AI/ML アプリケーションを起動前にテストするためのプラットフォームをお探しですが、その冗長環境にアクセスできませんか?新しい AI ワークロードを構築してテストできる機能があれば、時間、費用、頭痛の種を節約できます。 NVIDIA は、開発上の問題の解決策となる可能性のある答えを提供します。しかも無料です！ NVIDIA LaunchPad へようこそ。
NVIDIA LaunchPad のご紹介です。
NVIDIAは先日、LaunchPadを発表しました。これは、企業ユーザーがvSphere 7環境でNVIDIA AI Enterpriseサーバーを2～4週間無料で利用できるハンズオン環境です。企業は、NVIDIA環境への導入を検討しているワークロードでこのサービスを利用できるだけでなく、NVIDIAが作成したラボを利用して、IT担当者がNVIDIA対応サーバーの操作に慣れることもできます。また、ご希望であれば、 Brian BeelerがNVIDIAのLuke WignallとLaunchPadの誕生経緯や内部構造について語り合うポッドキャストもご用意しています。
NVIDIA AI LaunchPadは、Equinixの施設でホストされています。このプラットフォームにより、企業はDGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NVIDIA Fleet Command、およびNVIDIA NGCの事前学習済みモデルを使用して、複雑なAIモデルの開発を加速できます。また、ネットワーク全体に分散されたNVIDIA認定サーバー上で、主流のAIをスケーリングすることもサポートしています。これらの業界標準サーバーは、 VMware vSphere上でNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイートを実行し、最新のハイブリッドクラウドでAIワークロードをスケーリングするのに最適です。
NVIDIA LaunchPad へのアクセス
プロフィール フォームに記入すると、詳細な概要画面がユーザーに表示されます。プロセスは簡単で、AI ソフトウェアとインフラストラクチャにアクセスするための環境をセットアップする手順が示されます。 NVIDIA LaunchPad の目標は、アプリケーションの開発と展開を迅速化することです。
NVIDIA は、一部の企業が AI をさらに使用していないのは、AI が実行できる環境のセットアップの複雑さに対する根拠のない恐怖であると感じています。これを念頭に置いて、NVIDIA は 2 人の異なる AI 専門家を念頭に置いて、これらの懸念に対処するために設計されたラボを作成しました。 AI 環境を立ち上げてサポートする必要がある IT 管理者とマネージャー、およびそれらを使用する必要がある AI 実践者。このサービスを提供することで、AI アプリケーションを実行するための特定のインフラストラクチャの構築に IT 予算を投資する前に、AI のサポートと使用に対する自信を高めることができます。さらに、使い慣れたツールを使用してこの環境に AI ワークロードを展開すると、開発者は NVIDIA GPU を使用して AI プロジェクトの価値を実現できます。
NVIDIA LaunchPad のワークフロー
AI、ML、ハイパフォーマンス コンピューティングのための GPU に最適化されたソフトウェア ハブ
NGC カタログは、エンドツーエンドのワークフローを簡素化し高速化する、GPU に最適化された AI、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC)、およびデータ分析ソフトウェアのハブです。エンタープライズ グレードのコンテナー、事前トレーニングされた AI モデル、オンプレミス、クラウド、またはエッジに展開できる業界固有の SDK を使用すると、企業はソリューションを迅速かつ自信を持って構築し、提供できます。
現時点では、これらのシステムにはNVIDIA A30またはT4 GPUが搭載されている可能性がありますが、新しいカードがリリースされると変更される可能性があります。ハードウェアの種類に関わらず、すべてのシステムはNVIDIA AI Enterpriseを使用します。NVIDIAはこれを次のように説明しています。
「NVIDIAが最適化、認証、サポートを行い、NVIDIA認定システムを搭載したVMware vSphere上で動作するように設計された、エンドツーエンドのクラウドネイティブなAIおよびデータ分析ソフトウェアスイートです。最新のハイブリッドクラウドにおけるAIワークロードの迅速な展開、管理、拡張を実現するNVIDIAの主要なイネーブリングテクノロジーが含まれています。」
ラボには vSphere がプリインストールされており、NVIDIA が提供する URL から vSphere クライアントにアクセスできます。
IT 管理者は、GPU を使用するように VM を構成する手順を説明するラボを用意しています。 AI 実践者は、AI 研究者、データ サイエンティスト、開発者が AI および機械学習アプリケーションを作成するために使用するアプリケーション、フレームワーク、ツールを含む NVIDIA AI Enterprise スイート上に構築されたラボにアクセスできます。
NVIDIA AI Enterprise LaunchPad のチュートリアルの 1 つは、Jupyter ラボ ノートブックを使用して、NVIDIA RAPIDSとニューヨーク市のタクシーデータセットを用いてマンハッタンの乗車料金を予測するものです。データセットには、乗車地点、降車地点、料金、乗客数などの列が含まれています。このラボでは、GPU 上で XGBoost モデルのトレーニングにデータを使用します。NVIDIA が提供するラボは、30 分から数時間かかります。NVIDIA は、各ラボに適した環境を提供します。
