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    數據中心/云端

    NVIDIA DGX 云與 Oracle 云基礎架構上的高性能存儲

    2023年 4月 18日
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    加速計算的驚人進步是由數據推動的。對于希望在當前快節奏的數字環境中保持領先的企業來說，數據在加速人工智能工作負載方面的作用至關重要。加速對這些數據的訪問是 NVIDIA 加速整個人工智能工作流程的另一種方式

    NVIDIA DGX Cloud滿足各種各樣的市場用例。 NVIDIA 在利用我們的基礎設施合作伙伴提供的獨特功能的軟件集成方面投入了大量資金。 Oracle Cloud Infrastructure （ OCI ）是 NVIDIA 的領先合作伙伴，致力于實現對實現 DGX Cloud 至關重要的計算、網絡和存儲基礎設施

    為了在 OCI 上為 NVIDIA DGX Cloud 實現高性能存儲， NVIDIA 將 Oracle 的裸機基礎設施與 NVIDIA NVMesh 軟件配對。這使得文件存儲能夠根據需要進行擴展，以便在 DGX Cloud 上使用。

    NVIDIA DGX Cloud ，由 NVIDIA 合作伙伴提供支持

    NVIDIA DGX Cloud 是一個多節點人工智能即服務解決方案，為企業提供自己的云端人工智能超級計算機。它提供了工具、工作流程和領導力級別的性能，使開發人員能夠通過加快洞察時間來提高生產力

    DGX Cloud 無需為已經在云中運營的企業采購和安裝超級計算機，只需打開瀏覽器即可開始。

    DGX Cloud 由NVIDIA Base Command Platform，一個統一的界面，開發人員和組織管理員可以在其中進行交互，以進行實驗和生命周期管理。他們還可以訪問實驗、用戶和數據。 DGX Cloud 包括NVIDIA AI Enterprise，它提供了各種人工智能解決方案工作流程、框架和預訓練模型，以加快洞察時間。

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    標簽

    數據中心/云端 | HPC / Scientific Computing | DGX | Beginner Technical | AI 企業 | Data Center / Cloud | Data Center / Cloud Infrastructure | Technical Walkthrough

    關于作者

    Joe Handzik 是 NVIDIA 企業技術營銷團隊的解決方案架構師。他畢業于伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校，主修計算機工程，輔修信息學。他專注于學習如何使用新技術來解決客戶的痛點。
    Rohit Taneja 是 NVIDIA 的解決方案架構師，專注于機器學習和推理相關的部署。在加入 NVIDIA 之前，他曾在 IBM 的系統實驗室擔任性能架構師和工程師，以支持數據中心環境中的機器學習工作負載加速。他獲得了北卡羅來納州立大學的碩士學位，論文的主題是“ ELD CTR ”電路的自動軟控制，以提高能效。
    Radhika Saksena 是 NVIDIA 負責 NVIDIA DGX Cloud 的產品負責人。她在產品管理、戰略和業務運營方面擁有超過 17 年的經驗。她曾領導多個跨職能團隊，并幫助推動業務重點。在加入 NVIDIA 之前，她曾在 HPE 、埃森哲和霍尼韋爾擔任過各種職務。
    Yaniv Lazmy 是NVIDIA 醫療團隊的技術產品經理，專注于醫療設備的加速計算和連接解決方案。在加入 NVIDIA 之前， Yaniv 是 NeuWave Medical 和 Johnson and Johnson 的嵌入式系統工程師。
    Pinkesh Valdria 是 Oracle Cloud 的一名實踐解決方案架構師，在高性能存儲和 GPU 方面擁有專業知識。 Pinkesh 領導一個專業架構師團隊，幫助客戶/合作伙伴在 OCI 上運行高性能工作負載（存儲/ GUP / HPC ）。
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