本日の GPU テクノロジ カンファレンスで、NVIDIA は、データ サイエンティスト、アナリスト、エンジニアを対象とした新しいワークステーションの提供を支援するために、主要な OEM およびシステム ビルダーと協力していることを発表しました。 OEM およびシステム ビルダーは、HP、Dell、Lenovo などの大手企業が主導し、NVIDIA Quadro RTX GPU と NVIDIA CUDA-X AI を統合するシステムを構築しています。これらの新しいテクノロジーにより、企業はより生産性を高めながら、より迅速かつ正確な予測を行うことができるようになります。
これらの新しいワークステーションは、データ分析、機械学習、ディープ ラーニング専用に構築されており、これらはすべて、NVIDIA Quadro RTX GPU と NVIDIA CUDA-X AI によって提供される高度な計算能力を必要とします。このワークステーションは、金融、保険、小売、専門サービスなどの分野に最適です。ワークステーションは、RAPIDS、TensorFlow、PyTorch、Caffe などの高速データ サイエンス ソフトウェアを活用することもできます。
特長とメリットは次のとおりです。
- デュアル ハイエンド Quadro RTX GPU - 最新の NVIDIA Turing GPU アーキテクチャを搭載し、エンタープライズ展開向けに設計されたデュアル Quadro RTX 8000 および 6000 GPU は、NVIDIA NVLink 相互接続テクノロジーを使用して最大 260 テラフロップスのコンピューティング パフォーマンスと 96 GB のメモリを実現します。 Quadro RTX を搭載したデータ サイエンス ワークステーションは、VR を含む大規模なデータセットの 3D 視覚化に必要なグラフィックス能力に加えて、最大のデータセットと計算集約型のワークロードを処理するための容量と帯域幅を提供します。
- データ サイエンス ソフトウェア スタック - Linux オペレーティング システムと Docker コンテナ上に構築されています。
- NVIDIA CUDA-X AI - ディープ ラーニング、機械学習、データ分析を高速化するための NVIDIA の GPU アクセラレーション ライブラリのコレクション。 CUDA-X AI には、深層学習プリミティブを高速化する cuDNN、機械学習アルゴリズムを高速化する cuML、推論用のトレーニング済みモデルを最適化する TensorRT、およびその他 15 を超えるライブラリが含まれています。これらは NVIDIA Tensor コア GPU とシームレスに連携して、AI ベースのアプリケーションの開発と展開のためのエンドツーエンドのワークフローを加速します。 CUDA-X AI は、TensorFlow、PyTorch、MXNet などの深層学習フレームワークや、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud などの主要なクラウド プラットフォームに統合できます。
- NVIDIA RAPIDS - データ準備、従来の機械学習、グラフ分析のための、GPU で高速化された一連のライブラリ分析。
- Anaconda Distribution – NVIDIA は、Anaconda, Inc. とともに、データ サイエンティストが Python/R、データ サイエンス、AI、機械学習を実行するための革新的な方法である Anaconda Distribution を提供しています。
- エンタープライズ対応 - ミッションクリティカルなエンタープライズ展開のニーズを満たすために、ワークステーション メーカーと協力してテストおよび最適化されています。
- オプションのソフトウェア サポート - ディープ ラーニングや機械学習のフレームワークを含む、NVIDIA が開発したソフトウェアとコンテナによる安心感を提供します。
利用状況
データ サイエンティスト向けの NVIDIA 搭載システムは、Dell、HP、Lenovo などの世界的なワークステーション プロバイダーや、AMAX、APY、Azken Muga、BOXX、CADNetwork、Carri、Colfax、Delta、EXXACT、Microway、Scan、シスジェンとシンクメイト。
Amazon