NVIDIA представила новое поколение вычислительных контейнеров
Новости
Новые вычислительные системы призваны обеспечить большую производительность. Также контейнеры NVIDIA поддерживают стандарты параллельного программирования.
611 открытий613 показов
Специалисты NVIDIA представили обновлённую линейку высокопроизводительных вычислительных контейнеров. Системы позволят быстрее взаимодействовать с алгоритмами глубокого обучения. Доступ к контейнерам можно будет получить через сервис NVIDIА GPU Cloud (NGC).
Быстрое взаимодействие
Доступны 9 новых разновидностей вычислительных систем на основе блочных симметричных алгоритмов (HPC). Контейнеры для PGI-компиляторов позволяют разработчикам создавать приложения, рассчитанные для графических процессоров NVIDIА Tesla. Новые инструменты поддерживают параллельное программирование с помощью стандартов OpenACC, OpenMP и CUDA Fortran.
Мобильность контейнеров NVIDIA
Использование новых вычислительных систем позволяет пользователям самостоятельно разворачивать приложения в контейнерах. Системным администраторам остаётся только исправлять критические ошибки в работе кода. Также появилась возможность запускать проекты без использования специализированных приложений, что делает контейнеры более мобильными.
NVIDIA вносит большой вклад в развитие искусственного интеллекта и машинного обучения. В июне 2018 года компания представила облачный сервер HGX-2 для работы с ИИ.
611 открытий613 показов
24 октября Cloud.ru провел технологическую конференцию про облака и AI GoCloud Tech, на которой эксперты рассказали о сценариях использования облачных решений, о «внутрянке» облачных сервисов, о состоянии и развитии рынка AI в России, ML-разработке и о ключевых обновлениях платформы Cloud.ru Evolution.
Что такое сети Колмогорова-Арнольда. Показываем, как KAN улучшают обучение Graph. Рассматриваем возможные варианты реализации ✔ Tproger
Уже давно было очевидно, что Hashicorp изо всех сил пытается заработать деньги, понеся убытки в размере 274 миллионов долларов в 2023 году. Это, несомненно, привело к весьма спорному переходу на лицензию BSL в августе 2023 года и форку сообщества OpenTofu, а в апреле и к продаже компании Hashicorp в IBM
Раскатываем модель PyTorch на двух разных сетапах: проводим тренировку и выбираем оптимальный вариант.