資料科學最佳化再上層樓全球七大電腦系統製造商宣告力推以nvidia技術驅動之企業伺服器

資料科學最佳化再上層樓-全球七大電腦系統製造商宣告力推以nvidia技術驅動之企業伺服器

思科、戴尔EMC、富士通、惠普企业、浪潮、联想與

Sugon皆推出NVIDIA T4伺服器架構

透過cuda-x ai加速執行資料分析,機器學習及深度學習

英伟达(輝達)今日宣布全球七大電腦系統製造商,包括思科,戴尔EMC、富士通、惠普企业(HPE),浪潮集团、联想與Sugon均已開始供應可執行NVIDIA資料科學加速軟體的最佳化主流伺服器。

這些伺服器搭載Nvidia®t4 gpu並針對Nvidia cuda-x ai™加速函式庫的執行進行調校,為業界提供一個可用於資料分析與其它各種企業等級作業的標準高效能平台。

T4 GPU耗電量僅70瓦並且設計可在既有的資料中心架構上進行安裝,其能加速所有AI訓練與推論,機器學習,資料分析與虛擬桌面作業。這些獨特的功能組合,已協助打造出全新企業伺服器,透過GPU加速為企業提供更大的效能與更多的用途。

英伟达副總裁暨加速運算部門總經理伊恩·巴克表示:“全球最受歡迎的企業伺服器迅速導入T4代表企業運算全新世代的開端,其中,GPU加速已經成為標準。隨著由NVIDIA技術驅動,並針對資料科學進行最佳化的主流伺服器有如浪潮般席捲而來,全球企業可在該商業應用上,以更快的速度全面部署加速的人工智能。」

全新T4伺服器通過NGC-Ready驗證
思科、戴尔EMC、富士通、惠普企业(HPE),浪潮集团,联想與Sugon今日發表的系統都已經取得NVIDIA NGC-Ready驗證,能在各式各樣加速作業下展現卓越效能。

ngc准备驗證中使用的所有測試軟體,都可透過英伟达NGC™取得,它是一個縝密完整的函式庫容器,內含GPU加速軟體,預先訓練好的AI模型,以及針對資料分析,機器學習,深度學習與經CUDA-X AI進行加速的高效能運算之訓練模型。

於去年(2018年)11月推出的NGC-Ready計劃,特色是包括以內建於NVIDIA GPU的张量核心所驅動的精選系統組合,極為適合各種AI作業。

今日經NGC-Ready驗證的重要T4伺服器包括:

此外,其餘多家合作夥伴也已展開t4伺服器的驗證程序。

全新NGC-Ready系統的企業支援計劃
為了進一步加值此項計畫,nvidia今日也為擁有NGC-Ready系統的客戶,推出企業專屬支援服務,其中包括所有NGC-Ready T4系統,經驗證基於NVLink®與特斯拉®v - 100的伺服器,以及由NVIDIA技術驅動的工作站。

Nvidia NGC支援服務讓客戶能夠直接與NVIDIA的技術專家聯繫,以確保其NGC-Ready的系統能以最佳狀況運作,並極大化系統的效用與用戶的生產力。

用戶將可透過NGC-Ready系統供應商取得NVIDIA支援服務,其中思科已為其經NGC-Ready驗證的NVIDIA V100系統-思科UCS C480 ML提供立即的服務。 HPE也預計於今年六月提供NGC-Ready的T4伺服器-HPE ProLiant DL380 Gen10之服務。其它眾多oem也預計今年第二季開始,推出基於nvidia t4與v100系統的服務。

經頂尖虛擬桌面與應用虛擬化解決方案所認證的全新t4伺服器
搭載nvidia t4的伺服器已取得各大OEM廠針對nvidia虛擬gpu軟體的驗證,其中包含供專家使用的NVIDIA网格®虛擬桌面技術(vPC),以及供創意與技術人員使用的NVIDIA方形住宅区虛擬資料中心工作站(vDWS)。

透過T4伺服器,用戶將可以在最新世代的伺服器上享受高品質的虛擬桌面體驗,與單純透過CPU驅動的网格vPC相比,虛擬桌面基礎架構(VDI)效能最高可提升33%。英伟达同時也宣布已與各大OEM廠展開合作,將推出限時的多年期優惠,以經濟實惠的價格輕鬆使用VDI。

業界廣泛的支持
NGC-Ready系統合作夥伴

思科資料中心解決方案資深總監湿婆Sivakumar表示:“思科是第一家將NVIDIA NGC支援轉售給客戶的OEM公司,藉此,其能在經NGC-ready認證,透過NVLink互連技術搭載8個NVIDIA Tesla V100张量核心GPU的UCS C480毫升M5伺服器上加速深度學習專案。思科也很高興宣布UCS C240 M5與C220 M5伺服器也將支援全新的NVIDIA T4通用GPU,並在相同硬體上為客戶提供彈性,以極大化AI /機器學習與虛擬化作業的基本架構。」

