如今,企业积极拥抱人工智能技术进行业务革新,他们需要一种既简单又全面的解决方案,可以即时访问所需的资源,从而轻松构建和部署AI。为了帮助企业能够轻松驾驭人工智能技术,为AI生命周期的每个阶段提供全自动混合云基础设施和软件,近日,NVIDIA发布通过混合云供应商提供的NVIDIA AI LaunchPad,企业能够通过该计划即时访问由NVIDIA提供的解决方案,加速AI落地。

据悉,Equinix将成为AI LaunchPad计划的首家供应商,其将在全球通过Platform Equinix提供由NVIDIA支持的混合云解决方案。Equinix基础设施在几分钟内就能完成从数据中心训练和推理到边缘上的全面AI部署,为企业提供对所有NVIDIA资源的访问。
面向混合云的AI加速
通过AI LaunchPad,Equinix客户可以在AI开发中心NVIDIA Base Command Platform管理的NVIDIA DGX SuperPOD上运行AI工作负载,还能够通过Base Command Platform对戴尔和联想等NVIDIA认证系统上的主流AI工作负载进行管理和部署。这些服务器基于NVIDIA EGX平台,非常适合用于在VMware vSphere上运行NVIDIA AI Enterprise软件套件部署一个可以在混合云中扩展AI的AI-ready Enterprise Platform。
AI LaunchPad计划的关键组成部分是NVIDIA AI Enterprise,这是一套端到端云原生AI和数据分析软件,由NVIDIA提供优化、支持和独家认证,可在VMware vSphere上运行并带有NVIDIA认证系统。通过在NVIDIA认证系统上运行AI Enterprise和VMware vSphere,企业可以轻松地在Equinix数据中心部署AI,在多个节点上实现近乎裸金属的性能,为大型、复杂的训练和机器学习工作负载提供支持。
AI LaunchPad运行在由NVIDIA Ampere架构GPU和NVIDIA BlueField DPU驱动的系统,可以为企业提供加速AI工作负载的能力,同时发挥DPU提供的安全性、隔离性和性能增强优势。
为了建立精确的AI模型,企业通常在公有云和企业私有数据中心建立多个外部数据源。使用Equinix等互联枢纽上的AI LaunchPad,企业可以通过Equinix Fabric安全、高速地接入一个由超过10000家在Equinix运营其数字基础设施的企业所组成的生态系统。Platform Equinix在五大洲60多座城市战略性地建立了220多个数据中心,这一全球覆盖范围也有助于满足数字企业的实时性能需求。
同时,出于性能、数据隐私、所有权和主权原因,许多行业使用私有云让计算资源接近数据来降低成本。随着NVIDIA AI LaunchPad通过Equinix向全球开放提供,企业将能够在一个综合全面的混合云解决方案中即时访问NVIDIA软件和NVIDIA认证基础设施。
扩展边缘AI服务
在迈向万物互联的过程中,企业所面临的最复杂的问题之一便是在边缘部署和管理AI应用,包括智能工厂、智能零售和智慧城市等场景。Fleet Command是NVIDIA AI LaunchPad计划中一项领先的解决方案,该平台可帮助企业在成千上万个地点的NVIDIA认证系统上安全部署和管理AI应用。
企业可以通过NVIDIA Fleet Command托管式云服务在Equinix的分布式边缘基础设施上安全地部署和管理AI应用,该平台只需几分钟就能完成安装。管理员可使用它添加或删除应用、通过无线网络更新系统软件并监测分布在远距离的设备的健康状况。
NVIDIA Fleet Command的远程管理软件让企业在不牺牲边缘计算的实时处理能力的前提下,能够安全发布和管理其AI应用。Fleet Command专为减轻企业IT负担而设计,通过让用户能够从中央位置快速安装、更新和管理软件,帮助各处实现AI民主化。
企业可向NVIDIA订阅该AI部署和管理工具并与NVIDIA Base Command结合使用。NVIDIA Base Command是一个云托管开发中心,使企业能够快速将其AI项目从原型推向生产。这些平台共同使企业能够快速构思、部署和管理边缘和工业AI。
NVIDIA认证系统将NVIDIA Ampere架构GPU和NVIDIA网络整合到NVIDIA合作伙伴的服务器中,其经NVIDIA认证的系统已配置好能够为边缘AI工作负载提供出色的性能,并已针对Fleet Command进行优化。
结语
如今AI已经在云端数据中心和边缘侧得到广泛应用,而不管是NVIDIA AI LaunchPad还是Fleet Command或者NVIDIA Base Command,企业借助这些工具平台服务可以更好得部署AI基础设施,支撑AI应用。而且借助庞大的生态系统,NVIDIA为企业提供了一个端到端的全面AI解决方案。
好文章,需要你的鼓励
本文揭示了AI时代CIO的七项关键行为特征,基于对多位CIO和AI专家的深度访谈。专家指出,AI精通的CIO需具备实用AI素养、战略视野和变革领导力,能将技术与业务战略对齐,建立强大数据治理基础。文章详细解析了分析型AI、生成式AI和智能体AI三大技术领域,强调数据基础的重要性,并提出CIO应从项目思维转向产品思维,通过跨职能团队实现端到端价值交付。
斯坦福大学等机构联合开发的CIFT系统首次解决了机器人"近视眼"问题,通过精确控制真实数据和合成数据的混合比例,让机器人在陌生环境中的表现提升54%以上。该系统包含多视角视频增强引擎MVAug和数据组合优化策略,能够预测数据失效的"去相干点",确保机器人学习真正重要的任务特征而非环境表象,为实用化通用机器人奠定了重要基础。
尽管苹果在AI竞赛中看似落后,但其私有云计算基础设施展现了技术优势。当行业为追赶大语言模型而降低隐私标准时,苹果坚持原则,开发出保护用户数据隐私的技术方案。谷歌最新宣布的类似实施方案验证了苹果技术路线的正确性,这可能推动其他AI实验室采用相同做法,为用户隐私带来重大胜利。
香港中文大学研究团队开发的Search-R3系统成功解决了大语言模型推理与搜索分离的问题,通过两阶段训练让AI在深度思考过程中直接生成搜索向量。该系统在多个领域测试中显著超越现有方法,特别是启用推理后性能提升明显,为AI系统设计提供了推理与搜索统一的新范式,展现了从专门化向通用化发展的重要方向。