Workflows für die Datenwissenschaft waren bisher langsam und schwerfällig. Dabei sind sie beim Laden, Filtern und Bearbeiten von Daten sowie beim Training und Bereitstellen von Modellen von CPUs abhängig. Grafikprozessoren reduzieren die Infrastrukturkosten erheblich und bieten überragende Leistung für End-to-End-Workflows für Datenwissenschaft mithilfe von NVIDIA RAPIDS™-Open–Source-Softwarebibliotheken.
Um Datenwissenschaft und KI zu fördern, benötigen Unternehmen Zugriff auf Tools, die die GPU-basierten Systeme optimieren können – von der Cloud über Rechenzentren bis hin zur Peripherie. Die Softwarelösungen von NVIDIA umfassen alle modernen Workloads und ermöglichen IT-Administratoren, Datenwissenschaftlern, DevOps-Teams und Entwicklern einen schnellen und einfachen Zugriff auf das, was sie benötigen.
Software von der Entwicklung zur Bereitstellung
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Datenanalysen
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Training
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Inferenz
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High Performance Computing
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Grafik
Datenanalysen
KI-Training
Neuronale Netzwerke für Deep Learning werden immer komplexer. Dadurch sind die KI-Trainingszeiten gestiegen, was zu niedrigerer Produktivität und höheren Kosten führt. NVIDIA-Softwarelösungen beschleunigen das Training erheblich, was zu tieferen Einblicken in kürzerer Zeit, erheblichen Kosteneinsparungen und schnellerem ROI führt.
KI-Rückschlüsse
Die Nachfrage nach ausgefeilten KI-fähigen Diensten wie Computer Vision, Gesprächs-KI und personalisierten Empfehlungssystemen steigt immer mehr. Gleichzeitig werden Datensätze immer größer, Netzwerke immer komplexer und die Ansprüche an die Latenz immer höher, damit die Anforderungen der Nutzer erfüllt werden können. Grafikprozessoroptimierte Ressourcen ermöglichen diese Dienste mit der Geschwindigkeit und Leistung, die Sie benötigen.
High Performance Computing
High-Performance Computing (HPC) ist eines der wichtigsten Tools für den wissenschaftlichen Fortschritt. Mehr als 700 Anwendungen in einer Vielzahl von Domänen werden durch GPU-Computing und beliebte Sprachen wie C, C++, Fortran und Python beschleunigt, die zur Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung dieser Anwendungen verwendet werden, was den Weg für wissenschaftliche Entdeckungen ebnet.
Grafik
Von der Datenwissenschaft bis hin zu virtuellen Umgebungen bewältigen Unternehmen größere und komplexere Grafik-Workloads als je zuvor. NVIDIA® Quadro RTX™-Grafikprozessoren mit NVIDIA-Software für virtuelle Grafikprozessoren im Rechenzentrum liefern die Leistung, um diese anspruchsvollen Herausforderungen beim Visual Computing zu meistern. Mit fortschrittlicher Technologie für KI, Echtzeit-Raytracing und Grafik können IT-Teams Server für eine Vielzahl von Workloads zu einem Bruchteil der Kosten, des Platzbedarfs und der Leistungsanforderungen von CPU-basierten Lösungen bereitstellen.
Entwickeln, Optimieren und Bereitstellen von grafikprozessorbeschleunigten Anwendungen
Das NVIDIA CUDA®-Toolkit stellt eine Entwicklungsumgebung zur Erstellung von hochleistungsfähigen, grafikprozessorbeschleunigten Anwendungen bereit. Mit dem CUDA-Toolkit können Sie Ihre Anwendungen auf grafikprozessorbeschleunigten Embedded-Systemen, Desktop-Workstations und Notebooks in Unternehmens-Rechenzentren und cloudbasierten Plattformen entwickeln, optimieren und bereitstellen.
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Container
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Modelle
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Modellskripte
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Helm-Diagramme
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Professionelle Lösungen
Schnellere Bereitstellung und Ausführung von Workloads mit Containern
Die NGC-Container-Registrierung, die KI, Datenwissenschaft und HPC umfasst, bietet eine umfangreiche Palette an GPU-optimierter Software für NVIDIA-GPUs.
Von NVIDIA optimiert, getestet und perfektioniert. NGC-Container bieten eine leistungsstarke und einfach zu implementierende Software, die schnellste Ergebnisse liefert und es Nutzern ermöglicht, Lösungen von einem getesteten Framework aus zu entwickeln, mit vollständiger Kontrolle.
Schnellstart von Projekten mit vorab trainierten Modellen
Viele KI-Anwendungen haben die gleichen Anforderungen: Klassifizierung, Objekterkennung, Sprachübersetzung, Text-to-Speech, Empfehlungsdienste, Stimmungsanalyse und vieles mehr. Anwendungen mit diesen Funktionen können schneller entwickelt werden, wenn Sie mit einem vorab trainierten Modell beginnen, dass Sie für Ihren speziellen Anwendungsfall optimieren. NGC bietet vorab trainierte Modelle für eine Vielzahl allgemeiner KI-Aufgaben, die für NVIDIA Tensor Core-Grafikprozessoren optimiert sind, und lässt sich einfach durch Aktualisierung einiger weniger Schichten neu trainieren, wodurch Sie wertvolle Zeit sparen.
