Nvidia möchte die Arbeit und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz leichter zugänglich machen und Forschern einen einfachen Zugang zu seinem DGX 2-Supercomputer ermöglichen. Das Unternehmen kündigte an, einen Abonnementservice für seinen DGX Superpod einzuführen, um einen erschwinglichen Einstieg in die Welt der Supercomputer zu ermöglichen.
Die DGX 2 ist nach Angaben des Unternehmens zu zwei Petaflops KI-Leistung fähig und mit 16 Nvidia V100 Tensor Core-GPUs ausgestattet, die für große KI-Projekte entwickelt wurden.
Trotz des Marketingansatzes des Unternehmens für den neuen Abonnementdienst ist erschwinglich immer noch relativ, da das neue Superpod-Abonnement von Nvidia bei seiner Einführung in diesem Sommer immer noch 90.000 US-Dollar pro Monat kostet.
Die Nvidia Base Command Platform wird von seinen DGX-Computern betrieben, und Nvidia arbeitet mit NetApp für den Speicher zusammen. Nvidia gab außerdem bekannt, dass es für Instanzen innerhalb der Cloud mit Amazon Web Services und Google Cloud zusammenarbeitet. Das Unternehmen behauptet, dass die Hybriderfahrung es Entwicklern ermöglichen wird, Jobs vor Ort oder in der Cloud zu planen.
Durch die Nutzung der Cloud und eines Abonnementmodells benötigen KI-Forscher nun nur noch einen kleineren Formfaktor, der sich leichter in einen Server einpassen lässt, und Nvidia stellt seinen neuen KI-Dienst im Rahmen der Bemühungen des Unternehmens zur Demokratisierung der Arbeit mit künstlicher Intelligenz in Rechnung. Im Verbraucherbereich verlässt sich Nvidia auch auf die Cloud, um die Leistungsfähigkeit seiner Grafiktechnologien Verbrauchern zur Verfügung zu stellen, die möglicherweise kein eigenes diskretes GPU-Setup für Spiele über seinen GeForce Now-Dienst kaufen, betreiben oder sich leisten können.
Als Referenz wurde der KI-betriebene DGX 2-Supercomputer von Nvidia zu einem Preis von 399.000 US-Dollar auf den Markt gebracht und war als der weltweit größte GPU bekannt, während der neuere, leistungsstärkere DGX A100 bei 199.000 US-Dollar beginnt und f5 Petaflops an KI-Leistung erreichen kann.
Das Unternehmen behauptet, dass dieses neue Abonnementmodell es Ihnen ermöglicht, „das Beste aus Nvidia-Software und -Hardware zu erleben, die für Sie einfach zu bedienen ist“ ohne vertragliche Verpflichtungen. Es wurde entwickelt, um die Lösungen von Nvidia zu testen.
Das abonnementbasierte Modell von Nvidia wird auch seine Bluefield 2-Rechenzentrumsverarbeitungseinheit (DPU) mit jedem DGX enthalten.
„Ein neuer Prozessortyp, der für die Verarbeitung von Rechenzentrums-Infrastruktursoftware entwickelt wurde, wird benötigt, um die enorme Rechenlast von Virtualisierung, Netzwerken, Speicher, Sicherheit und anderen Cloud-nativen KI-Diensten zu entlasten und zu beschleunigen“, sagte Jensen Huang, CEO von Nvidia, über seine DPU des Unternehmens Anfang dieses Jahres, als das Unternehmen seine Pläne für Bluefield 3 vorstellte. „Die Zeit für BlueField DPU ist gekommen.“
Entwickler erhalten Zugang zu Nvidias AI Enterprise-Software, einem Open-Source-Stack, den das Unternehmen in eine kohärente Plattform mit besonderem Fokus auf Enterprise-Support integriert hat. Die AI Enterprise-Software bietet auch eine tiefe Integration mit vSphere von VMWare. Kunden haben außerdem Zugriff auf die Nvidia Omniverse Enterprise-Software.
Ein konkreter Starttermin wurde nicht bekannt gegeben, aber das Unternehmen sagte, dass all dies diesen Sommer kommen wird.
In Rechenzentren möchte Nvidia das ARM-Ökosystem über die reine mobile Nutzung hinaus erweitern. Ab dem nächsten Jahr gab Nvidia bekannt, dass es seine Arbeit darauf konzentrieren wird, die ARM-Architektur in Rechenzentren zu bringen. Angesichts der Tatsache, dass bereits ein Großteil der KI-Arbeit von der GPU übernommen wird, behauptet Nvidia, dass die Rolle der traditionellen CPU eher die eines Daten-Orchestrators als für schwere Rechenzwecke werden wird.
Das Unternehmen hofft, durch die Übernahme von Arm dazu beizutragen, das Rechenzentrum für KI-Workloads in eine ebenso leistungsstarke energieeffiziente Lösung umzuwandeln. Nvidia-Führungskräfte hatten bereits Anfang des Jahres ihre Ambitionen mit der ARM-Architektur angedeutet, als sie ihren Grace-Supercomputer ankündigten.
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