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      1. GPU クラウド
        コンピューティング

        現在、AI はすべてのクラウド サービス プロバイダーで活用されています

        亚洲 欧美 国产 综合

        ディープラーニングのパワー
        をあなたのデータに導入する

        クラウド コンピューティングは、データ センターを民主化し、ビジネスのやり方をまったく変えることにより、業界を一変させました。最も重要な資産は今、お好きなプロバイダーのクラウドに保存されています。ただし、そのデータからインサイトを十分に引き出すには、適切な高性能コンピューティング ソリューションが必要です。

        NVIDIA GPU Cloud

        パフォーマンスを重視して開発されたディープラーニング フレームワーク

        NVIDIA GPU Cloud (NGC) により、AI 研究者は TensorFlow、PyTorch、MXNet などの最適化されたディープラーニング フレームワークに対応する、パフォーマンスを重視して設計されたコンテナーのパワーを活用できます。フレームワークとコンテナーは、NVIDIA によって調整、テスト、認定されており、參加クラウド サービス プロバイダーの最新の NVIDIA GPU で動作するため、ユーザーはインフラを管理するのではなく、革新的な AI ソリューションを見つけるのに時間を費やすことができます。

        GPU クラウド コンピューティングは、あらゆる主要なクラウド プラットフォームにおいてオンデマンドで利用もできます

        クラウドにおける GPU コンピューティングの必要性

        クラウドにおける GPU コンピューティングの必要性

        あなたは、取引記録、センサーログ、畫像、動畫など、毎日大量に生成されるデータに対処する必要があります。ただしその半分は、GPU によるディープラーニングのために、クラウドからデータセンターにデータを転送する作業です。GPU 対応コンピューティングをクラウドに導入することで、大量のデータが生成される場合でも、それから洞察を得るための計算処理能力が得られます。

        GPU クラウド コンピューティングで節約

        GPU クラウド コンピューティングで節約

        數百単位の CPU 商品をインスタンスあたり最大 8 GPU を持つ強力なノードに換えることで最大 70% の節約になります??茖W技術計算やディープラーニングには、従來、高額の先行投資が必要でした。しかしながら、GPU クラウドコンピューティングは、利用回數制の価格、24/7 アップタイム、拡張可能パフォーマンスを採用しています?,F在必要な分だけ利用して料金を支払い、成長に合わせて拡張できます。

         NVIDIA? Tesla?  データセンター GPU があれば、以上の性能が期待どおりに得られます。完全スイートには、データの完全性を維持するエラー修正コード (ECC) メモリや、帯域幅が高くなる GPUDirect リモート ダイレクト メモリ アクセス (RDMA)、GPU 間のピアツーピア通信での短いレイテンシなどの長所があります。

        プロビジョニングの自動化でジョブの待ち行列がなくなる

        プロビジョニングの自動化でジョブの待ち行列がなくなる

        仮想イメージおよび事前設定された  NVIDIA ドライバー とライブラリを利用することで、GPU 対応 HPC クラスターのプロビジョニングが數日や數週間ではなく數分で完了します。計算処理ニーズを満たす場合でも、短い時間だけピーク能力を一気に上げる場合でも、GPU クラウド コンピューティングは必要な拡張性を提供します。