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解決方案
運用科技進(jìn)行整合性創(chuàng)新
背景概述

隨著人工智能與邊緣計算的發(fā)展,各種數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用落地,在在線教育行業(yè)中部署相關(guān)的服務(wù)去支持業(yè)務(wù)開展已成為大勢所趨——深度學(xué)習(xí)下的圖像識別、NLP等技術(shù)給行業(yè)帶來新發(fā)展空間。

數(shù)據(jù)規(guī)模在不斷增長,使用公有云部署業(yè)務(wù)是一種便捷的模式。但越來越多企業(yè)用戶發(fā)現(xiàn),大規(guī)模使用公有云基礎(chǔ)及其深度學(xué)習(xí)API服務(wù),已成為每年開支中的大頭。混合云部署的模式業(yè)務(wù)的模式可能成為更合理的選擇,把部分重要業(yè)務(wù)部署在企業(yè)私有云中,不僅可獲得對業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)安全的全面控制,據(jù)第三方測評,對中小型規(guī)模集群、私有部署甚至可能降低高達(dá)70%的運維服務(wù)費用。把部分業(yè)務(wù)私有部署,已成為在線教育行業(yè)中穩(wěn)健的選擇。

在混合云部署中,云原生計算成為先行崛起的理念。云原生計算依靠資源云化(虛擬化),應(yīng)用云化(標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、可拓展、高可用),云原生(互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模、敏捷,彈性)的優(yōu)勢,逐漸成為人工智能深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等應(yīng)用及服務(wù)的載體。

容器是云原生計算的基石,CNCF對云原生的定位為:容器化、微服務(wù)、容器可以動態(tài)調(diào)度。容器化、持續(xù)交付、DevOps、微服務(wù)組成了云原生計算的理念。一套適合的云原生計算平臺,可以支持多租戶兼顧應(yīng)用服務(wù)、科研、教學(xué)等場地,利用自動化運維工具減少運維人員工作負(fù)擔(dān),為最終用戶提供各層次的應(yīng)用。

解決方案
從滿足應(yīng)用需求的角度出發(fā),建立一個高可擴展、易管理的AI云原生計算平臺環(huán)境。該平臺由提供算力的硬件平臺部分,以及提供資源調(diào)度與監(jiān)控管理、用戶管理的容器云平臺組成。
AI云原生計算硬件平臺規(guī)劃圖
容器云設(shè)計圖
DGX系統(tǒng)
DGX-1具有通過NVLink(NVIDIA的一種高性能GPU互聯(lián)技術(shù))在混合數(shù)據(jù)立方體網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)中連接8臺Tesla V100 GPU加速器的能力,搭配雙插槽Intel Xeon CPU和4個100 Gb InfiniBand網(wǎng)絡(luò)接口卡,DGX-1為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練帶來了前所未有的非凡性能。此外,DGX-1系統(tǒng)軟件和功能強大管理庫可以適時調(diào)整,以用于擴展Tesla V100 GPU網(wǎng)絡(luò)中的深度學(xué)習(xí),為有關(guān)生產(chǎn)和研究的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用提供靈活且可擴展的平臺。
NVIDIA DGX 系統(tǒng)支持內(nèi)容包括:
01
NVIDIA 云管理:容器庫、容器管理、作業(yè)調(diào)度、系統(tǒng)性能監(jiān)控,以及新軟件更新;
02
獲得超級新的軟件更新程序和升級程序;
03
與 NVIDIA 技術(shù)專家直接溝通;
04
包含指導(dǎo)文章、應(yīng)用程序說明和產(chǎn)品文件的可搜索知識庫;
05
通過支持門戶和全天候電話訪問權(quán)限實現(xiàn)快速響應(yīng)并實時解決問題;
06
NVIDIA DGX 系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)軟件的生命周期支持;
07
硬件支持、固件升級、診斷,以及遠(yuǎn)程和現(xiàn)場解決硬件問題;
08
次日配送替換零件。
T4服務(wù)器
用戶已經(jīng)建立、訓(xùn)練、調(diào)整和調(diào)整了模型后需要一個推理解決方案,可以部署到數(shù)據(jù)中心或云。方案中應(yīng)該優(yōu)化使用可用的GPU,以獲得最大可能的性能??赡苓€存在其他需求,例如需要A/B測試功能或支持具有多個同構(gòu)或異構(gòu)GPU的服務(wù)器的能力。
T4服務(wù)器搭載8張NVIDIA Tesla T4。Tesla T4可以加速語音、視頻、搜索引擎、圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Tesla T4 。Tesla T4 擁有 320 個圖靈張量(TURring Tensor)內(nèi)核 + 2560 個 CUDA 內(nèi)核。
GPU 支持混合精度,例如 FP32、FP16、已 INT8 。此外 Tesla T4 還支持 INT4 和實驗性的 INT1 精度模式,較其前身有顯著的進(jìn)步。
Tesla T4 的功耗相當(dāng)?shù)驼{(diào),服務(wù)器 PCIe 插槽的標(biāo)準(zhǔn)供電(75W)已經(jīng)足夠,無需外接 6-pin 。散熱方面,它也無需加裝主動式的風(fēng)扇(服務(wù)器典型的內(nèi)風(fēng)道設(shè)計已經(jīng)足夠)。
Tesla T4 為人工智能視頻應(yīng)用提供極具突破性的性能,其專用的硬件轉(zhuǎn)碼引擎將解碼性能提升至上一代 GPU 的兩倍。T4 可以解碼多達(dá) 38 個全高清視頻流,從而可以輕松地將可擴展的深度學(xué)習(xí)集成到視頻管線中,以提供創(chuàng)新的智能視頻服務(wù)。
TensorRT推理服務(wù)是Nvidia TensorRT推理平臺的一部分,它提供了一種新的軟件解決方案,擴展了模型和框架的實用性,非常有效結(jié)合使用TensorRT及深度學(xué)習(xí)框架和訓(xùn)練好的模型,充分提高了GPU和CPU的利用率。它基于Nvidia Docker,可以從Nvidia GPU Cloud上獲得。
NVIDIA NGX軟件開發(fā)套件中包含的AI增強功能提供了支持,如去噪、分辨率縮放和視頻調(diào)速。
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