На этой неделе Nvidia стремится облегчить разработку машинного обучения с помощью последней версии своего пакета AI Enterprise, который включает в себя набор инструментов с низким кодом для рабочих нагрузок машинного обучения.
Обновление также расширяет поддержку Red Hat OpenShift, операционной платформы машинного обучения Domino Data Lab и виртуальных машин Azure серии NVads A10 v5.
Представленная прошлым летом компания Nvidia позиционирует AI Enterprise как универсальный магазин для разработки и развертывания корпоративных рабочих нагрузок на своих графических процессорах, независимо от того, развернуты ли они локально или в облаке.
Пакет представляет собой набор инструментов и сред, разработанных или сертифицированных Nvidia, чтобы сделать создание приложений AI/ML более доступным для предприятий любого размера. За последний год производитель микросхем внедрил поддержку множества популярных фреймворков и вычислительных платформ, таких как vSphere от VMware.
В последнем выпуске — версии 2.1 — представлена поддержка low-code в виде набора инструментов Nvidia TAO Toolkit.
Низкий уровень кода — это идея абстрагирования сложности, связанной с ручным кодированием приложения — в данном случае речью и рабочими нагрузками ИИ — с использованием минимального кода или вообще без него. Например, набор инструментов TOA от Nvidia включает поддержку REST API, импорт весов, интеграцию с TensorBoard и несколько предварительно обученных моделей, предназначенных для упрощения процесса сборки приложения.
Помимо функциональности с низким кодом, выпуск также включает последнюю версию Nvidia RAPIDS (22.04) — набор программных библиотек с открытым исходным кодом и API-интерфейсов, предназначенных для приложений обработки данных, работающих на графических процессорах.
В выпуске 2.1 производитель микросхем также сертифицирует эти инструменты и рабочие нагрузки для использования с различным программным обеспечением и облачными платформами.
Для тех, кто переходит на контейнерные и облачные платформы, обновление добавляет официальную поддержку запуска рабочих нагрузок Nvidia на популярной платформе Red Hat OpenShift Kubernetes в общедоступном облаке.
Среда выполнения контейнеров Red Hat — это последняя сертифицированная среда приложений, которая следует за прошлогодней интеграцией VMware с vSphere. Служба MLOps Domino Data Lab также получила благословение Nvidia на этой неделе. Платформа компании предоставляет инструменты для управления серверами с ускорением на GPU для виртуализации рабочих нагрузок AI/ML.
И, что никого не должно удивлять, команда green сертифицировала последнее поколение экземпляров графического процессора на базе Nvidia Microsoft Azure, представленное в марте. Инстансы работают на ускорителе A10 производителя чипов, который можно разделить на шесть дробных графических процессоров с помощью временного среза.
В дополнение к обновлениям Nvidia AI Enterprise компания также представила три новых лаборатории в своем сервисе LaunchPad, который предоставляет предприятиям краткосрочный доступ к программному и аппаратному обеспечению AI/ML для проверки концепций и целей тестирования.
Последние лабораторные работы включают многоузловое обучение классификации образов в vSphere с Tanzu, платформой VMware Kubernetes; обнаружение мошенничества с использованием модели XGBoost и Triton, сервера выводов Nvidia; и моделирование обнаружения объектов с использованием набора инструментов TOA и DeepStream, службы потоковой аналитики производителя чипов. ®
