Oggi NVIDIA ha annunciato un nuovo programma per gli OEM per aiutarli nel loro percorso verso l'intelligenza artificiale/ML, il programma NVIDIA-Certified Systems. Questo programma aiuterà a velocizzare l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati per i sistemi che sfruttano le GPU NVIDIA (che a questo punto è la maggior parte dei principali attori) e le reti Mellanox. Il lancio iniziale riguarderà aziende come Dell Technologies, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur e Supermicro, un po' strano in quanto sembrano mancare almeno due nomi importanti.
Oggi NVIDIA ha annunciato un nuovo programma per gli OEM per aiutarli nel loro percorso verso l'intelligenza artificiale/ML, il programma NVIDIA-Certified Systems. Questo programma aiuterà a velocizzare l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati per i sistemi che sfruttano le GPU NVIDIA (che a questo punto è la maggior parte dei principali attori) e le reti Mellanox. Il lancio iniziale riguarderà aziende come Dell Technologies, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur e Supermicro, un po' strano in quanto sembrano mancare almeno due nomi importanti.
L’intelligenza artificiale (AI) può essere il prossimo grande disgregatore. Sta lentamente guadagnando terreno negli ultimi anni. Sebbene sia ancora agli inizi, l’intelligenza artificiale può già apportare importanti cambiamenti alle aziende a tutti i livelli. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per previsioni, rilevamento di frodi in tempo reale e miglioramento dell’automazione come le auto a guida autonoma che probabilmente costituiranno la prossima ondata di trasporti. Un’altra area in cui l’intelligenza artificiale può davvero fare la differenza è l’analisi dei Big Data, in cui l’intelligenza artificiale può lavorare più velocemente per vagliare le montagne di dati che vengono generate ogni giorno. Oltre a ciò, non è possibile prevedere il tipo di benefici che l’assistenza sanitaria può ottenere con l’intelligenza artificiale.
Secondo Gartner, il 37% di tutte le imprese sta attualmente sfruttando l’intelligenza artificiale in qualche forma e si aspetta di vedere questa percentuale salire al 75% in tre anni. La nuova tecnologia sembra eccezionale, ma le aziende potrebbero aver bisogno di una sorta di road map su come sfruttarla al meglio. Se si dovesse adottare una nuova tecnologia, è anche utile sapere che è stata “testata su strada” per così dire prima di installarla in un data center. Accedi al programma NVIDIA-Certified Systems.
Secondo l'azienda, i sistemi certificati NVIDIA offrono le prestazioni, la programmabilità e il throughput sicuro di cui l'IA aziendale ha bisogno. I sistemi sono una combinazione di Architettura NVIDIA Ampere per GPU e Rete NVIDIA Mellanox (uno switch NVIDIA Mellanox 8700 HDR 200G InfiniBand o uno switch Ethernet Mellanox SN3700). NVIDIA esegue un'ampia gamma di test per certificare i sistemi e li ottimizza anche per l'esecuzione di applicazioni AI dal catalogo NGC. I test che devono superare per la certificazione devono includere formazione e inferenza sul deep learning, algoritmi di machine learning, analisi video intelligente e offload di rete e archiviazione.
Al momento della stesura di questo documento, sono certificati 14 server di sei produttori di sistemi (con quasi 70 sistemi di almeno 11 produttori di sistemi coinvolti nel programma). Si dice che questi server abbiano fino a otto GPU A100 e adattatori di rete InfiniBand o Ethernet ad alta velocità.
I primi sistemi fuori linea che utilizzano GPU NVIDIA A100 Tensor Core includono:
- Server rack Dell EMC PowerEdge R7525 e R740
- Sistemi GIGABYTE R281-G30, R282-Z96, G242-Z11, G482-Z54, G492-Z51
- Sistema HPE Apollo 6500 Gen10 e server HPE ProLiant DL380 Gen10
- Inspur NF5488A5
- Server Supermicro A+ AS -4124GS-TNR e AS -2124GQ-NART
Disponibilità e prezzi
Il programma è attivo e funzionante oggi con i server di cui sopra pronti a partire. NVIDIA ha indicato che i prezzi saranno suddivisi in più livelli e, sebbene non sia incluso nel comunicato stampa, ha suggerito che un server con 4 GPU costerebbe circa $ 10,000 per un contratto di tre anni. Naturalmente, il costo del contratto varia in base al numero di GPU presenti nella confezione.
Interagisci con StorageReview
Newsletter | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | Facebook | RSS feed
