCPACK
Parabricks
NAMD
MILC
Microvolution
LAMMPS
GROMACS
GAMESS
CHROMA
BigDFT
PGI Compilers
Lattice Microbes
CANDLE
MATLAB
VMD
RAPIDS
TensorRT Inference Server
PyTorch
TensorRT
TensorFlow
DIGITS
MXNet
NVCaffe
Kaldi
Deep Cognition Studio
Dotscience Runner
MapR PACC
Cuda
Cuda GL
MATLAB
Torch
Theano
Microsoft Cognitive Toolkit
Caffe2
Kinetica
H2O Driverless AI
Chainer
PaddlePaddle
![OmniSci [MapD]](/upload/iblock/756/Snimok-ekrana-2019_06_11-v-14.41.29.jpg "OmniSci [MapD]")
OmniSci [MapD]
VMD
ParaView IndeX
Clara Render Server
ParaView
ParaView OptiX
ParaView Holodeck
IndeX
Smart Parking Detection
DeepStream
CT Organ Segmentation AI
Cuda
Cuda GL
TensorRT
TensorRT Inference Server
Kaldi
Transfer Learning Toolkit
Smart Parking Detection
DeepStream
Dotscience Runner
MapR PACC
Cuda
Cuda GL
DCGM Exporter
Device Plugin
CT Organ Segmentation AI
Clara Render Server
HOOMD-blue
RELION
PIConGPU
QMCPACK
Parabricks
NAMD
MILC
Microvolution
LAMMPS
GROMACS
GAMESS
CHROMA
BigDFT
PGI Compilers
Lattice Microbes
CANDLE
MATLAB
VMD
RAPIDS
TensorRT Inference Server
PyTorch
TensorRT
TensorFlow
DIGITS
MXNet
NVCaffe
Kaldi
Deep Cognition Studio
Dotscience Runner
MapR PACC
Cuda
Cuda GL
MATLAB
Torch
Theano
Microsoft Cognitive Toolkit
Caffe2
Kinetica
H2O Driverless AI
Chainer
PaddlePaddle
OmniSci [MapD]
VMD
ParaView IndeX
Clara Render Server
ParaView
ParaView OptiX
ParaView Holodeck
IndeX
Smart Parking Detection
DeepStream
CT Organ Segmentation AI
Cuda
Cuda GL
TensorRT
TensorRT Inference Server
Kaldi
Transfer Learning Toolkit
Smart Parking Detection
DeepStream
Dotscience Runner
MapR PACC
Cuda
Cuda GL
DCGM Exporter
Device Plugin
CT Organ Segmentation AI
Clara Render Server
Используйте в работе над своим проектом опыт NVIDIA и МТС в области глубокого обучения, и вам не придется тратить лишнее время и деньги на получение нужных вам результатов. Тратьте меньше времени на настройку и оптимизацию и больше занимайтесь исследованиями.
Создавайте инновации быстрее
Высокопроизводительное обучение ускоряет вашу продуктивность, a значит вы потратите меньше времени на работу по вводу вашего решения в промышленную эксплуатацию.
NVIDIA DGX-1 Delivers 140X Faster Deep Learning Training
О нас говорят
Технологии искусственного интеллекта сегодня создают новые возможности в самых разных областях, начиная от финансов, телекома, производства и заканчивая здравоохранением и образованием. Мы рады что, благодаря предложению #CloudMTS, российские компании и исследователи смогут задействовать платформу NVIDIA DGX - мощный инструмент для разработки нейронных сетей.
Сергей Шатов
Очень круто, сразу же предустановлен Docker актуальной версии. Поигрались с машинным обучением, распознанием образов и прочими типовыми задачами. Впечатление положительное, железо работает, проблем с софтом не было, сеть не подводила. С ценовой политикой все адекватно. Нам понравилось.
Иван Муратов
Часто задаваемые вопросы
?Какие версии CUDA поддерживаются?
