Ano ang Nvidia?
Dinidisenyo ng Nvidia ang mga graphics processor, na kilala bilang mga GPU. Gumuguhit ang mga ito ng mga imahe sa screen, at malawakan din silang ginagamit para magsanay at magpatakbo ng mga AI at machine learning model.
Makipag-usap sa isang engineer Knowledge base
Ano ito
Ang GPU ay chip na binuo para gumawa ng maraming simpleng kalkulasyon nang sabay-sabay. Kailangan iyon sa pagguhit ng graphics, at gayundin sa matematika sa likod ng machine learning. Sinusuportahan ng Nvidia ang pangalawang gamit na ito gamit ang CUDA, ang software platform nito para sa pagpapatakbo ng mga pangkalahatang computing job sa mga GPU nito.
Dumarating ang mga GPU bilang mga card na isinasaksak sa isang x86 server o workstation, o bilang bahagi ng makinang inuupahan mula sa isang cloud provider.
Para saan ito ginagamit ng mga negosyo
- AI at machine learning: pagsasanay ng mga model at pagpapatakbo ng mga ito para sagutin ang mga kahilingan.
- 3D at video work: disenyo, rendering at editing software na nangangailangan ng malakas na graphics chip.
- Mga remote desktop: mga aplikasyong mabigat sa graphics na ihinahatid sa mga taong kumokonekta mula sa ibang lugar.
- Scientific computing: mga simulation at pagsusuri na nahahati sa maraming parallel na gawain.
Paano nakikipagtrabaho ang KawaConnect sa Nvidia
Nag-i-install at nagko-configure kami ng mga Nvidia GPU sa mga server at workstation kapag kailangan ito ng isang workload. Saklaw nito ang pagkakabit ng card, pagsusuri ng kuryente at cooling, pag-install ng mga driver, at pagpapagamit ng card sa software na gagamit nito.
Ang ilan ay mga AI workload tulad ng nasa aming pahina sa AI at automation. Maaaring nasa sarili ninyong rack ang GPU o upahan kada oras mula sa cloud. Ang pagmamay-ari nito, on-premises, ay sulit para sa mga tuluy-tuloy na workload at para sa data na dapat manatili sa inyong gusali. Bagay ang pag-upa sa mga paminsan-minsang gawain.
Mga kaugnay na serbisyo
AI at automation
Workflow automation, mga integration at custom na tool.
Cloud na imprastraktura
Pag-upa ng GPU capacity kapag hindi bagay ang pagmamay-ari ng hardware.
Linux at Kubernetes
Mga server at cluster na kayang mag-schedule ng mga GPU workload.
Alamin ang higit pa
- Nvidia sa WikipediaIsang neutral na pangkalahatang-ideya ng kumpanya at ng mga produkto nito.
- Graphics processing unit sa WikipediaIsang simpleng paliwanag kung ano ang GPU at paano ito naiiba sa CPU.
- Website ng NvidiaMga pahina ng produkto at download ng driver para sa mga graphics card at data center GPU ng Nvidia.
- Developer site ng NvidiaDokumentasyon at mga tool para sa mga taong sumusulat ng software na tumatakbo sa mga GPU ng Nvidia.
Kailangan ba ng inyong workload ang GPU?
Ilarawan ang gawain. Sasabihin namin kung nakakatulong ang GPU at kung ano ang kailangan para patakbuhin ito.
Magsimula ng usapan
