NVIDIA объявила о доступности репозитария контейнеров NVIDIA GPU Cloud (NGC) для разработчиков ИИ-решений во всем мире.
NGC поможет разработчикам быстрее приступить к разработке программ глубокого обучения благодаря бесплатному доступу к полноценному, простому в использовании и полностью оптимизированному программному стеку для задач глубокого обучения.
Облачный сервис уже доступен пользователям только что анонсированных инстансов Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P3 на базе графических процессоров NVIDIA Tesla V100. NVIDIA планирует расширить поддержку на другие облачные платформы в ближайшее время.
После регистрации в NGC разработчики могут загрузить контейнерный программный стек, включающий и оптимизирующий широкий спектр фреймворков глубокого обучения, библиотек NVIDIA и рабочих версий CUDA, которые постоянно обновляются и плавно работают в облаке или в системах NVIDIA DGX.
«Репозитарий контейнеров NVIDIA GPU Cloud делает доступным искусственной интеллект для быстро растущей широкой базы пользователей, — прокомментировал Джим МакХью (Jim McHugh), вице-президент и директор по корпоративным системам в NVIDIA. — NGC освобождает разработчиков от необходимости интеграции и позволяет им быстрее приступать к созданию сложных нейросетей, реализующих революционный потенциал ИИ».
Разработчикам, которые хотят приступить к разработке программ глубокого обучения с помощью NGC, нужно выполнить три простых шага: бесплатно создать учетную запись NGC; запустить оптимизированный образ NVIDIA на платформе поставщика облачных сервисов; загрузить контейнеры из NGC.
Программный пакет, упакованный в контейнеры, включает NVCaffe, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), DIGITS, MXNet, PyTorch, TensorFlow, Theano и Torch, а также CUDA для разработки приложений.
Репозитарий контейнеров NGC, настроенный, протестированный и сертифицированный NVIDIA, обеспечивает разработчикам оптимальную производительность на графических процессорах NVIDIA, работающих в облаке.
Простые в использовании контейнеры позволяют пользователям мгновенно приступить к разработке решений глубокого обучения, минуя сложную и долговременную фазу программной интеграции.
Контейнеры, доступные в репозитарии NGC, постоянно совершенствуются командой NVIDIA, гарантируя, что каждый фреймворк глубокого обучения оптимизирован для максимально быстрого обучения на новейших GPU NVIDIA. Инженеры NVIDIA регулярно оптимизируют библиотеки, драйверы и контейнеры за счет ежемесячным обновлений.
