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NVIDIA发布GPU云平台,简化人工智能开发

摘要: 美国加利福尼亚州圣何塞—GPU技术大会—2017年5月10日— NVIDIA公司 今日宣布推出基于云端的NVIDIA GPU 云 (NGC)平台,从而让开发者能够通过个人电脑、NVIDIA DGX系统或云端便利地访问综合的的套装软件,以充分利用 ...
美国加利福尼亚州圣何塞—GPU技术大会—2017年5月10日— NVIDIA公司 今日宣布推出基于云端的NVIDIA GPU 云 (NGC)平台,从而让开发者能够通过个人电脑、NVIDIA DGX系统或云端便利地访问综合的的套装软件,以充分利用人工智能的变革性力量。

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在第八届年度GPU技术大会上表示:NGC将助力开发者更加便利地访问最新的优化深度学习框架和最新的GPU计算资源。

NVIDIA副总裁兼总经理Jim McHugh 表示:“我们推出的这一云平台将帮助人工智能开发者摆脱束缚,构建更加智能的世界。无论身在何处,开发人员都能借助我们云端的最新技术,展现最佳的工作成果。它能够按照开发人员的需要,随时随地实现加速计算。”

开发者和数据科学家在利用深度学习时会遇到两大挑战。一是需要将深度学习框架、库、操作系统和驱动程序这些必要的软件组集成到单个堆栈之中。二是如何获取最新的GPU计算资源来训练神经网络。

今年早些时候,NVIDIA通过将主要的软件打包整合到NVIDIA DGX-1™人工智能超级计算机中解决了第一项挑战。这种被称作NGC软件堆栈的软件包将作为NGC的一部分,向更广泛的人群开放使用,并将持续更新和优化,以实现最高性能。

为了解决硬件层面的挑战,NGC将给开发者灵活的选择,让他们在配备TITAN X或GeForce® GTX 1080 Ti的个人电脑、DGX系统或云端运行NGC软件堆栈。

NGC将加快并简化深度学习的发展,让开发者能够更加轻松地进行深度学习训练、实验和部署。开发者将可以轻松设计出更为复杂的神经网络、处理更多数据、快速迭代并更快地推向市场。

NGC具备以下优势:

特定用途:专为在世界上最快的GPU上运行深度学习而设计。
优化和集成:NGC软件堆栈将提供丰富的软件,包括Caffe、Caffe2、CNTK、MXNet、TensorFlow、Theano和Torch框架,以及NVIDIA DIGITS™ GPU训练系统、NVIDIA深度学习SDK (例如cuDNN和NCCL)、nvidia-docker、GPU驱动程序和用于快速设计深度神经网络的NVIDIA® CUDA®。
便利:只需一个NVIDIA帐户,NGC用户就能在一个简单应用程序的引导下,全面了解个人电脑、DGX系统或NGC等全部类型系统中的深度学习工作流项目。
多功能:它能够在任何地方运行。用户可以从个人电脑上的单个GPU开始,并通过DGX系统或云端添加更多的计算资源。它们能够导入数据、设置作业配置、选择框架并点击运行。然后,输出的内容可加载到TensorRT中进行推理。

有了NGC,开发者能够借助多功能平台构建任何大小或类型的模型,从而更轻松地推动模型从原型设计到完成部署的流程进展。开发人员可以增加或减少计算资源,并且可以根据其需求进行支付。

NGC预计于第三季度进入公开测试阶段。定价将于日后公布。欲了解更多信息,请访问www.nvidia.com/cloud。


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本文作者
2017-5-12 10:56
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