NVIDIA DGX™ Cloud 是高效能的全託管人工智慧訓練平台,在各大雲端供應商提供最佳化的加速運算叢集,期限長度彈性,而且可直接與 NVIDIA 專家聯絡,加速推動人工智慧計畫。
DGX Cloud Create 針對在每一層基礎架構加速訓練最佳化,讓企業可在各大雲端供應商利用高效能 NVIDIA 架構與軟體,而且期限彈性,還享有無縫的多雲可攜性,以及 NVIDIA 人工智慧專家支援,不僅能將 ROI 最大化,還可加速取得深入解析。
DGX Cloud Create 提供簡單的使用者體驗,管理員不僅能全面掌握人工智慧工作負載,還可輕鬆設定原則驅動的控制項,儘可能提高資源效率。管理員可利用直覺式工具定義使用原則、實施配額,並確保各團隊與專案公平分配 GPU。這個方法可將基礎架構使用率最佳化、儘量減少浪費,並且加速價值實現。此外,企業透過簡單的使用者介面即可排程、監測與分配運算資源,不僅能讓人工智慧投資充分發揮效益,還可順暢掌控營運過程。
從廣大的生態系統挑選任何雲端和偏好的軟體工具。體驗彈性的期限長度和可擴充資源,訓練人工智慧模型並將模型帶到任何地方。
透過 GPU 使用率更高的最佳化全託管人工智慧訓練平台,從第一天起就提高生產力,並且將人工智慧投資的 ROI 最大化。
利用每一層都經過最佳化的全託管平台加速展開訓練,實現更高的效能與最高的效率。
利用高效能運算和 NVIDIA AI Enterprise 軟體套件,以及直接與 NVIDIA 人工智慧專家聯絡的服務,加速建構人工智慧應用程式。
安進使用 NVIDIA® BioNeMo™ 和 DGX Cloud 開發人工智慧模型,不僅可提出及評估候選藥物的設計,還可加速生物製劑發現。安進利用 DGX Cloud,不到一個月內,就從引導階段推進到使用第一個預先訓練的蛋白質大型語言模型 (LLM)。
Cerence 在 Microsoft Azure 運用 DGX Cloud 訓練汽車專用的大型語言模型。Cerence 以這個模型為基礎,在 NVIDIA DRIVE® 執行新一代車內運算平台。
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上的 DGX Cloud 結合 NVIDIA BioNeMo,加速 Deloitte Atlas 人工智慧解決方案藥物發現的速度。他們先使用 LLM 驅動的知識圖譜、科學流程與客製化模型,並且訓練化學語言模型和蛋白質語言模型,然後再與 NVIDIA NIM™ 推論微服務順暢部署。
ServiceNow 採用經 DGX Cloud 和 NVIDIA AI Enterprise 軟體訓練的客製化 LLM,充分發揮生成式人工智慧的效益,包括智慧型虛擬助理與客戶服務專員。