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Mit NVIDIA®-Grafikprozessoren für Rechenzentren können Sie Ihre anspruchsvollsten HPC- und Hyperscale-Workloads im Rechenzentrum beschleunigen. Datenwissenschaftler und Forscher können Datenmengen im Petabyte-Bereich nun wesentlich schneller parsen als mit herkömmlichen CPUs. Die Anwendungsbereiche reichen dabei von Energieforschung bis hin zu Deep Learning. NVIDIA-Grafikprozessoren liefern enorme Leistung, um umfangreichere Simulationen schneller denn je zu berechnen. Außerdem bieten NVIDIA-Grafikprozessoren für virtuelle Desktops, Anwendungen und Workstations die höchste Leistung und unterstützen eine hohe Nutzerdichte.
Krankheiten vorbeugen. Smart Cities schaffen. Analysen neu erfinden. Dies sind nur einige wenige Beispiele für die vielfältigen Einsatzbereiche von KI und insbesondere von Deep Learning. Bis vor Kurzem existierte Deep Learning nur in der Theorie. Dann begannen Teams auf der ganzen Welt, Grafikprozessoren von NVIDIA einzusetzen. Bereits heute führen Organisationen dank Deep Learning ehrgeizige Projekte zum Erfolg.
Die Grafikprozessoren NVIDIA Tesla sind die Engine des modernen HPC-Rechenzentrums und bieten bahnbrechende Leistung mit weniger Servern, wodurch schneller Erkenntnisse gewonnen und die Kosten gesenkt werden können.
Mehr als 700 HPC-Anwendungen aus den verschiedensten Bereichen wurden GPU-optimiert, u. a. die 15 wichtigsten HPC-Anwendungen und alle großen Deep-Learning-Frameworks.
Die grafikprozessorbeschleunigten Analysen und interaktiven Visualisierungslösungen, die die DGX-Familie bietet, ermöglichen tiefere Einblicke, dynamische Korrelation und Prognosen mit übermenschlichem Wissen.
Machen Sie sich die Vorteile von KI in Ihrem Unternehmen zunutze und stoßen Sie in Bereiche jenseits der bisherigen Rechenleistung oder des menschlichen Leistungsvermögens vor.
BESCHLEUNIGEN SIE ENTDECKUNGEN IN DER DATENWISSENSCHAFT
Dank der Einführung von RAPIDS können Workflows in der Datenwisschenschaft und bei maschinellem Lernen auf NVIDIA GPUs nun durchgängig auf Minuten statt Tagen beschleunigt werden. Erfahren Sie mehr über NVIDIAs beschleunigte Datenwissenschaftslösungen
Die NVIDIA A100 Tensor-Recheneinheiten-GPU bietet beispiellose Beschleunigung und Flexibilität für KI, Datenanalysen und HPC, um die schwierigsten Computing-Herausforderungen der Welt zu bewältigen.
Die NVIDIA A100 Tensor-Recheneinheiten-GPU bietet beispiellose Beschleunigung und Flexibilität für KI, Datenanalysen und HPC, um die schwierigsten Computing-Herausforderungen der Welt zu bewältigen.
Die NVIDIA EGX A100 kombiniert die Leistungsstärke der NVIDIA Ampere-Architektur mit der verbesserten Sicherheit und der geringeren Latenz der NVIDIA Mellanox ConnectX-6 DX SmartNIC und ermöglicht damit eine sicherere Echtzeit-KI-Verarbeitung an der Peripherie.
HGX A100 ermöglicht standardisierte Hochleistungsserver, die vorhersehbare Leistung bei verschiedenen Anwendungsworkloads bieten und gleichzeitig schnellere Markteinführungszeiten für das Ökosystem der Partner-Serverhersteller von NVIDIA.
NVIDIA DGX Station ist Ihr persönlicher KI-Supercomputer, mit dem auch Sie von DL profitieren. DGX Station bietet ein rasantes Plug-in-, Power-up- und Bereitstellungserlebnis, das einfach und intuitiv ist, und verfügt über eine integrierte Hard- und Softwarelösung, die Ihnen mehr Zeit für die Auswertung von Erkenntnissen lässt.
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NVIDIA-Partner bieten eine große Bandbreite an innovativen Servern, die zu vielfältigen Workloads für KI, HPC und beschleunigtes Computing in der Lage sind. Damit für jeden Workload der optimale Server zur Verfügung steht, hat NVIDIA GPU-beschleunigte Serverplattformen eingeführt, die ideale Serverklassen für verschiedene Anwendungen für Training (HGX-T), Inferenz (HGX-I) und Supercomputing (SCX) empfehlen.
