توفر Nvidia DGX Cloud عدة فوائد لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها حلاً جذابًا للمؤسسات التي تسعى إلى تسريع مبادرات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية:
** قابلية التوسع والمرونة: تتيح DGX Cloud للمؤسسات توسيع نطاق موارد الحوسبة لأعلى أو لأسفل حسب الحاجة ، وهو مفيد بشكل خاص للتعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. تزيل قابلية التوسع هذه الحاجة إلى ترقيات الأجهزة باهظة الثمن أو التوسعات في مركز البيانات ، مما يتيح للشركات من التكيف بسرعة مع المتطلبات المتغيرة دون نفقات رأسمالية كبيرة [1] [11].
** فعالية التكلفة: من خلال توفير منصة قائمة على السحابة ، يقلل DGX Cloud من العبء المالي المرتبط بشراء الأجهزة المحلية والحفاظ عليها. يدفع المستخدمون فقط للموارد التي يستخدمونها ، مما يجعلها خيارًا فعالًا من حيث التكلفة للمؤسسات من جميع الأحجام. يساعد هذا النموذج في إدارة التكاليف بشكل أكثر كفاءة مقارنة مع استثمارات البنية التحتية التقليدية [2] [11].
** إمكانية الوصول والتعاون: توفر DGX Cloud وصولًا سهلاً إلى موارد الحوسبة القوية من أي مكان في العالم. إن إمكانية الوصول هذه مفيدة بشكل خاص للفرق أو المنظمات عن بُعد التي تحتاج إلى التعاون عبر مواقع متعددة. يسمح للشركات بتوظيف والعمل مع أفضل المواهب على مستوى العالم ، مما يعزز مجموعة الموارد المتاحة لمبادرات الذكاء الاصطناعي [11].
** الأمان والدعم: توفر DGX Cloud بيئة آمنة لتطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وضمان حماية البيانات والتطبيقات آمنة دون الحاجة إلى استثمارات أمان إضافية. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم NVIDIA الدعم والصيانة المستمرة للأجهزة والبرامج ، مما يقلل من العبء على فرق تكنولوجيا المعلومات الداخلية وضمان أن تكون موارد الحوسبة محدثة دائمًا وتعمل على النحو الأمثل [11].
** الحوسبة عالية الأداء: تم تجهيز كل مثيل Cloud DGX بثمانية وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 أو A100 ، مما يوفر ما يصل إلى 640 جيجابايت من ذاكرة GPU لكل وحدة. إن إمكانية الحوسبة عالية الأداء هذه تسرع مهام التدريب والاستدلال من الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح للمؤسسات من التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع ومجموعات البيانات الضخمة بكفاءة [2] [6]. تضمن شبكات التخزين العالية المتكاملة وشبكات NVIDIA نقل البيانات السريعة المنخفضة ، مما يؤدي إلى زيادة أداء الأداء [2].
** دعم الخبراء وتكامل البرمجيات: يمكن لمستخدمي DGX Cloud الوصول إلى خبراء NVIDIA AI ومجموعة برامج شاملة ، بما في ذلك مجموعة برامج NVIDIA AI Enterprise. هذا الدعم وتكامل البرمجيات تبسيط تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي ونشره وإدارته ، مما يسمح للمطورين بالتركيز على الابتكار النموذجي بدلاً من إدارة البنية التحتية [1] [10].
** قابلية النقل المتعددة السلس: تدعم DGX Cloud النشر عبر بيئات سحابية متعددة ، مما يسمح للمؤسسات باختيار مزودها السحابي المفضل وأدوات البرمجيات. تضمن هذه المرونة أن يتم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى ونشرها في أي مكان ، مما يزيد من عائد الاستثمار وتقليل قفل البائع [1] [7].
بشكل عام ، توفر NVIDIA DGX Cloud منصة قوية ومرنة وفعالة من حيث التكلفة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح للمؤسسات تسريع مبادرات الذكاء الاصطناعي مع تقليل تعقيدات البنية التحتية.
الاستشهادات:
[1] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud/
[2] https://www.serversimply.com/blog/nvidias-dgx-cloud-the-future-of-aive-development-in-l-cloud-odinment
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[4] https://aitoday.com/artificial-intelligence/leveraging-nvidia-dgx-systems-for-ai-deployment-the-easy-guide/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud-create/
[6] https://www.fibermall.com/blog/dgx-server.htm
[7]
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=WhatoT+the+Th+Benefits+of+ Using+Nvidia٪27S+DGX+Cloud+For+Ai+and+D+MlOwloads٪3F
[9] https://www.channelinsider.com/managed-services/nvidia-ai-for-msps/
[10] https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/rw1pmos
[11] https://www.serversimply.com/blog/how-to-connect-to-nvidia-dgx-cloud-davantages-configurations-and-setup-guide
[12] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-dgx-cloud-miving-every-enterprise-instant-access-to-ai-supercomputer-from-a-browser