NVIDIA: mejor rendimiento para la IA.

Para aprovechar las ventajas que ofrece la inteligencia artificial, se necesita una gran capacidad de cálculo. El potente sistema NVIDIA® DGX™ cumple estos requisitos. Se basa en la plataforma de alto rendimiento de GPU NVIDIA. Lo que lo hace especial es que NVIDIA DGX ofrece a las empresas un software optimizado para la GPU y una gestión simplificada en un sistema compacto.

Las ventajas de DGX Station y DGX Server:

Software y hardware integrados.

Basado en la tecnología NVIDIA™ Tensor Core para acelerar la IA y HPC.

Entrenamiento de deep learning, inferencia y aceleración de análisis en un solo sistema.

Rendimiento inigualable para acelerar las iteraciones y la innovación.

DGX en el centro de datos.

NVIDIA DGX™ A100 es el sistema universal para todas las cargas de trabajo de IA y ofrece una densidad de cálculo, rendimiento y flexibilidad sin precedentes en el primer sistema de IA de 5 petaFLOPS del mundo. NVIDIA DGX A100 cuenta con el acelerador más avanzado del mundo, la GPU NVIDIA A100 Tensor Core, que permite a las organizaciones consolidar el entrenamiento, la inferencia y el análisis en una infraestructura de IA unificada y fácil de implementar con acceso directo a los expertos en IA de NVIDIA.

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DGX en la oficina.

NVIDIA® DGX Station A100 es un sistema compacto del tamaño de una estación de trabajo que ofrece las últimas tecnologías, una rápida implementación y una capacidad de cálculo local increíble. Para asistirle durante su trabajo, se ha integrado un sistema de refrigeración silencioso y una serie de herramientas para acelerar el desarrollo.

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¿Qué GPU ofrecen el mejor rendimiento?

A100.

Hay un procesador que es perfecto para la inteligencia artificial: La NVIDIA® A100 ofrece una aceleración sin precedentes a cualquier escala en el entrenamiento e inferencia de deep learning, el análisis de datos y la HPC.

Con los núcleos Tensor de tercera generación, la nueva arquitectura Ampere permite multiplicar por 20 el rendimiento en el entorno de la IA, mientras que la nueva función de GPU multiinstancia (MIG) permite y optimiza la distribución de la carga de trabajo en hasta siete instancias, lo que permite a los equipos de ciencia de datos trabajar con la mayor eficiencia posible.

T4.

La NVIDIA® T4 es un todoterreno en un factor de forma compacto. Este acelerador aporta una densidad y una flexibilidad muy elevadas. Está optimizada para la inferencia de deep learning y es un complemento ideal para los sistemas de entrenamiento de deep learning.

En lo que respecta a los gráficos, la T4 ofrece una experiencia de usuario nativa para escritorios virtuales de oficina, así como para estaciones de trabajo virtuales del segmento CAD de gama media.

A40.

Hoy en día, para que las estaciones de trabajo ofrezcan el mejor rendimiento posible, la mejor opción es la NVIDIA® A40. Este acelerador ofrece suficiente rendimiento para aplicaciones muy exigentes, como CAD, simulaciones y realidad virtual, e incluso permite el renderizado en tiempo real para obtener un resultado fotorrealista.

Choose the right NVIDIA Data Center GPU

Workload	Description	NVIDIA A100 SXM4	NVIDIA A100 PCIe	NVIDIA T4	NVIDIA A40
Workload		World's Most Powerful Data Center GPU		Versatile Data Center GPU for Mainstream Computing	World's Most Powerful Data Center GPU for Visual Computing
Deep Learning Training	For the absolute fastest model training time	8-16 GPUs for new installs	4-8 GPUs
Deep Learning Inference	For batch and real-time inference	1 GPU w/ MIG	1 GPU w/ MIG	1 GPU
HPC / AI	For scientific computing centers and higher ed and research institutions	4 GPUs with MIG for supercomputing centers	1-4 GPUs with MIG for higher ed and research
Render Farms	For batch and real-time rendering				4-8 GPUs
Graphics	For the best graphics performance on professional virtual workstations			2–8 GPUs for mid-range virtual WS or mainstream graphics	4-8 GPUs for highest performing graphics and simulation
Enterprise Acceleration	Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference	1-4 with MIG for compute intensive multi-GPU workloads	1-4 GPUs with MIG for compute intensive single GPU workloads	4-8 GPUs for balanced workloads	2-4 GPUs for graphics intensive and compute workloads
Edge Acceleration	Edge solutions with differing use cases and location		1-2 GPU with MIG	1-8 GPUs for inference and video workloads	2-4 GPUs for graphics intensive & AR/VR workloads

Workload	Description	NVIDIA A100 SXM4	NVIDIA A100 PCIe
Workload		World's Most Powerful Data Center GPU
Deep Learning Training	For the absolute fastest model training time	8-16 GPUs for new installs	4-8 GPUs
Deep Learning Inference	For batch and real-time inference	1 GPU w/ MIG	1 GPU w/ MIG
HPC / AI	For scientific computing centers and higher ed and research institutions	4 GPUs with MIG for supercomputing centers	1-4 GPUs with MIG for higher ed and research
Render Farms	For batch and real-time rendering
Graphics	For the best graphics performance on professional virtual workstations
Enterprise Acceleration	Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference	1-4 with MIG for compute intensive multi-GPU workloads	1-4 GPUs with MIG for compute intensive single GPU workloads
Edge Acceleration	Edge solutions with differing use cases and location		1-2 GPU with MIG

Workload	Description	NVIDIA T4	NVIDIA A40
Workload		Versatile Data Center GPU for Mainstream Computing	World's Most Powerful Data Center GPU for Visual Computing
Deep Learning Training	For the absolute fastest model training time
Deep Learning Inference	For batch and real-time inference	1 GPU
HPC / AI	For scientific computing centers and higher ed and research institutions
Render Farms	For batch and real-time rendering		4-8 GPUs
Graphics	For the best graphics performance on professional virtual workstations	2–8 GPUs for mid-range virtual WS or mainstream graphics	4-8 GPUs for highest performing graphics and simulation
Enterprise Acceleration	Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference	4-8 GPUs for balanced workloads	2-4 GPUs for graphics intensive and compute workloads
Edge Acceleration	Edge solutions with differing use cases and location	1-8 GPUs for inference and video workloads	2-4 GPUs for graphics intensive & AR/VR workloads

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