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KI mit Grafikprozessoren beschleunigen

Mit NVIDIA-Hardware und -Software ist Deep Learning auf jedem Gerät möglich.

DEEP LEARNING IN RECHENZENTREN, IN DER CLOUD UND AUF GERÄTEN

Deep Learning ist beim Trainieren und bei der Inferenz auf Grafikprozessorbeschleunigung angewiesen. NVIDIA ermöglicht Grafikprozessorbeschleunigung überall dort, wo sie gefragt ist: in Rechenzentren, auf Desktops, auf Notebooks und auf den schnellsten Supercomputern der Welt. Wenn Sie Ihre Daten in der Cloud gespeichert haben, steht Deep Learning mithilfe von NVIDIA-Grafikprozessoren über die Dienste von Amazon, Google, IBM, Microsoft und vieler weiterer Anbieter zur Verfügung.

Derzeit findet ein erstaunlicher Wandel in der Welt des Computings statt. Dank Deep Learning und KI lernen Computer mittlerweile, ihre eigene Software zu schreiben.

Beschleunigen Sie Ihre KI-Reise mit NVIDIA LaunchPad

Erhalten Sie sofortigen Zugriff auf NVIDIA-KI mit kostenlosen kuratierten Labs – von KI-gestützten Chatbots mit Triton Inference Server bis zur Bildklassifizierung mit TensorFlow und vielem mehr.

ERSTE SCHRITTE

RECHENZENTRUM

NVIDIA^® DGX^™-Systeme

The World's First Portfolio of Purpose-Built AI Supercomputers.

NVIDIA DGX-Systeme sind dafür konzipiert, Data Scientists die leistungsstärksten Tools für die Erforschung von KI an die Hand zu geben, die von ihrem Schreibtisch bis hin zum Rechenzentrum und zur Cloud reichen. Bei DGX Station,
DGX-1 und DGX-2 sind die folgenden Funktionen enthalten:

Vollständig integrierte Software und Hardware
Basiert auf der neuesten NVIDIA Volta-Grafikprozessorarchitektur
Deep-Learning-Training, Inferenz und die Beschleunigung von Analysen in einem einzigen System
Unerreichte Leistung und Skalierbarkeit für schnellere Iterationen und Innovationen
Erfahren Sie, wie NVIDIA-Teams ihre eigenen zukunftsweisenden KI-Innovationen mit NVIDIA DGX SATURNV ermöglicht haben

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MEHR ÜBER DEEP LEARNING IM RECHENZENTRUM

KI-beschleunigte Analysen

Das Herzstück von KI

NVIDIA DGX SATURNV

CLOUD

Auf Leistung ausgelegte Deep-Learning-Container

NVIDIA GPU Cloud (NGC) bietet Zugriff auf die gängigsten Deep-Learning-Frameworks, die für die Entwicklung und das Training für neuronale Netzmodelle verwendet werden, einschließlich TensorFlow, PyTorch, MXNet und mehr – zusammen mit allen erforderlichen Bibliotheken und Treibern. Dieser integrierte Stack ist für die NVIDIA Volta-GPU-Architektur optimiert und wird in einsatzbereiten Containern für die Cloud oder lokal mit NVIDIA DGX-Systemen bereitgestellt.

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Desktop

NVIDIA TITAN V

Der leistungsstärkste PC-Grafikprozessor, der jemals entwickelt wurde

NVIDIA TITAN V ist die leistungsstärkste Grafikkarte, die jemals für den Einsatz in PCs entwickelt wurde und basiert auf der modernsten Architektur der Welt: NVIDIA Volta. Die Supercomputing-Grafikprozessorarchitektur von NVIDIA ist jetzt für den PC verfügbar und sorgt für bahnbrechende Erfolge in allen Branchen.

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Mehr über Deep Learning für Desktop-Systeme

NVIDIA TITAN Xp

Quadro^® GV100

DGX Station

Selbstfahrende Autos

NVIDIA DRIVE^™ PX2

Skalierbarer KI-Computer für selbstfahrende Autos

NVIDIA DRIVE™ PX2 ist eine offene KI-Computing-Plattform für Fahrzeuge. Automobilhersteller und ihre Direktlieferanten können damit die Produktion autonomer Fahrzeuge beschleunigen. Die Skalierbarkeit der Plattform reicht von einem handtellergroßen, energieeffizienten Modul für Tempomatfunktionen bis hin zu einem leistungsstarken KI-Supercomputer, der autonomes Fahren ermöglicht.

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Mehr über selbstfahrende Autos
Deep Learning

NVIDIA und AUDI wollen gemeinsam bis 2020 das fortschrittlichste KI-Auto der Welt entwickeln

Rekurrente neuronale Netze für dynamische Gesichtsanalysen einsetzen

Mercedes-Benz und NVIDIA geben Partnerschaft bei Technologie für KI-Fahrzeuge bekannt

Intelligente Maschinen

NVIDIA JETSON^™

KI und Deep Learning als eingebettete Funktionen für intelligente Geräte

Der NVIDIA Jetson^™ liefert extrem schnelle und dabei energiesparende Rechenleistung für Deep Learning und Computer Vision und ist damit die ideale Lösung für rechenintensive eingebettete Anwendungen.

Seine Recheneinheiten entsprechen der NVIDIA Maxwell^™-Architektur und bieten mehr als 1 TeraFLOPS Leistung, 64-Bit-CPUs und Funktionen zum Codieren/Dekodieren von 4K-Videos.
Unerreichte Leistungseffizienz bei weniger als 10 Watt

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