一机全能——GTC上黄教主发布的NGC服务器在哪里?

作者: 云计算机网 分类: 云计算知识 发布时间: 2018-09-12 14:10

美国时间3月18日-21日,英伟达(NVIDIA)公司在加州圣何塞举办的GPU技术大会(GTC 2019)上正式推出NGC计划,旨在为当前所有数据中心计算应用提供广泛的GPU加速。曙光W760-G30R作为全能型GPU推理服务器,搭载NVIDIA Tesla T4 GPU,已经通过NGC认证测试,目前同步发布成为第一批NGC-Ready的计算平台。W760-G30R是面向数据中心设计的主流服务器,在改进散热系统后可支持最多6块NVIDIA Tesla T4 GPU,可应对全部GPU应用的异构加速平台。同时通过NGC认证的还有支持8块NVIDIA NVLink V100,面向高密度GPU计算和深度学习训练的X795-G30训练服务器。

通过NGC-Ready认证的系统可以支持NVIDIA的所有NGC软件包,这些软件包基于CUDA-X, 可以在各个应用层上加速用户的各种GPU应用场景,包括深度学习训练,推理,加速高性能计算,进行大数据分析和管理,3D图形设计和CAE分析等。通过全方位的软件支持,用户可以把精力从软件开发本身解放出来,专注于数据分析和自身业务。 同时,通过NGC-Ready的系统可以获得NVIDIA的GPU开发服务,通过向中科曙光购买该服务,将获得与DGX系列产品相同的软件预装,开发支持服务等必要内容。最大限度地提高系统利用率和用户工作效率。

NGC系统使用简单,基于NVIDIA Tesla T4 GPU的全功能策略,用户在部署时建议采用容器化,通过vGPU直接把应用发布给开发者,使用同样的硬件平台,企业客户可以在此基础上构建并灵活部署和迁移各项GPU加速的应用,真正实现软件定义计算的功能。

中科曙光的一直致力于建立开放、统一的产品生态与理念,这与NVIDIA不谋而合。曙光与NVIDIA进一步合作将带来各种可能性,曙光目前实现多样化的产品业态全线支持英伟达系列GPU产品,并将双方的优势互补,共同推动人工智能技术和产品的发展。中科曙光视觉与智能产品总监宋迪说。

目前,全球各行各业和研究团队都在开展人工智能、机器学习以及深度学习项目,作为中国最早采用和推动GPGPU(General Purpose Computing on GPU,即在图形处理器上进行加速计算)异构计算技术的高性能计算的厂商,早在2015年6月,中科曙光、中科院计算所、NVIDIA公司就共同成立深度学习联合实验室。2018年,中科曙光面向深度学习应用的开源平台建设及应用项目,成功入选互联网+、人工智能创新发展、数字经济试点重大工程拟支持项目名单。

作为支撑人工智能技术的幕后力量,同时也是国内是唯一一家同时具备完整的GPU服务器产品线和视觉计算产品的厂商,未来,中科曙光将在深度学习未来的发展过程中融合高性能计算和云平台等多方面技术优势,打造面向更广泛用户群体的产品应用体系,开拓人工智能的应用领域,构建良好的人工智能生态环境,助力人工智能技术在各行各业的发展融合。

  • 毋庸置疑服务器虚拟化技术大大的提高了数据中心的效率。

    根据对1602位IT专业人士的市场调研结果,ESG研究公司发现有将近四分之三(74%)的北美企业和大中型企业目前都在使用服务器虚拟化技术,另外12%的企业目前正在对这项技术进行评估或者体验。

    服务器虚拟化的影响将绝不是一种短期现象,ESG研究公司的所有调研数据都表明了服务器虚拟化技术在未来两年内将持续增长和加大投入的态势。

    但是如果你沉迷于虚拟化技术领域的资讯,市场和宣传信息并受到这些信息的引导,你会认为IT行业正在对工作负载实现快速自动化的过程,虚拟机被成百上千的配置,每个人都在快速的向云挺进--但事实上速度并没有那么快。

    *多数部署了服务器虚拟化的企业运行的虚拟机数量都没有超过250个(无论是投入实际应用还是处于测试/研发阶段的)。

    *在非虚拟化支持的平台上运行的遗留系统和遗留应用软件是妨碍企业更加深入的部署服务器虚拟化的首要因素。

    *ESG目前调研的企业用户中不到三分之一的企业采用的是虚拟机在线迁移,当他们实施在线迁移时,首先会将其应用在事先规划好的硬件维护上。

    服务器虚拟化是一项能为企业用户提供持续价值的伟大技术,但是目前服务器虚拟化技术对于现有的应用软件(IT部门之前所管理的应用软件)而言更多的是处于待命的状态。

    IT运作在整合工作负载(之前的Windows环境下运行的),数据中心甚至流程操作上取得了长足的进步,但是我认为不认为服务器虚拟化是未来的平台。

    当云来临时,定义更加清晰的企业可能会探索可供选择的应用软件平台和消费模式,如今这些企业的需求是:

    #1.将物理服务器迁移至虚拟机,来用于工作负载整合,提高应用软件可用性和改进灾难恢复流程。

    #2.维护应用软件,使其得到更好的保护和更有效的运行

    #3.将工作负载迁移至更加高效和经济的平台--云。

    企业用户整体跳过#1,采用#2并为#3做好准备是个似是而非的命题。

    或者当他们对#1进行过渡并将#2到#3设置为高优先级时,可能性更大的是将#1作为后备选择。

    关注点直接集中在大家相信将#将自然而然的将IT带入全面自动化的自助服务企业。

    这种情况当然会发生,但是安全,企业复杂性,应用软件现有的投入和对应用软件平台的创新随着时间的推移会减缓服务器虚拟化的增长速度并提高整个行业和各种类型企业的合理性和消费量。#p#分页标题#e#

    (责任编辑:admin)

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