数据中心领导者借助NVIDIA DGX POD提升AI效益 NVIDIA合作伙伴提供经验证的可扩展型AI系统。

作者 Tony Paikeday

大多数数据中心在设计的时候都未曾考虑到人工智能的爆炸性增长和独特需求。

NVIDIA DGX POD为每个想要优化其计算、存储和网络基础设施的数据中心架构师提供了发展蓝图,以应对AI融合型应用的增长浪潮。

包括Arista、思科、DDN、Dell EMC、IBM Storage、Mellanox、NetApp和Pure Storage等在内的业内数据中心领导者已围绕DGX POD,推出了基于其各自特有技术的相关产品。

提升AI投资效益

机器学习和深度学习曾经仅是学术实验室里的科学项目。而如今它们已成为主流功能,帮助企业实现降本增效。

但提升投资回报意味着需要具有扩展性的AI-ready数据中心。许多机构之所以无法做到,原因很简单,就是因为AI工作负载消耗的资源之大是其他重要任务无法相比的。

SATURNV是NVIDIA基于NVIDIA DGX系统构建的一台大型基础设施,我们基于此设施执行了一些最重要、最具突破性的工作。实际上,我们最近借助一套基于NVIDIA DGX-2的配置在MLPerf基准测试中创下了六项AI性能记录。这套系统是我们使用SATURNV所遵循的设计原则和架构,在短短三周内就打造而成的。

构建您自己的SATURNV

Arista、思科、DDN、Dell EMC、IBM Storage、Mellanox、NetApp和Pure Storage都基于NVIDIA DGX,提供了统包型基础设施解决方案。这些集成系统为客户提供了经验证的方法,能够配合其数据中心技术合作伙伴使用。当然,每个企业都能够建立自己的SATURNV,以满足各自的需求。

GTC大会期间AI基础设施相关新闻

本周在GTC期间,我们的生态系统合作伙伴都发布了有关DGX POD的重大新闻:

  • 继DGX-1后,NetApp ONTAP AI现可搭配NVIDIA DGX-2使用。借助基于DGX-2和革命性的NVSwitch GPU网络结构的系统,NetApp使机构能够构建针对前所未有的模型和数据并行性进行基础架构优化。通过云闪存与全球首个单节点2 petaflops系统相结合,NetApp ONTAP AI针对任何规模都能实现加速,更快地产出结果。
  • Pure Storage宣布推出超大规模AIRI,其重新定义了AI基础架构的部署规模,该设施基于Pure Storage Flashblade、NVIDIA DGX-1和NVIDIA DGX-2构建而成。 AIRI的成功在于其具有可扩展性的方式,始于DGX-1系统的两个节点,如今能够无缝扩展至拥有64个机架的优化型AI基础架构。
  • DGX POD生态系统的最新成员是采用NVIDIA DGX-1的Dell EMC Isilon。它现已作为一个集成化的端到端统包型AI解决方案走向商用,该解决方案由北美领先的渠道合作伙伴提供,并即将在全球推出。
  • 红帽将值得信赖的Red Hat Enterprise Linux与NVIDIA DGX系统相结合。通过在Red Hat Enterprise Linux上添加DGX-2认证,机构无需在开发者生产力和性能与IT操作兼容性之间权衡取舍。借助2 petaflops NVIDIA DGX-2系统,他们能二者兼得。

DGX-Ready:让AI- Ready数据中心触手可及

建立在DGX POD之上是实现大规模AI的重要因素。对于那些没有数据中心或资本支出的人来说,现在有一个好消息能使其快速实现。越来越多的数据中心托管服务提供商很清楚如何协助您从计划走向投产。

他们每个都经过认证,具备托管DGX基础设施的能力。他们可通过一个极具吸引力的外包运营支出模型来运行基于DGX POD构建的AI基础架构,消除设施和资本预算之间的鸿沟。

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关于NVIDIA

NVIDIA(纳斯达克股票代码:NVDA)在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长,重新定义了现代计算机显卡,并且对并行计算进行了革新。最近,通过将GPU作为可以感知和理解世界的计算机、机器人乃至自动驾驶汽车的大脑,GPU深度学习再度点燃了全新的计算时代——现代人工智能。更多信息,请访问http://nvidianews.nvidia.com/

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