Nvidia DGX Cloud предлагает несколько преимуществ для развертывания моделей ИИ, что делает его привлекательным решением для предприятий, стремящихся ускорить свои инициативы по ИИ. Вот некоторые из ключевых преимуществ:
** Масштабируемость и гибкость: DGX Cloud позволяет организациям масштабировать свои вычислительные ресурсы вверх или вниз по мере необходимости, что особенно полезно для обработки колебания рабочих нагрузок ИИ. Эта масштабируемость устраняет необходимость в дорогостоящих обновлениях оборудования или расширении центров обработки данных, что позволяет предприятиям быстро адаптироваться к изменению требований без значительных капитальных затрат [1] [11].
** Экономическая эффективность: предоставляя облачную платформу, DGX Cloud уменьшает финансовое бремя, связанное с покупкой и поддержанием локального оборудования. Пользователи платят только за ресурсы, которые они используют, что делает его экономически эффективным вариантом для организаций всех размеров. Эта модель помогает управлять затратами более эффективно по сравнению с традиционными инвестициями в инфраструктуру [2] [11].
** Доступность и сотрудничество: DGX Cloud предлагает легкий доступ к мощным вычислительным ресурсам из любой точки мира. Эта доступность особенно полезна для удаленных команд или организаций, которые необходимо сотрудничать в нескольких местах. Это позволяет предприятиям нанимать и работать с лучшими талантами по всему миру, улучшая пул доступных ресурсов для инициатив ИИ [11].
** Безопасность и поддержка: DGX Cloud обеспечивает безопасную среду для разработки и развертывания приложений ИИ, обеспечивающих защиту данных, а приложения защищены без требуния дополнительных инвестиций в безопасность. Кроме того, NVIDIA предлагает постоянную поддержку и обслуживание аппаратного и программного обеспечения, снижая бремя для внутренних ИТ-команд и обеспечение того, чтобы вычислительные ресурсы всегда были актуальны и оптимально функционируют [11].
** Высокопроизводительные вычисления: каждый экземпляр облака DGX оснащен восемью графическими процессорами NVIDIA H100 или A100 Tensor Core, обеспечивающих до 640 ГБ памяти графического процессора на единицу. Эта высокопроизводительная вычислительная возможность ускоряет задачи обучения и вывода искусственного интеллекта, позволяя организациям эффективно обрабатывать крупномасштабные модели ИИ и массовые наборы данных [2] [6]. Интегрированное высокоскоростное хранение и сеть NVIDIA обеспечивает быструю передачу данных с низким уровнем зале, что еще больше повышает производительность [2].
** Экспертная поддержка и интеграция программного обеспечения: Пользователи облаков DGX имеют доступ к экспертам NVIDIA AI и комплексному набору программного обеспечения, включая NVIDIA AI Enterprise Software. Эта поддержка и интеграция программного обеспечения оптимизируют разработку, развертывание и управление модели искусственного интеллекта, позволяя разработчикам сосредоточиться на инновациях модели, а не на управлении инфраструктурой [1] [10].
** Бесплатная многокласная портативность: DGX Cloud поддерживает развертывание в нескольких облачных средах, что позволяет организациям выбирать предпочтительный облачный провайдер и программные инструменты. Эта гибкость гарантирует, что модели ИИ могут быть разработаны и развернуты в любом месте, максимизируя ROI и уменьшая блокировку поставщика [1] [7].
В целом, NVIDIA DGX Cloud предоставляет мощную, гибкую и экономичную платформу для развертывания моделей ИИ, позволяя предприятиям ускорить свои инициативы по ИИ при минимизации сложностей инфраструктуры.
Цитаты:
[1] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud/
[2] https://www.serversimply.com/blog/nvidias-dgx-cloud-the-future-of-jevelopment-in-chlo-cloud-environment
[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] https://developer.nvidia.com/blog/seamlessmally-cale-ai-across-cloud-environments-with-nvidia-dgx-cloud-serverless inference/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=What+ARE+The+BeneFits+Of+Using+Nvidia%27S+Dgx+Cloud+Fits+ и+ Ml+Works%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-advantages-configurations-and-setup-guide
[12] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-dgx-cloud-giving-every-enderprise-instant-ccess-to-ai-supercomputer-from-a-browser