Deep Learning

DIE NEUE WELT DES KI-COMPUTING

Mit dem Aufkommen von Deep Learning und KI erlebt die Welt des Computings einen erstaunlichen Wandel. Für das Training als auch für die Inferenz ist Deep Learning auf GPU-Beschleunigung angewiesen. NVIDIA stellt diese überall bereit, wo sie benötigt wird – in Rechenzentren, auf Desktops, Laptops, in der Cloud und auf den weltweit schnellsten Supercomputern.

DIE GRUNDLAGEN ZU DEEP-LEARNING-TRAINING

Ihre persönliche Deep-Learning-Plattform

Wählen Sie die optimale Plattform für all Ihre Deep-Learning-Anforderungen – von lokalen Workstations hin zu KI in großem Umfang im Rechenzentrum und der Cloud.

Der richtige Grafikprozessor für Ihre Anforderungen

Skalieren Sie hin zum Rechenzentrum mit NVIDIA Ampere® A100 oder NVIDIA Hopper® H100 für die leistungsstärksten KI-Lösungen.

Software, die Ihr Deep Learning vorantreibt

Kurbeln Sie Ihren Ansatz in Sachen Deep Learning an – mit einer Bibliothek von Software und Frameworks im Deep-Learning-SDK. Nutzen Sie zusätzliche Entwicklerressourcen, um Ihre neuronalen Netzwerke schneller zu optimieren.

MEHR FÜR Entwickler

DIE RICHTIGE LÖSUNG FÜR IHR DEEP-LEARNING-TRAININGSPROJEKT

CLOUD & Rechenzentrum

Grafikprozessorbeschleunigte Rechenzentren bieten bahnbrechende Leistung mit weniger Servern. Das Ergebnis sind schnellere Einblicke und drastisch niedrigere Kosten. Speichern, verarbeiten und analysieren Sie vertrauliche Daten und wahren Sie gleichzeitig die betriebliche Sicherheit.
Cloud-Computing hat durch die Demokratisierung des Rechenzentrums und Veränderungen der Unternehmensprozessen alle Branchen revolutioniert. Erfassen Sie Einblicke aus in der Cloud gespeicherten Daten, mit NVIDIA-Grafikprozessoren, die bei jedem wichtigen Cloud-Service-Anbieter auf der ganzen Welt verfügbar sind.

MEHR ERFAHREN

WORKSTATION

Erhalten Sie Zugriff auf hochleistungsfähiges Computing für Deep Learning auf Ihrem Desktop. Von virtuellen Desktops, Anwendungen und Workstations hin zu optimierten Containern in der Cloud finden Sie alles, was Sie benötigen, um mit Deep Learning vor Ort loszulegen – wann immer Sie möchten.