Erstellen Sie präzise optimierte KI-Modelle mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen
NGC bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und Skripts zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen mit Beispielkennzahlen zu Leistung und Genauigkeit, damit Sie sie mit Ihren Ergebnissen vergleichen können. Mit fachmännischer Anleitung zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen für die Bildklassifizierung, Sprachübersetzung, Text-to-Speech und mehr können Datenwissenschaftler schnell leistungsoptimierte Modelle erstellen, indem Sie die Hyper-Parameter einfach anpassen.
Automatisierte Bereitstellungen mit Helm-Charts
Helm-Charts automatisieren die Software-Bereitstellung in Kubernetes-Clustern und ermöglichen es den Nutzern, sich auf die Verwendung und nicht die Installation Ihrer Software zu konzentrieren.
NGC beherbergt Kubernetes-Ready-Helm-Charts, die die Bereitstellung leistungsstarker Software von Drittanbietern vereinfachen. NGC ermöglicht es DevOps auch, ihre Helm Diagramme zu pushen und gemeinsam zu nutzen, sodass Teams konsistente, sichere und zuverlässige Umgebungen nutzen können, um die Entwicklungs- und Produktionszyklen zu beschleunigen.
Mit den Helm-Charts bietet NGC NVIDIA GPU Operator, eine Suite von NVIDIA-Treibern, Container-Laufzeit, ein Plug-in für das Gerät und eine Verwaltungssoftware, die IT-Teams in Kubernetes-Clustern installieren können, um Benutzern schnelleren Zugriff auf Ihre Workloads zu ermöglichen
Schnellere Bereitstellung von Lösungen mit sofort einsatzbereiten KI-Workflows
NGC verfügt über branchenspezifische SDKs, darunter für das Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge, Robotik, Smart Citys und mehr. Mit Funktionen wie dem TAO-Toolkit können Entwickler und Datenwissenschaftler eine Anwendung schnell und nahtlos erstellen, z. B. das neue Trainieren von Objekterkennung und Bild-Klassifizierungsmodellen, und dann einfach mit dem NVIDIA DeepStream SDK für intelligente Videoanalysen bereitstellen.
Führende Software-Anwendungsfälle
Gesprächs-KI
NVIDIA Riva ist ein Framework zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Diensten für multimodale Gesprächs-KI, die modernste Deep-Learning-Modelle verwenden und in Echtzeit auf beschleunigtem Computing ausgeführt werden.
Empfehlungsdienste
NVIDIA Merlin ist ein Framework zum Erstellen von hochleistungsfähigen, Deep-Learning-basierten Empfehlungssystemen, die bessere Prognosen als herkömmliche Methoden bieten und die Click-through-Raten erhöhen.
Computer Vision
NVIDIA Metropolis bringt Ordnung in die Datenflut von Billionen Sensoren für reibungslosen Einzelhandel, Verkehrstechnik in Smart Citys, optische Inspektion in Fabrikhallen, Patientenversorgung in medizinischen Einrichtungen und vieles mehr.
Simulation und Modellentwicklung
Das NVIDIA-HPC-SDK ist eine umfassende Suite von Compilern, Bibliotheken und Software-Tools, die die Produktivität, Leistung und Mobilität von Entwicklern maximieren und das Erstellen grafikprozessorbeschleunigter HPC-Anwendungen optimieren.
NVIDIA SimNet ist ein Toolkit für KI- und Physik Simulationen. Von KI-gestützten Physiksimulationen bis hin zu komplexen nicht physikalischen Problemen hilft das Toolkit Wissenschaftlern und Forschern bei der Lösung von Vorwärts-, Umkehr-und Datenassimilations-Problemen.
Visualisierung
NVIDIA-IndeX® ist ein interaktives SDK für volumetrische 3D-Visualisierungen, mit dem Wissenschaftler und Forscher riesige Datensätze visualisieren und mit ihnen interagieren, Änderungen in Echtzeit an ihnen vornehmen und zu den relevantesten Teilen ihrer Daten navigieren können.
IndeX ist in ParaView integriert, eines der beliebtesten HPC-Visualisierungstools. Der einfache Zugriff auf IndeX-Funktionen ermöglicht es Nutzern, in Echtzeit mit ihren bestehenden Workflows zur Volumenvisualisierung zu interagieren.
Rendering
Mit NVIDIA RTX™-beschleunigter Software können Designer und Künstler die lokale Workstation-Leistung steigern, Aufträge offline rendern und finale Raytracing-Bilder in einem Bruchteil der Zeit erzeugen, die für herkömmliche CPU-basierte Render-Knoten benötigt wird.
Virtualisierung
Mit der NVIDIA-Software für virtuelle GPUs (vGPU) können Nutzer grafikreiche virtuelle Desktops und Workstations erleben und rechenintensive Server-Workloads ausführen, darunter KI, Deep Learning, Datenwissenschaft und HPC – und das alles auf einer virtuellen Maschine.
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Mitglied im NVIDIA-Entwicklerprogramm werden
Mitglieder können die gesamte Palette an SDKs einsehen. greifen Sie auf Hunderte von Ressourcen zu, installieren Sie Leitfäden und vieles mehr.