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NVIDIA DGX A100: sistema universal para toda la infraestructura de IA

Tiempo de lectura: 2 minutos

NVIDIA DGX A100 es el sistema universal para toda la infraestructura de inteligencia artificial (IA), desde el análisis hasta el entrenamiento y la inferencia, ya que cuenta con la arquitectura de I/O más rápida de cualquier sistema y tecnologías nuevas de flexibilización de la computación grafica MIG, MULTI-INSTANCE GPU.

Los enfoques tradicionales de infraestructura son lentos y están centrados en cargas de trabajo concretas y monolíticas, esto los hace muy complejos, con muchos costes de mantenimiento y limitaciones de escala, además de que no suelen cubrir las necesidades de computación actuales respecto al tiempo; tengamos en cuenta que una red neuronal que emplea aprendizaje profundo para producir textos que simulan la redacción humana consume cientos de Petaflops al día.

Por lo que las empresas necesitan una nueva plataforma que unifique todas las cargas de trabajo de IA, a fin de simplificar la infraestructura y acelerar el ROI, NVIDIA DGX A100 es la respuesta.

Características

NVIDIA DGX A100 cuenta con redes Mellanox integradas con 225 gigabytes por segundo (GB/s) de ancho de banda bidireccional máximo. Esta es una de las muchas características que hacen de DGX A100 el elemento esencial para grandes clústeres de IA.

Se trata del primer sistema del mundo que incorpora la GPU NVIDIA A100 Tensor Core. El sistema, que integra ocho GPU A100, proporciona una aceleración sin precedentes y está totalmente optimizado para el software NVIDIA CUDA-X™ y la pila completa de soluciones del centro de datos de NVIDIA.

Ventajas de NVIDIA DGX A100

Entre los beneficios más importantes de esta solución tecnológica están las siguientes:

  • Elimina la configuración y las pruebas con el software de IA optimizado y listo para ejecutar.
  • Cuenta antes con mejores modelos con un rendimiento que permite una iteración más rápida.
  • Evita la pérdida de tiempo en la integración de sistemas e ingeniería de software.
Redaccion

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