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NVIDIA DGX Angebot 
NVIDIA Deep Learning
KI steht niemals still. Sie ist lebendig, dynamisch und die treibende Kraft für Innovationen in vielen Branchen rund um den Globus. KI entwickelt sich stetig weiter. Genau wie wir alle. Von Visionären, Ärzten und Lotsen bis hin zu Künstlern, Sicherheitsexperten und Lehrern. KI hilft uns dabei, uns weiterzuentwickeln, und die nächsten Herausforderungen anzugehen.
Der NVIDIA DGX SuperPOD™ ist eine optimierte Rechenzentrumslösung mit 32x (1SU) und bis zu 127x (2SU) DGX™ H100 Servern, Speicherservern und Netzwerk-Switches zur Unterstützung des Trainings und der Inferenz von KI-Modellen mit einem oder mehreren Knoten unter Verwendung von NVIDIA KI-Software.
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Grafikprozessoren, um Ihre Workflows für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI ganz einfach zu beschleunigen. Führen Sie komplette Workflows für die Datenwissenschaft mit Hochgeschwindigkeits-GPU-Computing und Parallelisieren von Datenladungen, Datenmanipulation und maschinellem Lernen aus – für 50-mal schnellere durchgehende Pipelines für Datenwissenschaft.
Deep Learning Frameworks bieten die Möglichkeit eigene Entwürfe, Trainings und die Validierung von tiefen neuronalen Netzwerken über eine High-Level-Programmierschnittstelle zu erstellen. Weit verbreitete Deep-Learning-Frameworks wie Caffe2, Cognitive Toolkit, MXNet, PyTorch, TensorFlow und andere setzen auf GPU-beschleunigte Bibliotheken wie zum Beispiel cuDNN und NCCL.
Beschleunigtes Computing und KI geben der nächsten Generation von Medizinprodukten und fortschrittlicher biomedizinischer Forschung einen gewaltigen Schub. Mit einer Plattform für Bildgebung, Genomik, Patientenüberwachung und Medikamentenentwicklung, die überall eingesetzt werden kann – von Edge-eingebettet bis hin zu jeder Cloud – bietet NVIDIA Clara™ im Gesundheitswesen die Möglichkeit, Innovationen zu entwickeln und den Weg zur Präzisionsmedizin zu beschleunigen.
NVIDIA Clara™ Parabricks ist ein Berechnungs-Framework, das Genomik-Anwendungen von der DNA bis zur RNA unterstützt. Es nutzt die CUDA-, HPC-, KI- und Datenanalyse-Stacks von NVIDIA, um GPU-beschleunigte Bibliotheken, Pipelines und Referenzanwendungs-Workflows für Primär-, Sekundär- und Tertiäranalysen zu erstellen.
