NVIDIA 在本週的 AWS re:Invent 大會上宣布了一系列消息。我們對新聞進行了總結，為您提供重點內容。
AWS 上的 NVIDIA DGX 雲端：大規模 AI 運算
NVIDIA DGX Cloud AI 平台已在 AWS Marketplace 上提供，為企業提供完全託管的高效能解決方案來訓練和自訂 AI 模型。該平台提供了條款方面的靈活性，可以直接接觸 NVIDIA 專家，並為旨在擴展 AI 功能的企業提供可擴展性。早期採用者，例如 Canva 家族的 Leonardo.ai，正在利用 DGX Cloud 開發先進的設計工具。
採用 NVIDIA Blackwell 的 AWS 液冷資料中心
AWS 推出了適用於高密度運算晶片的液體到晶片冷卻解決方案，提高了人工智慧工作負載的效能和能源效率。該創新系統整合了空氣冷卻和液體冷卻，支援下一代超級運算系統，如 NVIDIA GB200 NVL72 和未來基於 NVIDIA Blackwell 的平台。 Blackwell 將支援 Amazon EC2 P6 執行個體以及 AWS 上的 DGX Cloud 和 Project Ceiba 等項目，為 AI 應用程式提供最大的效能和可擴展性。
使用 NVIDIA Isaac Sim 在 AWS 上加速機器人模擬
NVIDIA Isaac Sim 由 Amazon EC40 G2e 執行個體上的 NVIDIA L6S GPU 提供支持，擴展了 AWS 上的機器人開發。 Isaac Sim 使開發人員能夠在虛擬環境中模擬人工智慧驅動的機器人，並包括透過 OpenUSD NIM 微服務的高級合成資料生成工具。包括 Aescape、Cobot 和 Swiss Mile 在內的機器人創新者在部署前使用 Isaac Sim 來驗證設計並優化效能。
AWS 上的 NVIDIA BioNeMo 用於藥物發現
NVIDIA BioNeMo 與 AWS HealthOmics 集成，以簡化 AI 驅動的藥物發現。 A-Alpha Bio 和 SoftServe 等公司利用 BioNeMo 的功能來加速研究。例如，A-Alpha Bio 在 AWS 上使用 NVIDIA H12 GPU 將推理速度提高了 100 倍。此外，SoftServe 也推出了 Drug Discovery，這是一種利用 NVIDIA 藍圖的生成式 AI 解決方案，旨在簡化藥物開發工作流程。
企業應用程式的即時人工智慧藍圖
NVIDIA 的 AI 藍圖可部署在 AWS 上，因此能夠快速整合到工作流程中。使用案例包括視訊搜尋和摘要代理、網路安全漏洞分析以及早期安全性修補程式的持續整合。這些藍圖為各行業提供了可擴展、可立即部署的解決方案。
Amazon Braket 上的 NVIDIA CUDA-Q：混合量子經典應用
將 NVIDIA CUDA-Q 與 Amazon Braket 集成，允許跨量子處理器和 GPU 加速模擬的混合應用程序，從而促進量子運算的開發。 CUDA-Q 為量子研究提供無縫開發工具，現已預先安裝在 Braket 上，以實現高效的工作流程。
與 NVIDIA 和 AWS 合作實現企業 AI 可擴展性
Deloitte 等領先整合商和 Cloudera 等平台供應商正在 AWS 上使用 NVIDIA 技術擴展 AI 解決方案。 Cloudera 增強了 AI 推理，而 Cohesity 將 NVIDIA NeMo Retriever 整合到其生成式 AI 助理中，以改進對話式搜尋。 DataStax 和 Deloitte 等其他公司利用 NVIDIA NeMo 進行從嵌入式資料庫到特定於 CFO 的財務分析等應用程式。
Amazon EMR 上的 RAPIDS 快速入門筆記本
AWS 和 NVIDIA 在 Amazon EMR 上推出了適用於 Apache Spark 的 RAPIDS 加速器，可實現更快的資料分析和機器學習工作負載。這些快速入門筆記本簡化了 Spark 作業資格，無需更改程式碼即可將資料處理成本降低高達 80%。
透過 NVIDIA 和 AWS 推進工業邊緣系統
NVIDIA IGX Orin 和 Jetson Orin 平台現已與 AWS IoT Greengrass 集成，以在邊緣部署可擴展的 AI 模型。此次合作將 NVIDIA 的邊緣運算與 AWS IoT 服務相結合，簡化了工業和機器人應用程式的運作。開發人員指南可協助您開始使用這些進階工具。
這些公告強調了 NVIDIA 技術與 AWS 的集成，提高了人工智慧、機器人、藥物發現和量子計算應用程式的可擴展性、能源效率和效能。
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