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NVIDIA(辉达)今天宣布推出NVIDIAGPUCloud(NGC),这是一个基于云端的平台,让开发人员能够便利地透过个人电脑(PC)、NVIDIADGX系统或云端存取完整的软体套件以驾驭人工智慧改变人类生活的力量。
NVIDIA执行长暨创办人黄仁勋在第八届年度GPU技术大会中表示:「NGC将让开发者更容易存取最新、优化的深度学习框架以及最新GPU运算资源。」
NVIDIA副总裁暨总经理JimMcHugh表示:「我们正在设计一个得以让人工智慧开发人员发挥最大潜能的云端平台,促使他们建立一个更智慧的世界。使用我们最新的云端技术,无论在哪里皆能全力发挥,只要需要随时随地都能使用其加速运算效能。」
对于开发人员与资料科学家而言,若想驾驭深度学习将面临两大挑战。第一是将不可或缺的软体元件集中在单一堆叠里,包含深度学习架构、函式库、操作系统与驱动程式;其次是取得最新GPU运算资源,以便进行神经网路训练。
NVIDIA于今年稍早解决了第一个挑战,藉由将NVIDIADGX-1人工智慧超级电脑中的关键软体元素结合至容器化套装软体。身为NGC一环的NGCSofwareStack软体堆叠套装软体,不但将更容易取得,同时也将持续进行更新与优化,以发挥最大效能。
为了解决硬体方面的挑战,NGC将提供开发人员利用搭载TITANX或GeForce®GTX1080Ti的个人电脑、DGX系统或从云端运行NGC软体堆叠的弹性。
NGC让开发人员更加便利地进行深度学习训练、实验与部署,达到加速与简化深度学习发展的目的。开发人员将能更轻易地设计出更精细複杂的神经网路、处理更多的资料,并加速叠代与产品上市的速度。
NGC具有下列优势:
•量身打造:专为全球最快GPU进行深度学习而设计
•充份优化与整合:NGC软体堆叠将提供各式各样的软体,包含Caffe、Caffe2、CNTK、MXNet、TensorFlow、Theano与Torch框架,以及NVIDIADIGITS™GPU训练系统、NVIDIA深度学习SDK(如cuDNN与NCCL)、nvidia-docker、GPU驱动程式以及NVIDIA®CUDA®,以利快速设计深度神经网路。
•便利:NGC使用者只需一个NVIDIA帐号,不论是在个人电脑、DGX系统或NGC等各类型的系统上,皆能导引人们简易的应用深度学习。
•多功能:平台的设计就是要让用户可在任何地方使用。起初使用者可以从搭载单一GPU的单台个人电脑开始,然后利用DGX系统或透过云端,增加所需更多的运算资源。他们可以输入资料、设定工作型态、选择框架以及开始运作。输出内容则可载入TensorRT™进行推论。
透过NGC,开发人员可以利用多功能平台打造各式大小或类型的模型,也让模型更轻易地从原型进化至部署阶段。他们也可以增加或减少运算资源的使用,并只针对需要的部份付费。
NGC预计将于第三季度进入公共测试版。售价将随后另行公布。欲了解更多资料请至www.nvidia.com/cloud。
掌握NVIDIA最新动态
请订阅NVIDIA官方部落格或追蹤Facebook、Google+、Twitter、LinkedIn与Instagram。浏览NVIDIA相关影片及图片,请至YouTube或Flickr。
NVIDIA推出GPU云端平台简化人工智慧开发
NVIDIA(辉达)今天宣布推出NVIDIAGPUCloud(NGC),这是一个基于云端的平台,让开发人员能够便利地透过个人电脑(PC)、NVIDIADGX系统或云端存取完整的软体套件以驾驭人工智慧改变人类生活的力量。
NVIDIA执行长暨创办人黄仁勋在第八届年度GPU技术大会中表示:「NGC将让开发者更容易存取最新、优化的深度学习框架以及最新GPU运算资源。」
NVIDIA副总裁暨总经理JimMcHugh表示:「我们正在设计一个得以让人工智慧开发人员发挥最大潜能的云端平台,促使他们建立一个更智慧的世界。使用我们最新的云端技术,无论在哪里皆能全力发挥,只要需要随时随地都能使用其加速运算效能。」
对于开发人员与资料科学家而言,若想驾驭深度学习将面临两大挑战。第一是将不可或缺的软体元件集中在单一堆叠里,包含深度学习架构、函式库、操作系统与驱动程式;其次是取得最新GPU运算资源,以便进行神经网路训练。
NVIDIA于今年稍早解决了第一个挑战,藉由将NVIDIADGX-1人工智慧超级电脑中的关键软体元素结合至容器化套装软体。身为NGC一环的NGCSofwareStack软体堆叠套装软体,不但将更容易取得,同时也将持续进行更新与优化,以发挥最大效能。
为了解决硬体方面的挑战,NGC将提供开发人员利用搭载TITANX或GeForce®GTX1080Ti的个人电脑、DGX系统或从云端运行NGC软体堆叠的弹性。
NGC让开发人员更加便利地进行深度学习训练、实验与部署,达到加速与简化深度学习发展的目的。开发人员将能更轻易地设计出更精细複杂的神经网路、处理更多的资料,并加速叠代与产品上市的速度。
NGC具有下列优势:
•量身打造:专为全球最快GPU进行深度学习而设计
•充份优化与整合:NGC软体堆叠将提供各式各样的软体,包含Caffe、Caffe2、CNTK、MXNet、TensorFlow、Theano与Torch框架,以及NVIDIADIGITS™GPU训练系统、NVIDIA深度学习SDK(如cuDNN与NCCL)、nvidia-docker、GPU驱动程式以及NVIDIA®CUDA®,以利快速设计深度神经网路。
•便利:NGC使用者只需一个NVIDIA帐号,不论是在个人电脑、DGX系统或NGC等各类型的系统上,皆能导引人们简易的应用深度学习。
•多功能:平台的设计就是要让用户可在任何地方使用。起初使用者可以从搭载单一GPU的单台个人电脑开始,然后利用DGX系统或透过云端,增加所需更多的运算资源。他们可以输入资料、设定工作型态、选择框架以及开始运作。输出内容则可载入TensorRT™进行推论。
透过NGC,开发人员可以利用多功能平台打造各式大小或类型的模型,也让模型更轻易地从原型进化至部署阶段。他们也可以增加或减少运算资源的使用,并只针对需要的部份付费。
NGC预计将于第三季度进入公共测试版。售价将随后另行公布。欲了解更多资料请至www.nvidia.com/cloud。
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