NVIDIA ラボ環境とは別に、実用的な AI モデルを確立する機能があります。完全な AI LaunchPad 環境への申し込みは、ラボのリクエストと似ています。
NVIDIA LaunchPad にログインすると、Ubuntu VM の作成、NVIDIA GPU の関連付け、NVIDIA ドライバーの取得と OS への追加、NVIDIA API キーとソフトウェアの取得、およびライセンスの付与を通じて VM をセットアップするための詳細な手順が表示されます。 GPU を使用する VM。 AI ソフトウェアはコンテナベースであるため、ラボには Docker、NVIDIA コンテナ ツール キット、Tensor フローのインストール、AI サンプルの実行が含まれます。これは、独自の AI プロジェクトを構築してデプロイできる総合的な作業環境です。
段階的なアプローチ
VM の構成は十分に文書化されており、入力画面には必要に応じて必要なヘルプが表示されます。NVIDIA は VMware と協力して、必要な構成を実装し、適切なツールをインストールして、最小限のストレスで概念実証環境を起動して実行するためのシンプルなインターフェイスを作成しました。この点についても明確にしておきましょう。これらは非常に優れたマシンです。私たちの環境では、NVIDIA A30 と十分な DRAM およびコアを備えたDell PowerEdge R750を使用しました。
サインアップリクエストが承認されると、NVIDIAからユーザー名と一時パスワードを含むURLが送信されます。前述のとおり、当社の環境はA30 GPUを搭載したDell NVIDIA認定システムでした。ただし、ユーザーのニーズに合わせてエクスペリエンスをカスタマイズするための具体的な構成オプションも用意されています。
変更が必要ですか? NVIDIA LaunchPad は、途中で変更が必要になった場合にユーザーが後退できるように設計されています。メニューには詳細な手順が記載されているので、いつでもアクセスできます。
VM は、構成プロセス中に入力されたハードウェア要件とソフトウェア要件に基づいて作成されます。
Docker コンテナーのインストールと NVIDIA GPU 構成用の Docker Utility Engine の実行に続いて、最後のステップは AI およびデータ サイエンスのアプリケーションとフレームワークをインストールすることです。
vSphere 画面と VM コンソール間の移動もシームレスで、メイン メニューからアクセスできます。推奨されるブラウザの中には、他のブラウザよりもうまく動作するものもあります。 Safari を使用すると胸やけを引き起こす可能性がありますが、それを回避する方法があります。
最後に、AI アプリケーションと追加の VM 構成をインストールすると、プロセスが完了します。問題が発生した場合、NVIDIA は非常に迅速に対応します。実際、私たちは自ら招いた問題に遭遇し、援助が必要になりました。ダウンタイムはほとんどなく、業務を再開できました。公平を期すために言うと、私たちは LaunchPad を評価するメディア組織ですが、NVIDIA は、LaunchPad をテストするすべての人が生産的な時間を過ごせるようにすることに非常に熱心に取り組んでいます。
最終的な考え
NVIDIA LaunchPad は、驚くほど使いやすい堅牢な概念実証ツールです。最終的に、NVIDIA、VMware、および Equinix のコラボレーションにより、NVIDIA の最も人気のある GPU に対して実際の AI および ML アプリケーションをテストするための堅牢な環境が提供されます。
さらに良いことに、NVIDIA は、IT 管理者とデータ サイエンティスト/AI 実践者という、コラボレーションが必要な 2 人の主要人物にとって、これをうまく機能させることができました。こうした最新の AI ワークロードは、従来の IT スタックにストレスを引き起こすことがよくあります。ワークロードは複雑で、高価なハードウェアで実行され、IT 部門にとってサポートの悩みの種となっています。 LaunchPad をよく理解されている vSphere の範囲内に配置することで、IT 部門の典型的な懸念の多くが解消されます。一方、AI 実践者は、堅牢な GPU と起動するコンピューティング環境を備えた、必要なツールをすべて入手できます。完成した VM は、組織が作業を持ち歩きたい場合に簡単に移植できます。
私たちは、NVIDIA のこの無料サービスに興奮しています。これは、VMware ハンズオン ラボや VMware TestDrive を思い出させるだけでなく、その上で独自の AI プロジェクトを操作できるという追加の利点を思い出させるからです。 NVIDIA LaunchPad を使用していたとき、ドキュメントが非常に充実しており、劣悪な環境を誤って排除したときのサポートが優れていることがわかりました。 LaunchPad は最大 4 週間試用できるため、AI 技術の向上に真剣に取り組んでいる組織は、すぐにこれを確認する必要があります。
NVIDIA AI Enterpriseの詳細については、こちらをクリックしてください。NVIDIA LaunchPad の詳細については、こちらをクリックしてください。NVIDIA LaunchPad の利用開始方法については、NVIDIA の営業担当者にお問い合わせください。
NVIDIA LaunchPadポッドキャストを聴いて、さらに詳しく学びましょう。
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