NVIDIA: mejor rendimiento para la IA.

Para aprovechar las ventajas que ofrece la inteligencia artificial, se necesita una gran capacidad de cálculo. El potente sistema NVIDIA® DGX™ cumple estos requisitos. Se basa en la plataforma de alto rendimiento de GPU NVIDIA. Lo que lo hace especial es que NVIDIA DGX ofrece a las empresas un software optimizado para la GPU y una gestión simplificada en un sistema compacto.

Las ventajas de DGX Station y DGX Server:

Software y hardware integrados.

Basado en la tecnología NVIDIA™ Tensor Core para acelerar la IA y HPC.

Entrenamiento de deep learning, inferencia y aceleración de análisis en un solo sistema.

Rendimiento inigualable para acelerar las iteraciones y la innovación.

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DGX en el centro de datos.

NVIDIA DGX™ A100 es el sistema universal para todas las cargas de trabajo de IA y ofrece una densidad de cálculo, rendimiento y flexibilidad sin precedentes en el primer sistema de IA de 5 petaFLOPS del mundo. NVIDIA DGX A100 cuenta con el acelerador más avanzado del mundo, la GPU NVIDIA A100 Tensor Core, que permite a las organizaciones consolidar el entrenamiento, la inferencia y el análisis en una infraestructura de IA unificada y fácil de implementar con acceso directo a los expertos en IA de NVIDIA.

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DGX en la oficina.

NVIDIA® DGX Station A100 es un sistema compacto del tamaño de una estación de trabajo que ofrece las últimas tecnologías, una rápida implementación y una capacidad de cálculo local increíble. Para asistirle durante su trabajo, se ha integrado un sistema de refrigeración silencioso y una serie de herramientas para acelerar el desarrollo.

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¿Qué GPU ofrecen el mejor rendimiento?
A100.

Hay un procesador que es perfecto para la inteligencia artificial: La NVIDIA® A100 ofrece una aceleración sin precedentes a cualquier escala en el entrenamiento e inferencia de deep learning, el análisis de datos y la HPC. 

Con los núcleos Tensor de tercera generación, la nueva arquitectura Ampere permite multiplicar por 20 el rendimiento en el entorno de la IA, mientras que la nueva función de GPU multiinstancia (MIG) permite y optimiza la distribución de la carga de trabajo en hasta siete instancias, lo que permite a los equipos de ciencia de datos trabajar con la mayor eficiencia posible.

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T4.

La NVIDIA® T4 es un todoterreno en un factor de forma compacto. Este acelerador aporta una densidad y una flexibilidad muy elevadas. Está optimizada para la inferencia de deep learning y es un complemento ideal para los sistemas de entrenamiento de deep learning.

En lo que respecta a los gráficos, la T4 ofrece una experiencia de usuario nativa para escritorios virtuales de oficina, así como para estaciones de trabajo virtuales del segmento CAD de gama media. 

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A40.

Hoy en día, para que las estaciones de trabajo ofrezcan el mejor rendimiento posible, la mejor opción es la NVIDIA® A40. Este acelerador ofrece suficiente rendimiento para aplicaciones muy exigentes, como CAD, simulaciones y realidad virtual, e incluso permite el renderizado en tiempo real para obtener un resultado fotorrealista.

Choose the right NVIDIA Data Center GPU

Workload

 

Description

NVIDIA A100 SXM4

NVIDIA A100 PCIe

NVIDIA T4

NVIDIA A40

 

World's Most Powerful Data Center GPU

Versatile Data Center GPU for Mainstream Computing

World's Most Powerful Data Center GPU for Visual Computing

Deep Learning Training

For the absolute fastest model training time

8-16 GPUs
for new installs

4-8 GPUs

 

 

Deep Learning Inference

For batch and real-time inference

1 GPU w/ MIG

1 GPU w/ MIG

1 GPU

 

HPC / AI

For scientific computing centers and higher ed and research institutions

4 GPUs with MIG for
supercomputing centers

1-4 GPUs with MIG for
higher ed and research

 

 

Render Farms

For batch and real-time rendering

 

 

 

4-8 GPUs

Graphics

For the best graphics performance on professional virtual workstations

 

 

2–8 GPUs for mid-range
virtual WS or
mainstream graphics

4-8 GPUs for highest
performing graphics
and simulation

Enterprise Acceleration

Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference

1-4 with MIG for compute intensive
multi-GPU workloads

1-4 GPUs with MIG for
compute intensive
single GPU workloads

4-8 GPUs for balanced
workloads

2-4 GPUs for graphics
intensive and compute
workloads

Edge Acceleration

Edge solutions with differing use cases and location

 

1-2 GPU with MIG

1-8 GPUs for inference
and video workloads

2-4 GPUs for graphics
intensive & AR/VR
workloads

Workload

 

Description

NVIDIA A100 SXM4

NVIDIA A100 PCIe

 

World's Most Powerful Data Center GPU

Deep Learning Training

For the absolute fastest model training time

8-16 GPUs
for new installs

4-8 GPUs

Deep Learning Inference

For batch and real-time inference

1 GPU w/ MIG

1 GPU w/ MIG

HPC / AI

For scientific computing centers and higher ed and research institutions

4 GPUs with MIG for
supercomputing centers

1-4 GPUs with MIG for
higher ed and research

Render Farms

For batch and real-time rendering

 

 

Graphics

For the best graphics performance on professional virtual workstations

 

 

Enterprise Acceleration

Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference

1-4 with MIG for compute intensive
multi-GPU workloads

1-4 GPUs with MIG for
compute intensive
single GPU workloads

Edge Acceleration

Edge solutions with differing use cases and location

 

1-2 GPU with MIG

Workload

 

Description

NVIDIA T4

NVIDIA A40

 

Versatile Data Center GPU for Mainstream Computing

World's Most Powerful Data Center GPU for Visual Computing

Deep Learning Training

For the absolute fastest model training time

 

 

Deep Learning Inference

For batch and real-time inference

1 GPU

 

HPC / AI

For scientific computing centers and higher ed and research institutions

 

 

Render Farms

For batch and real-time rendering

 

4-8 GPUs

Graphics

For the best graphics performance on professional virtual workstations

2–8 GPUs for mid-range
virtual WS or
mainstream graphics

4-8 GPUs for highest
performing graphics
and simulation

Enterprise Acceleration

Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference

4-8 GPUs for balanced
workloads

2-4 GPUs for graphics
intensive and compute
workloads

Edge Acceleration

Edge solutions with differing use cases and location

1-8 GPUs for inference
and video workloads

2-4 GPUs for graphics
intensive & AR/VR
workloads

 

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