戴尔EMC伺服器與基礎建設系統部門產品管理暨行銷資深副總裁Ravi Pendekanti表示:“戴尔科技正專注於協助客戶進行資訊科技轉型並使其受益於如人工智能等技術進程。身為全球領先的伺服器系統供應商,戴尔EMC持續強化PowerEdge伺服器系列產品,以協助我們的客戶達成目標。我們與NVIDIA的密切合作,以及過去採用各種最新的GPU加速器包括NVIDIA T4等,對於力助客戶在AI訓練與推論發展上保有領先優勢,扮演著舉足輕重的角色。」

富士通企業執行總裁暨資深副總裁與資料中心平台事業部代表Kenichi酒井法子表示:“富士通PRIMERGY伺服器由NVIDIA GPU T4所驅動且已獲得NGC-Ready官方認證,其為兼具實用性與多用途性的先進伺服器,可以滿足現今客戶各式各樣的工作負荷,包含虛擬桌面系統的高效能運作,大數據的高速分析與AI的部署。」

惠普企业副總裁暨高效能運算與AI部門總經理比尔Mannel表示:“我們持續在各類伺服器系列產品中為客戶帶來先進的效能,彈性與安全性,激發全新體驗與更多的商業獲利。藉由HPE把Gen10伺服器與T4 NVIDIA GPU的整合,我們將加速運算效能擴展至主流市場。讓客戶得以從終端到雲端執行一系列廣泛的工作負載,包含機器與深度學習,推論,高效能運算與VDI環境。」

浪潮集团AI與高效能運算總經理劉軍表示:“浪潮集团與NVIDIA攜手為客戶帶來效能最強大的AI產品,以協助其在商業上持續地有所斬獲。搭載全新英伟达T4 NGC-ready GPU的伺服器,經過精細調整後可執行NVIDIA CUDA-X AI加速函式庫,在享有高品質的虛擬桌面體驗時,同時為資料科學家提供完善的解決方案與服務,並支援各種AI作業負載。」

联想副總裁暨資料中心事業群高效能運算/ AI總經理Madhu马特表示:“隨著愈來愈多的企業開始將AI導入商業應用,對於搭載多功能GPU加速器的密集伺服器需求也持續增加。联想與NVIDIA攜手合作為客戶提供所需的基本架構,以便成功導入資料導向的分析與具備競爭優勢的AI應用。联想ThinkSystem SR670在2 u的情況下,最高可支援八個T4 NVIDIA GPU,且與联想智能计算编排(LiCO)一起使用,為客戶於展開AI旅程時,獲得領先市場的經濟規模。」

Sugon資深副總裁沙超群表示:“有鑑於NVIDIA T4優異的效能與通用的功能,Sugon最新的高效能運算資料中心解決方案,透過單一種類GPU伺服器的大規模部署,即可提供AI訓練/推論,渲染與3 d設計等服務,使我們得以大幅降低部署與維運成本。此外,我們特別針對w760進行調整,以便讓nvidia t4發揮最佳效能。」

生態系統夥伴

阿纳达科石油公司技術長桑杰Paranji表示:“英伟达與Kinetica讓我們得以完成高達1000億資料點之大規模渲染高擬真度3 d石油盆地影像如此不可能的任務。Kinetica积极分析平台與由NVIDIA T4所驅動的伺服器將主動分析與AI進行整合,藉由高解析度的地下模型建置與渲染,更有效地進行油田開發。該整合解決方案提供大規模的革命性效能,加速資料科學家與地理學家獲得以GPU進行加速的模型運算結果,為最具資本效益報酬的油田資源更快產出空間與經濟預測。」

Kinetica執行長保罗Appleby表示:“主動分析是第四波由數據所驅動之工業革命的骨幹。透過全新由NVIDIA T4所驅動的伺服器,我們的客戶將能更有效利用由GPU進行加速的數據作業負載,得以與大量快速由穿戴式裝置到車輛,智慧裝置到互聯基礎建設所提供之無止境資料並駕齊驅。簡言之,NVIDIA與Kinetica幫助企業,城市與社會,把用以蒐集洞察的被動性數據資產轉而成為真正能有實質即時回應的主動性數據資產,進而能管理”不成則敗”的轉瞬變化。」

Red Hat副總裁暨Red Hat Enterprise Linux總經理Stefanie Chiras表示:“隨著AI世代來臨,主流資料中心開始佈局採用如T4 NVIDIA GPU等加速器,以產生極大的效果。這些擁有穩定控制平台的新技術相當關鍵,而红色的帽子也計畫替包括Red Hat Enterprise Linux與Red Hat OpenShift容器平台等搭載T4 NVIDIA GPU的伺服器配置服務取得驗證,以滿足此一需求。這將擴大我們在全球oem的生態系統規模與ai實例應用的認證。」

VMware企業策略聯盟資深副總裁苏珊纳什表示:“英伟达與VMware在協助組織將資料中心資源極大化有悠久的合作歷史。企業都想在善用以GPU加速的資料中心設備獲得最多的投資報酬情況下,加速VDI與機器和深度學習的工業負載。由NVIDIA T4驅動的伺服器為其提供一個解決方案,在帶來更高彈性與更好效能的同時,穩固VMWare架構的基本收益。」

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關於nvidia(輝達)
英伟达(輝達)自1999年發明GPU起,成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品,掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧,透過GPU以類人腦方式運作於電腦,機器人與自駕車等,來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊,請瀏覽http://nvidianews.nvidia.com/。

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