如今,超过20项NVIDIA NGC软件资源可直接在AWS Marketplace中免费获取,加快AI在医疗健康、对话式AI、HPC、机器人技术、数据科学等领域的部署

AI正在改变各行各业。如其他业务一样,好的开始就是成功的一半。
为了帮助企业快速的起动,NVIDIA正与AWS展开合作,在AWS Marketplace中直接提供21种NVIDIA NGC软件资源。客户可在AWS Marketplace中搜索、购买,并即刻使用在AWS上运行的软件和服务。
NGC是经过优化、可在NVIDIA GPU云实例上运行的软件目录。这些云实例包括,采用了性能创下MLPerf纪录的NVIDIA A100 Tensor Core GPU的 Amazon EC2 P4d实例等。AWS用户可免费部署这些软件,以加速其AI部署。
2017年开始,NVIDIA通过NVIDIA NGC目录提供GPU优化软件。随后,业内对此类资源的需求激增。目前,已有超过25万用户下载了该目录中所提供的超过100万个AI容器、预训练模型、应用框架、Helm图表和其他机器学习资源。
携手共创云服务的另一先河
AWS是第一家在其市场上提供NGC目录的云服务供应商。在进行新的部署时,许多企业机构首先会将目光投向云。因此,数据科学家和开发者可随心所欲地使用NGC软件,助力企业取得成功。借助NGC,他们可以在AWS生态系统中,轻松启动新的AI项目。
AWS Marketplace主管Chris Grusz表示:“在加速计算领域,AWS和NVIDIA已经合作了十多年。我们十分荣幸能够在AWS Marketplace中提供NVIDIA NGC目录。现在,借助从AWS Marketplace中直接获取的NVIDIA NGC软件,客户可在AWS上直接访问和部署这些专用软件资源,由此简化并加速其AI部署流程。”
NGC AI容器在AWS Marketplace上首发
为帮助数据科学家和开发者构建和部署AI解决方案,NGC目录提供数百种NVIDIA GPU加速机器学习框架和特定行业软件开发套件。12月18日,NGC在AWS Marketplace中发布,其中包含NVIDIA在医疗健康、推荐系统、对话式AI、计算机视觉、HPC、机器人技术、数据科学和机器学习领域最前沿的GPU加速AI软件,包括:
NVIDIA AI:一款框架和工具套件,包括MXNet、TensorFlow、NVIDIA Triton 推理服务器和PyTorch。
NVIDIA Clara Imaging:NVIDIA的域优化应用框架,可加速针对医学影像用例的深度学习训练和推理。
NVIDIA DeepStream SDK:一款多平台、可扩展的视频分析框架,可在边缘部署,并连接到任何云端。
NVIDIA HPC SDK:一款HPC编译器、库和软件工具套件。
NVIDIA Isaac Sim 机器学习训练:一款工具包,可帮助机器人机器学习工程师使用Isaac Sim生成合成图像,从而训练对象检测深度神经网络。
NVIDIA Merlin:一款开源beta框架,用于构建大规模深度学习推荐系统。
NVIDIA NeMo:一款开源Python工具包,用于开发最新对话式AI模型。
RAPIDS:一套开源数据科学软件库。
即时访问性能优化的AI软件
AWS Marketplace中的NGC软件带来许多优势,为数据科学家和开发者在AI领域的成功奠定基础。
更快的软件获取:借助AWS Marketplace,开发者和数据科学家可轻松访问最新版本的NVIDIA AI软件。
最新版本的NVIDIA软件:AWS Marketplace中的NGC软件实现了版本同步。因此,最新版本的软件在NGC目录中上线后,AWS用户就可以立即访问。该软件会不断优化,每月都能为用户提供最新的功能和性能改进。
简化软件部署:Amazon EC2、Amazon SageMaker、Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)和Amazon Elastic Container Service(ECS)用户可以在NVIDIA GPU实例上,快速订阅、提取和运行NGC软件,以上步骤均可在AWS管理控制台内完成。此外,SageMaker用户无需再将容器存储在Amazon Elastic Container Registry(ECR)中,从而简化了工作流程。
持续集成和开发:AWS Marketplace还提供NGC Helm图表,帮助DevOps团队快速、持续地部署服务。
好文章,需要你的鼓励
随着人工智能和高性能计算持续推动需求增长,数据中心设计正以同样惊人的速度演进。曾经的高密度机架已成为标准配置,冷却系统在数月而非数年内完成重新设计,项目在各地区的规模和复杂性不断提升。全球工程设计咨询公司Black & White Engineering指出,液冷成为标准配置、极端机架密度管理、工业化规模交付、电网约束下的电力创新、AI驱动运营设计以及可持续性成为核心设计原则,将成为2026年塑造数据中心设计、建设和运营的六大关键趋势。
这项由ByteDance Seed、香港科技大学等机构联合完成的研究提出了"轨迹场"这一创新的4D视频表示方法。研究团队开发的Trace Anything系统能够在单次前向传递中为视频中的每个像素预测连续的三维轨迹,无需光流估计或迭代优化。通过构建大规模合成数据平台和精心设计的训练方案,该方法在轨迹估计基准上实现了最先进性能,同时推理速度比竞争方法快10倍以上,并展现了运动预测、时空融合等多种涌现能力。
Snowflake本周推送的一次更新导致全球范围内的"重大故障",用户长达13小时无法查询数据、文件导入失败并收到错误信息。初步调查显示,最新版本引入了不向后兼容的数据库架构更新,导致版本不匹配错误。此次故障影响了全球23个区域中的10个,包括美国、欧洲和亚洲多个数据中心。这是Snowflake一周内第二次发生事故。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。