Prosimy o kontakt.
![](/dam/jcr:b9808d87-af5f-409a-af75-11b4dd356a44/cw51_mainbanner_nvidia-de.jpg)
NVIDIA – najlepsza wydajność dla SI.
Aby czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji, wymagana jest duża moc obliczeniowa. Produktywnym systemem, który spełnia takie wymagania, jest NVIDIA® DGX™. System ten opiera się na wysokowydajnej platformie NVIDIA GPU. NVIDIA DGX oferuje firmom oprogramowanie zoptymalizowane do GPU i ułatwione zarządzanie – to wszystko w jednym kompaktowym systemie.
Korzyści płynące z zastosowania stacji DGX i serwera DGX:
Zintegrowane oprogramowanie i sprzęt.
Oparty na technologii NVIDIA ™-Tensor Core do przyspieszenia SI i HPC.
Trening głębokiego uczenia się, inferencja i przyspieszanie analizy w jednym systemie.
Niezrównana wydajność dla szybszych iteracji i innowacji.
![cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-01](/dam/jcr:219948a8-8078-45ca-9d71-f8e82a3659de/cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-01.jpg)
NVIDIA DGX™ A100 jest uniwersalnym systemem do wszystkich obciążeń SI i oferuje niezrównaną gęstość, wydajność i elastyczność w pierwszym na świecie systemie SI 5 petaFLOPS. NVIDIA DGX A100 posiada najbardziej zaawansowany akcelerator na świecie, procesor graficzny NVIDIA A100 Tensor Core, za pomocą którego firmy mogą konsolidować szkolenia, kalkulacje, analizy w ujednoliconą i łatwą do wdrożenia infrastrukturę SI z bezpośrednim kontaktem do eksperta.
![cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-02](/dam/jcr:22fb9ce9-8004-4045-b66e-b145b75b3a57/cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-02.jpg)
NVIDIA® DGX Station A100 to kompaktowy system w formacie stacji roboczej, oferujący najnowsze technologie, szybkie udostępnianie i niewiarygodną lokalną moc obliczeniową. Zintegrowany niezwykle cichy system chłodzenia i dostępne narzędzia gwarantują produktywną pracę.
![cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-03](/dam/jcr:34910a7e-f703-4d87-a951-dbbaec6a534b/cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-03.jpg)
Do zastosowania sztucznej inteligencji odpowiedni jest szczególnie jeden procesor. NVIDIA® A100 oferuje bezprecedensowe przyspieszenie w dowolnej skali w obszarach treningu głębokiego uczenia, inferencji głębokiego uczenia się, analizy danych i HPC.
Dzięki Tensor jednostce obliczeniowej trzeciej generacji nowa architektura Ampere umożliwia 20-krotny wzrost wydajności w środowisku SI, podczas gdy nowa funkcja Multi-Instance-GPU (MIG) umożliwia i optymalizuje rozkład obciążenia do siedmiu instancji, co oznacza, że Data Science Teams może pracować wydajniej.
![cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-04](/dam/jcr:03fe990d-732a-4f8d-b9e9-9c03e874b30c/cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-04.jpg)
NVIDIA® T4 NVIDIA® T4 jest wszechstronnym urządzeniem w kompaktowej obudowie. Ten akcelerator ma bardzo dużą gęstość i elastyczność. Zoptymalizowany pod kątem inferencji głębokiego uczenia się, a zatem jest idealnym dodatkiem do systemów Deep Learning Training.
W obszarze graficznym T4 zapewnia natywne środowisko użytkownika dla wirtualnych pulpitów w obszarze biurowym, a także dla wirtualnych stacji roboczych w środkowym segmencie CAD.
![cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-05](/dam/jcr:9a05dc9d-f522-4b20-8431-9fa4ed8a2db1/cw43_image-nvidia-fuer-ki-de-05.jpg)
Aby zapewnić najlepszą możliwą wydajność wirtualnych stacji roboczych, NVIDIA® A40 jest aktualnie najlepszym wyborem. Ten akcelerator zapewnia wystarczającą moc dla bardzo wymagających aplikacji, takich jak CAD, symulacje, VR, a nawet umożliwia renderowanie w czasie rzeczywistym w celu uzyskania fotorealistycznych rezultatów.
Wybierz odpowiedni procesor NVIDIA Data Center.
Workload
| Description | NVIDIA A100 SXM4 | NVIDIA A100 PCIe | NVIDIA T4 | NVIDIA A40 |
| 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 | 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 | 1-4 GPUs with MIG for |
|
|
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 | 4-8 GPUs for highest |
Enterprise Acceleration | Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference | 1-4 with MIG for compute intensive | 1-4 GPUs with MIG for | 4-8 GPUs for balanced | 2-4 GPUs for graphics |
Edge Acceleration | Edge solutions with differing use cases and location |
| 1-2 GPU with MIG | 1-8 GPUs for inference | 2-4 GPUs for graphics |
Workload
| Description | NVIDIA A100 SXM4 | NVIDIA A100 PCIe |
| World's Most Powerful Data Center GPU | ||
Deep Learning Training | For the absolute fastest model training time | 8-16 GPUs | 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 | 1-4 GPUs with MIG for |
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 | 1-4 GPUs with MIG for |
Edge Acceleration | Edge solutions with differing use cases and location |
| 1-2 GPU with MIG |
Workload
| Description | NVIDIA T4 | NVIDIA A40 |
| 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 | 4-8 GPUs for highest |
Enterprise Acceleration | Mixed Workloads – Graphics, ML, DL, analytics, training, inference | 4-8 GPUs for balanced | 2-4 GPUs for graphics |
Edge Acceleration | Edge solutions with differing use cases and location | 1-8 GPUs for inference | 2-4 GPUs for graphics |
* pola obowiązkowe
Prosimy o zapoznanie się z naszą polityką prywatności, która szczegółowo informuje Państwa o przetwarzaniu danych i istniejących przepisach, dotyczących ich ochrony.