Deep Learning Test Center

NVIDIA DGX A100
Das universelle System für jede KI-Arbeitslast steht Ihnen für Tests zur Verfügung

Mit 5 petaFLOPS KI-Leistung, einer extrem hohen NVLink Bandbreite und der feinkörnigen Zuweisung von Rechenleistung durch die Multi-Instanz-Grafikprozessorfähigkeit ist die DGX A100 für alle KI-Arbeitslasten hervorragend geeignet. Von der Analyse über das Training bis hin zum Inferencing setzt die DGX A100 neue Maßstäbe.

Im Rahmen der Elite Partnerschaft mit NVIDIA bietet DELTA für einen begrenzten Zeitraum Tests auf der DGX A100 via Remotezugang an. Wenn Sie an einem Test Interesse haben und entsprechende Projekte planen, können wir Sie für einen Test einplanen. Bitte füllen Sie das Anfrageformular für einen kostenlosen DGX A100 Benchmark aus oder schicken Sie uns eine E-Mail. Zwecks Speicherung und Verarbeitung ihrer Testdaten stehen unterschiedliche Storage Lösungen bereit, die ihren Wünschen entsprechend in die Testumgebung via HDR InfiniBand eingebunden werden können. Natürlich nehmen wir auch gerne eine individuelle Softwarekonfiguration vor.

Falls die DGX A100 nicht in Ihr Budget passen sollte, können wir Ihnen nach Rücksprache auch andere Systeme aus unserem Portfolio für einen Remote Zugang zur Verfügung stellen. Bitte schicken Sie uns eine E-Mail mit ihren Projektdaten. Wir melden uns dann bei Ihnen, ob wir ein entsprechendes System für Testzwecke bereitstellen können.

Schnellere Lösung größerer, komplexerer Datenwissenschaftsprobleme

Bereitstellung der Infrastruktur und operatives Skalieren der KI

Verkürzung der Zeit für Erkenntnisse und Beschleunigung der Kapitalrendite der KI

FUNKTIONSWEISE DER MULTI-INSTANCE GPU (MIG) TECHNOLOGIE

Ohne MIG konkurrieren verschiedene Aufgaben, die auf demselben Grafikprozessor ausgeführt werden, wie unterschiedliche KI-Inferenzanforderungen, um dieselben Ressourcen wie beispielsweise die Speicherbandbreite. Durch eine Aufgabe, die mehr Speicherbandbreite beansprucht, steht für andere Aufgaben weniger zur Verfügung, sodass mehrere Aufgaben ihre Latenz-Zielwerte verfehlen.

Mit MIG werden Aufgaben gleichzeitig in verschiedenen Instanzen ausgeführt, jeweils mit dedizierten Ressourcen für Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Speicherbandbreite, was zu einer vorhersehbaren Leistung mit hoher Servicequalität und maximaler GPU-Auslastung führt.

Ein NVIDIA A100-Grafikprozessor kann in verschiedene MIG-Instanzen aufgeteilt werden. Ein Administrator könnte beispielsweise zwei Instanzen mit je 20 GB Speicher oder drei Instanzen mit 10 GB oder sieben Instanzen mit 5 GB erstellen. Oder eine beliebige Kombination davon. Auf diese Weise können Systemadministratoren für unterschiedliche Arten von Workloads Grafikprozessoren mit der richtigen Größe bereitstellen.

MIG-Instanzen können auch dynamisch neu konfiguriert werden, sodass Administratoren die GPU-Ressourcen an wechselnde Nutzer- und Geschäftsanforderungen anpassen können. Sieben MIG-Instanzen können z. B. tagsüber zur Inferenz mit geringem Durchsatz verwendet werden und für das Deep-Learning-Training in der Nacht zu einer großen MIG-Instanz umkonfiguriert werden

Gerne besprechen wir alle weiteren Konfiguration im persönlichen Gespräch.
Anschließend wird das Test Setup definiert und Sie erhalten ihren persönlichen Zugang zu dem gewünschten System.

Fragen Sie jetzt ein individuelles Angebot mit Projektrabatt an:

Falls sich für Sie die Anschaffung einer eigenen GPU Lösung nicht lohnt und Sie diese lediglich für einen begrenzten Zeitraum benötigen, können wir ihnen ebenfalls weiterhelfen.
Bitte zögern Sie nicht uns zu kontaktieren. Wir sind jeder Zeit für Sie erreichbar.
Über unser Formular auf dieser Seite (Desktop: siehe rechts, Mobil: siehe unten), per E-Mail oder unter 040-300-672-0.