The NGC container registry features the top software for accelerated data science, machine learning, and analytics. Tap into powerful software for executing end-to-end data science training pipelines completely in the GPU, reducing training time from days to minutes.
DEEP LEARNING AUTÉNTICAMENTE ESCALABLE
NVIDIA GPU Cloud (NGC) te aporta el rendimiento y la flexibilidad que necesitas para tus proyectos de deep learning más exigentes. Ofrece la potencia de la IA de NVIDIA, ayudando a investigadores y científicos de todos los sectores a crear, entrenar y desarrollar redes neuronales para dar respuesta a sus necesidades. Esto incluye un catálogo de contenedores de software de deep learning integrados y optimizados para sacar el máximo provecho de las GPU de NVIDIA tanto en la nube como localmente.
Accelerated Machine Learning and Analytics
TRES RAZONES PARA ELEGIR: NVIDIA GPU CLOUD
CONTENEDORES DE DEEP LEARNING DISEÑADOS PARA UN ALTO RENDIMIENTO
NGC proporciona a los investigadores de inteligencia artificial contenedores de deep learning acelerados por GPU para TensorFlow, PyTorch, MXNet y TensorRT, entre otros. Los contenedores listos para ejecutarse incluyen el software de deep learning, NVIDIA® CUDA® Toolkit, las bibliotecas de deep learning de NVIDIA y un sistema operativo. Además, NVIDIA optimiza la pila completa de software para aprovechar al máximo las GPU NVIDIA Volta o Pascal. NVIDIA ha ajustado, probado y certificado los contenedores para que se ejecuten en ciertas GPU NVIDIA TITAN y NVIDIA Quadro®, en sistemas NVIDIA DGX y GPU NVIDIA compatibles en Amazon EC2, Google Cloud Platform y Oracle Cloud Infrastructure.
Obtén información sobre el rendimiento extremo de las GPU NVIDIA Tensor Core con contenedores de deep learning de NGC.ACCESO DESDE CUALQUIER LUGAR
El catálogo de contenedores de software de deep learning optimizados de NVIDIA está disponible para todo el mundo, de forma gratuita, para su uso en todas las plataformas compatibles, ya sean de escritorio, en la nube o pertenecientes a un centro de datos. El software en contenedores permite la portabilidad de los proyectos de deep learning entre distintos entornos, reduciendo así el trabajo necesario para adaptar las cargas de trabajo de IA. Los desarrolladores y los científicos que prueban una NVIDIA DGX Station o un PC con GPU TITAN equipada con NVIDIA Volta o Pascal, las empresas cuyos centros de datos están equipados con NVIDIA DGX-1 y las organizaciones que usan GPUs NVIDIA en la nube ya pueden acceder a un conjunto sólido y optimizado de herramientas. Los usuarios dedican menos tiempo a la informática y mása la experimentación. Como resultado, obtienen información de más calidad y mejores resultados con el deep learning.
INNOVACIÓN PARA TODOS LOS SECTORES
Los científicos e investigadores pueden aprovechar rápidamente la potencia de la IA NVIDIA con la arquitectura de GPU más rápida del mundo y los contenedores optimizados para deep learning. Es una potente herramienta para resolver algunos de los problemas más complejos de la humanidad. Permite la detección prematura y el desarrollo de curas para enfermedades infecciosas. Detectar imperfecciones en infraestructuras críticas. Facilitar la visión comercial a partir de datos a gran escala. Reducir las víctimas de accidentes de tráfico. La IA de NVIDIA está transformando todos los sectores, desde la automoción y la sanidad hasta la tecnología financiera.
DESCARGAR EL RESUMEN DEL SOFTWARE DE DEEP LEARNING NGC
Consigue más información sobre la optimización de los principales entornos de trabajo de deep learning, como TensorFlow, PyTorch, MXnet, Theano, Caffe2 o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), entre otros.
EMPIEZA CON NVIDIA GPU CLOUD Y AMAZON EC2
NVIDIA GPU Cloud facilita el aprovechamiento de los entornos de trabajo de deep learning optimizados mediante GPU tanto a nivel local como en la nube. Descubre cómo empezar con NGC y Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
PREGUNTAS FRECUENTES
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¿Qué consigo al registrarme para usar NGC?
Obtendrá acceso gratuito a un catálogo completo catálogo de contenedores de entorno de trabajo para deep learning totalmente integrados y optimizados.