Die Plattformen stimmen alles im Server-Ökosystem des Rechenzentrums aufeinander ab. Wenn sich ein Kunde für eine bestimmte Serverplattform entscheidet, die zu seiner Anwendung für beschleunigtes Computing passt, erzielt er dadurch die branchenweit schnellste Leistung.
Die NVIDIA AI Enterprise-Software-Suite ist eine cloudnative End-to-End-Suite von KI-Tools und -Frameworks, die von NVIDIA für die Ausführung auf VMware vSphere mit NVIDIA-Certified Systems unter Verwendung von NVIDIA-Rechenzentrums-GPUs optimiert und zertifiziert wurde. Damit kann jedes Unternehmen das Computing für KI auf gängigen Systemen beschleunigen.
WORKLOADS IM RECHENZENTRUM MITHILFE DER NVIDIA-PLATTFORM FÜR RECHENZENTREN BESCHLEUNIGEN
TRAINING
Für eine höhere Produktivität von Datenwissenschaftlern und zur Beschleunigung der Bereitstellung von KI-Services ist schnelleres Trainieren immer komplexerer Modelle der entscheidende Faktor. Server mit NVIDIA®-Grafikprozessoren nutzen die Leistung des beschleunigten Computings, um die Trainingszeit für Deep Learning von Monaten auf Stunden oder Minuten zu reduzieren.
INFERENZ
Mit Inferenz beginnt der Einsatz bereits trainierter neuronaler Netze erst richtig. Wenn neue Datenpunkte wie Bilder, Sprache, visuelle Suche oder Videosuche hinzukommen, sind Antworten und Empfehlungen – und damit die eigentlichen Kernaufgaben vieler KI-Services – erst dank Inferenz möglich. Mit einem Server mit nur einem NVIDIA-Grafikprozessor lässt sich der Inferenzdurchsatz gegenüber einem reinen CPU-Server unter Umständen um das 27-Fache erhöhen. Das Potenzial für Kosteneinsparungen ist also enorm.
DAS GEHIRN INTELLIGENTER MASCHINEN UND DES IoT
Deep Learning und erschwingliche Sensoren haben die Voraussetzungen für einen explosionsartigen Anstieg in der Zahl autonomer Maschinen – dem IoT mit KI – geschaffen, der mit der Kambrischen Explosion in der Evolutionsgeschichte vergleichbar ist. Der eingebettete KI-Supercomputer NVIDIA Jetson TX2 bietet 1 TeraFLOPS an Leistung auf einem kreditkartengroßen Modul. Derartige Leistung wird eine neue Welle der Automatisierung in der Fertigung, Drohnen zum Inspizieren gefährlicher Umgebungen und Roboter, die Tag für Tag Millionen Pakete ausliefern, ermöglichen.
HIGH PERFORMANCE COMPUTING
HPC-Rechenzentren müssen die immer höheren Anforderungen von Wissenschaftlern und Forschern an die Rechenleistung unterstützen. Gleichzeitig sind strenge Budgetvorgaben einzuhalten. Früher wurden einfach sehr viele Standardrechenknoten bereitgestellt, was die Kosten stark in die Höhe trieb, jedoch ohne einen gleichwertigen Leistungsgewinn im Rechenzentrum.
Mittlerweile ist die Beschleunigung von mehr als 700 HPC-Anwendungen möglich, darunter der zehn wichtigsten. Alle HPC-Kunden können nun von einem deutlich höheren Durchsatz ihrer Workloads profitieren und gleichzeitig Kosten sparen.
JEDEN WORKLOAD VIRTUALISIEREN
Vieles ändert sich in Unternehmen. Abläufe entwickeln sich immer weiter und Unternehmen müssen allen Mitarbeitern ermöglichen, auf jedem Gerät hochwertige Simulationen und Visualisierungen durchzuführen und moderne Apps für Geschäftsanwendungen zu nutzen.
Die virtuellen Grafikprozessoren und NVIDIA-Grafikprozessoren für Rechenzentren eröffnen IT-Abteilungen ganz neue Möglichkeiten: So sind sie in der Lage, Grafiken und Berechnungen zu virtualisieren, Ressourcen für jeden Workload ganz einfach zuzuweisen und für ihre VDI-Investition die optimale Nutzerdichte zu erzielen.
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