NVIDIA DGX Cloud มีประโยชน์หลายประการสำหรับการปรับใช้โมเดล AI ทำให้เป็นทางออกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการเร่งความคิดริเริ่ม AI ของพวกเขา นี่คือข้อดีที่สำคัญบางประการ:
** ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: DGX Cloud ช่วยให้องค์กรสามารถปรับขนาดทรัพยากรการคำนวณของพวกเขาขึ้นหรือลงตามต้องการซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจัดการเวิร์กโหลด AI ที่ผันผวน ความสามารถในการปรับขนาดนี้ช่วยลดความจำเป็นในการอัพเกรดฮาร์ดแวร์ราคาแพงหรือการขยายศูนย์ข้อมูลทำให้ธุรกิจสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วกับการเปลี่ยนแปลงความต้องการโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายอย่างมีนัยสำคัญ [1] [11]
** ต้นทุน-ประสิทธิผล: ด้วยการจัดหาแพลตฟอร์มบนคลาวด์ DGX คลาวด์จะลดภาระทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับการจัดซื้อและบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์ในสถานที่ ผู้ใช้จ่ายเฉพาะทรัพยากรที่พวกเขาใช้ทำให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับองค์กรทุกขนาด รุ่นนี้ช่วยจัดการค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเทียบกับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิม [2] [11]
** การเข้าถึงและการทำงานร่วมกัน: DGX Cloud ให้การเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณที่ทรงพลังได้ง่ายจากทุกที่ในโลก การเข้าถึงนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับทีมงานระยะไกลหรือองค์กรที่จำเป็นต้องทำงานร่วมกันในหลายสถานที่ ช่วยให้ธุรกิจสามารถจ้างและทำงานร่วมกับผู้มีความสามารถระดับสูงทั่วโลกเพิ่มจำนวนแหล่งข้อมูลที่มีอยู่สำหรับการริเริ่ม AI [11]
** ความปลอดภัยและการสนับสนุน: DGX Cloud จัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลได้รับการปกป้องและแอปพลิเคชันมีความปลอดภัยโดยไม่ต้องใช้การลงทุนด้านความปลอดภัยเพิ่มเติม นอกจากนี้ NVIDIA ยังให้การสนับสนุนและการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องสำหรับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ลดภาระของทีมไอทีภายในและทำให้มั่นใจว่าทรัพยากรการคำนวณนั้นทันสมัยอยู่เสมอและทำงานได้ดีที่สุด [11]
** การคำนวณประสิทธิภาพสูง: อินสแตนซ์ DGX CLOUD แต่ละอินสแตนซ์มีการติดตั้ง NVIDIA H100 หรือ A100 TENSOR CORE GPU แปดตัวซึ่งให้หน่วยความจำ GPU GPU สูงถึง 640 GB ต่อหน่วย ความสามารถในการคำนวณประสิทธิภาพสูงนี้ช่วยเร่งการฝึกอบรม AI และงานการอนุมานทำให้องค์กรสามารถจัดการโมเดล AI ขนาดใหญ่และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [2] [6] การจัดเก็บความเร็วสูงและเครือข่าย NVIDIA ในตัวทำให้มั่นใจได้ว่าการถ่ายโอนข้อมูลที่รวดเร็วและล่าช้าต่ำเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม [2]
** การสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญและการรวมซอฟต์แวร์: ผู้ใช้คลาวด์ DGX สามารถเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญ Nvidia AI และชุดซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมรวมถึงชุดซอฟต์แวร์ Nvidia AI Enterprise Software การสนับสนุนและการรวมซอฟต์แวร์นี้ปรับปรุงการพัฒนาโมเดลการปรับใช้และการจัดการช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรมแบบจำลองมากกว่าการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน [1] [10]
** พกพาหลายคลาวด์ที่ไร้รอยต่อ: DGX Cloud รองรับการปรับใช้ในสภาพแวดล้อมคลาวด์หลายสภาพให้องค์กรสามารถเลือกผู้ให้บริการคลาวด์และเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ต้องการ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดล AI สามารถพัฒนาและปรับใช้ได้ทุกที่เพิ่ม ROI และลดการล็อคผู้ขาย [1] [7]
โดยรวมแล้ว NVIDIA DGX Cloud ให้แพลตฟอร์มที่ทรงพลังยืดหยุ่นและคุ้มค่าสำหรับการปรับใช้โมเดล AI ทำให้องค์กรสามารถเร่งความคิดริเริ่ม AI ของพวกเขาในขณะที่ลดความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน
การอ้างอิง:
[1] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud/
[2] https://www.serversimply.com/blog/nvidias-dgx-cloud-the-future-of-ai-development-in-the-loud-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/seamless-scale-ai-across-cloud-environments-with-nvidia-dgx-cloud-serverless-inference/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=wate+are+the+benefits+of+using+nvidia%27s+dgx+cloud+e+ai+and+ml+workloads%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-ery-enterprise-instant-access-to-ai-supercomputer-from-a-browser