spot_img
22 ноября, 2024
ДомойТелекомСобытияOracle и NVIDIA: впервые поставщик публичных облачных сервисов будет поддерживать платформу NVIDIA...

Oracle и NVIDIA: впервые поставщик публичных облачных сервисов будет поддерживать платформу NVIDIA HGX-2

Компании Oracle и NVIDIA объявили, что корпорация Oracle стала первым поставщиком облачных сервисов, поддерживающим платформу NVIDIA HGX-2TM в Oracle Cloud Infrastructure для удовлетворения потребностей следующего поколения технологий аналитики данных, машинного обучения и ИИ. Компании также объявили о коммерческой доступности поддержки в Oracle Cloud Infrastructure глубокого обучения и контейнеров HPC из реестра контейнеров NVIDIA GPU CloudTM (NGC) с GPU-ускорением.

Быстрый прогресс в искусственном интеллекте и высокопроизводительных вычислениях (HPC) изменил целые отрасли – от возможности создания автономных транспортных средств до стимулирования работ в области моделирования мирового климата, но также потребовал значительного увеличения сложности и вычислительной мощности систем. Платформа HGX-2 предназначена для высокоточных вычислений, она дает возможность ускорить работу самых требовательных и ресурсоемких приложений благодаря вычислительной мощности 2 петафлопса и памяти GPU общей емкостью 0,5 терабайта с 16 графическими процессорами NVIDIA Tesla V100 Tensor Core и интерконнектом NVSwitch. Поддерживая платформу HGX-2 в Oracle Cloud Infrastructure, как в конфигурации «bare metal», так и для экземпляров виртуальных машин, компании Oracle и NVIDIA помогают заказчикам решать самые сложные задачи ИИ и HPC для наиболее требовательных рабочих нагрузок.

Корпорация Oracle также объявила о поддержке программного обеспечения с открытым исходным кодом RAPIDSTM, представленного NVIDIA для комплексного выполнения конвейеров обучения на массивах данных, ускоренных на графических процессорах NVIDIA. ПО RAPIDS будет доступно на этой неделе в облачной инфраструктуре Oracle Cloud Infrastructure через NGC. RAPIDS значительно ускоряет конвейеры интеллектуального анализа данных, перемещая рабочие нагрузки на GPU. Тем самым оптимизируется процесс машинного обучения — большее количество итераций позволяет добиться лучшей точности модели. Специалисты по обработке и анализу данных могут быстро и эффективно интегрировать RAPIDS с минимальными изменениями программного кода, что позволяет значительно ускорить работу комплекса инструментальных средств анализа данных Python. Благодаря этому новому предложению и поддержке контейнеров NGC, компании Oracle и NVIDIA позволяют клиентам легко развертывать контейнерные приложения и фреймворки для задач HPC, аналитики данных и ИИ, беспрепятственно выполнять их в облачной инфраструктуре Oracle Cloud Infrastructure.

«Мы очень рады этому сотрудничеству с NVIDIA. Мир вычислений продолжает расширять границы возможного, и мы предоставляем клиентам программное обеспечение, инструментальные средства и облачную инфраструктуру, необходимые для решения самых сложных задач, — отметил Клей Магуйрк, старший вице-президент по разработке программного обеспечения Oracle Cloud Infrastructure — Независимо от того, являетесь ли вы инженером, специалистом по обработке и анализу данных, исследователем или разработчиком, мощные возможности вычислений и облаков теперь в ваших руках».

Для дальнейшего ускорения работы используемых клиентами процессов аналитики данных Oracle Cloud Infrastructure также работает с NVIDIA над поддержкой программного обеспечения RAPIDS в масштабе всей платформы, включая Oracle Data Science Cloud. Программное обеспечение RAPIDS без проблем работает в Oracle Cloud, поддерживая потребности клиентов решении задач HPC, ИИ и аналитики данных и предоставляя им все преимущества экземпляров GPU, доступных в Oracle Cloud Infrastructure.

 «Это новое сотрудничество с Oracle поможет стимулировать невероятные инновации в самых разных отраслях, — считает Ян Бак, вице-президент и генеральный менеджер по направлению Accelerated Computing компании NVIDIA. — Используя новейшие технологии NVIDIA, корпорация Oracle имеет хорошие возможности для удовлетворения спроса на GPU-ускорение в задачах глубокого обучения, высокопроизводительных вычислений, аналитики данных и машинного обучения».

НОВОСТИ ПО ТЕМЕ

СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ

11,991ФанатыМне нравится
1,015ЧитателиЧитать
3,086ЧитателиЧитать
714ПодписчикиПодписаться
- Реклама -