Deep learning workstation modelltanításhoz

Ha deep learning alapú kutatással, fejlesztéssel foglalkozol, ezekre a munkaállomásokra van szükséged.

Egy hétköznapi PC-n is el lehet indítani egy modellt – de a deep learning nem erről szól. A neurális hálók betanítása másodpercenként akár sok gigabájtnyi adat mozgatásával jár a memória és a GPU között. Ehhez pedig PCIe Gen5 sávszélesség, megbízható hibatűrő RAM, munkaállomás kategóriájú alaplap, megfelelő hűtési rendszer és számos egyéb összetevő kell. Ráadásul ezeknek a lehető leghatékonyabban és a legnagyobb kompatibilitásban kell dolgozniuk, hogy egyetlen megbízható, nagy terhelhetőségű munkaállomássá álljanak össze. Az AI Learning gépek erre vannak tervezve. Már belépő szinten is NVIDIA RTX PRO Blackwell GPU-kkal, Intel Ultra vagy Ryzen 9 platformon, akár 256 GB RAM-mal, PCIe Gen5 támogatással, nagy teljesítménytartalékkal és kifogástalan folyadékhűtéssel rendelkeznek. Pro és Extreme kategóriában pedig AMD Threadripper platformon, akár két Blackwell GPU-val is kérhetőek.

Az előtelepítés sem mellékes. Minden AI Learning gépre felkerül az NVIDIA NGC Deep Learning Docker image – az NVIDIA által összerakott, verziókompatibilis csomag, amelyben a CUDA, cuDNN, PyTorch és TensorFlow már együtt működik. Nem kell kísérletezni, nem kell driver-kompatibilitást vadászni. Elindítod a konténert, és elkezded a munkát. Ennyi.

AI / Deep Learning keretrendszerek

TensorFlow

PyTorch

Keras

JAX

Anaconda

MXNet

Caffe

Caffe2

GPU computing & infrastruktúra

NVIDIA CUDA

cuDNN

NVIDIA DIGITS

RAPIDS

Docker

Modellek & deployment

Hugging Face

ONNX