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¿Quién puede acceder a los contenedores en NGC?
Cualquier persona que se registre para obtener una cuenta de NGC. Al mantener una cuenta, los usuarios pueden descargar y usar las últimas versiones de los contenedores optimizados para las GPU en las plataformas compatibles.
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¿Qué incluyen los contenedores de deep learning?
Cada contenedor tiene la pila de software NVIDIA GPU Cloud, una pila ya integrada de software con aceleración por GPU optimizado para el deep learning en las GPU de NVIDIA. Incluye un SO Linux, tiempo de ejecución CUDA, las bibliotecas necesarias y el entorno de trabajo o la aplicación elegidos (TensorFlow, NVCaffe, NVIDIA DIGITS, etc.), todo optimizado para utilizarse conjuntamente y al instante sin configuración adicional.
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¿Qué entornos de trabajo están disponibles en NGC?
El registro de contenedores NGC incluye versiones aceleradas mediante GPUs NVIDIA de los principales entornos de trabajo: NVCaffe, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), NVIDIA DIGITS, MXNet, PyTorch, TensorFlow, Theano, Torch, CUDA (contenedor básico para desarrolladores).
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¿Dónde puedo ejecutar los contenedores?
Los contenedores con aceleración por GPU están puestos a punto, probados y certificados por NVIDIA para ejecutarse en sistemas NVIDIA DGX™, NVIDIA TITAN (con la tecnología de NVIDIA Volta y NVIDIA Pascal™) y NVIDIA Quadro GV100, GP100 y P6000, así como en las GPU que NVIDIA tiene en la nube con Alibaba, Amazon, Google, Microsoft y Oracle.
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¿Puedo ejecutar los contenedores de deep learning desde NGC en mi PC con una GeForce® GTX 1080 Ti?
Sí, las condiciones de uso permiten utilizar contenedores de deep learning NGC en PC de sobremesa equipados con GPU Pascal o Volta.
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¿Cómo se ejecutan los contenedores de deep learning desde NGC en un proveedor de servicios en la nube como Amazon o Google Cloud?
Los contenedores de deep learning en NGC se han diseñado para ejecutarse en las GPU que cuenten con la tecnología de NVIDIA Volta o Pascal™. Los proveedores de servicios en la nube compatibles con NGC ofrecen tipos de instancias que facilitan las GPU de NVIDIA apropiadas para ejecutar los contenedores de NGC. Para poder ejecutar los contenedores, hay que elegir uno de estos tipos de instancia, incluir el archivo de imagen adecuado y acceder a NGC desde dicha imagen. Los pasos que se deben seguir para llevar a cabo esta acción dependen del proveedor de servicios en la nube, pero hay instrucciones detalladas para cada uno en la documentación de NVIDIA GPU Cloud.
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¿Con qué frecuencia se actualizan los contenedores del entorno de trabajo de deep learning?
Una vez al mes. NVIDIA invierte permanentemente en I+D para desarrollar los contenedores de deep learning de NGC y colabora con técnicos de distintos entornos de trabajo de deep learning para favorecer su rendimiento. Los ingenieros de NVIDIA optimizan el software incesantemente para ofrecer actualizaciones mensuales que permiten maximizar los resultados de la inversión en deep learning.
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¿Qué soporte ofrece NVIDIA para los contenedores?
Los usuarios acceden a NVIDIA DevTalk Developer Forum https://devtalk.nvidia.com, un foro que cuenta con el respaldo de una amplia comunidad de expertos en deep learning y GPU pertenecientes al ecosistema de clientes, partners y empleados de NVIDIA.
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¿Por qué ofrece NVIDIA estos contenedores?
NVIDIA está acelerando la democratización de AI al conceder a los investigadores y desarrolladores de deep learning acceso simplificado a entornos de trabajo de deep learning acelerados para GPU. Esto les facilita la puesta en marcha de estos entornos optimizados en GPU de NVIDIA en la nube o sistemas locales.
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Si los contenedores son gratuitos, ¿debo pagar por el tiempo de cálculo?
Los contenedores del registro de contenedores NGC son gratuitos (sujeto a las condiciones de uso,TOU). Sin embargo, cada proveedor de servicios en la nube fijará unos precios por sus servicios de cálculo acelerado.