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        NVIDIA AI Enterprise 2.1全面上市

        作者:徐鵬 時間:2022-07-27 來源:ZOL 收藏

          北京時間7月27日,宣布 Enterprise 2.1全面上市。這款最新版本的端到端和數據分析軟件套件經過優化和認證,支持企業在裸機、虛擬環境、容器和云環境中部署和擴展應用。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202207/436728.htm

              發布亮點:新容器、公有云支持

              AI Enterprise 2.1版本使用最新的NVIDIA RAPIDS提供先進的數據科學,使用最新發布的NVIDIA TAO工具套件進行低代碼AI模型開發。

              為了讓企業AI在混合或多云環境中更容易訪問,AI Enterprise 2.1增加了對在公有云中運行的Red Hat OpenShift和全新Microsoft Azure NVads A10 v5系列的支持。這些通過公有云提供的首批NVIDIA虛擬GPU實例實現了經濟的GPU共享。

              支持最新AI框架

              NVIDIA AI Enterprise使用戶能夠實時了解用于開發與部署的AI工具,同時獲得NVIDIA的企業支持和定期更新。對于依賴早期版本NVIDIA AI框架的用戶,NVIDIA將繼續提供支持,確保管理基礎設施更新的靈活性。

              NVIDIA TAO Toolkit 22.05

              NVIDIA TAO工具套件是NVIDIA TAO的低代碼解決方案。該框架使開發者能夠創建自定義生產級模型,以驅動語音和視覺AI應用。

              最新版本的TAO工具套件現在通過NVIDIA AI Enterprise獲得支持,它加入了許多新的關鍵功能,包括REST API集成、預訓練權重導入、TensorBoard集成以及新的預訓練模型。

              NVIDIA RAPIDS 22.04

              RAPIDS 22.04版本通過在所有NVIDIA數據科學庫中添加新的模型、技術和數據處理能力,為數據工作流程提供更多支持。

              Red Hat OpenShift現已支持公有云

              集成了多項開發運維功能的業內領先企業級Kubernetes平臺Red Hat OpenShift除了能夠進行基于裸機和VMware vSphere的部署外,現在還通過了NVIDIA AI Enterprise認證并支持公有云。這使Kubernetes環境中的標準化AI工作流程能夠在混合云環境中進行擴展。

              Azure NVads A10 v5支持 

              NVIDIA A10 Tensor Core GPU驅動的Azure NVads A10 v5系列提供了GPU可擴展性、經濟性以及部分GPU共享,可實現從六分之一的A10 GPU到兩個完整A10 GPU的靈活GPU共享規模。

              作為支持平臺之一,NVads A10 v5實例通過了NVIDIA AI Enterprise認證,為深度學習推理提供優化的性能,最大限度地提高了云端大規模部署的效用和成本效率。

              Domino Data Lab Enterprise MLOps平臺認證

              NVIDIA AI加速合作伙伴Domino Data Lab的企業MLOps平臺現已通過NVIDIA AI Enterprise認證。該級別認證降低了部署風險,并確保與NVIDIA AI平臺的可靠、高性能集成。

              通過這一合作,雙方將工作負載編排、自助式基礎設施、協作等企業MLOps優勢,與主流加速服務器上的虛擬化所帶來的成本效益相結合。

              嘗試NVIDIA AI Enterprise

              NVIDIA LaunchPad為世界各地的企業機構提供在私有加速計算環境中即時、短期訪問NVIDIA AI Enterprise軟件套件的機會,包括各種操作實驗室。

              通過新的NVIDIA LaunchPad實驗室體驗在NVIDIA AI Enterprise上運行的最新NVIDIA AI框架和工具。這些位于NVIDIA加速基礎設施上的實驗室使企業能夠加快現代化數據驅動型應用的開發和部署,并在用于部署的同一完整堆棧上快速測試和制作整個AI工作流程的原型。

              訪問NVIDIA AI Enterprise 2.1中的新LaunchPad實驗室。

              · 使用Tanzu在VMware vSphere上進行多節點圖像分類訓練

              · 使用NVIDIA Triton部署欺詐檢測XGBoost模型

              · 使用NVIDIA TAO工具套件開發自定義對象檢測模型并使用NVIDIA DeepStream進行部署




        關鍵詞: NVIDIA AI 專業GPU

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