La tecnologia NVIDIA DGX-1 con Tesla V100 sarà disponibile nel portfolio OVH come opzione “as a Service” per l’infrastruttura deep learning
OVH sarà uno dei provider Cloud in Europa a offrire il supercomputer di intelligenza artificiale (IA) NVIDIA DGX-1, con acceleratori GPU Tesla V100. Il sistema hardware e software chiavi in mano, progettato per il Machine Learning, sarà disponibile come opzione “Infrastructure-as-a-Service” di IA.
L’ approccio, ha commentato l’azienda, è volto a rafforzare la posizione di OVH come precursore e acceleratore nell’ambito della trasformazione digitale.
NVIDIA DGX-1, ha illustrato OVH, è un sistema pronto all’uso con un livello di prestazioni quasi equivalente a quello di 800 CPU. È progettato specificatamente per supportare carichi di lavoro mission-critical di IA come il deep learning e si basa sulla recente tecnologia GPU di NVIDIA per ottenere performance che a dati di targa possono essere anche di quasi due ordini di grandezza superiori a quelle dei server CPU.
E’ dotato di un registry framework di deep learning basato su container Docker con software NVIDIA ottimizzato per ridurre la fase di training ed è indicato dall’azienda come ideale per la sperimentazione e lo sviluppo di soluzioni in cui confluiscono Big Data e IA.
«Come leader Cloud del mercato europeo, OVH accompagna le aziende nella loro trasformazione digitale. L’intelligenza artificiale costituisce una delle maggiori risorse di questo cambiamento, ma anche una delle più grandi sfide in termini infrastrutturali. Con l’opzione NVIDIA DGX-1, OVH offre ai propri clienti il più potente ambiente di IA attualmente disponibile, oltre ai vantaggi del modello Cloud “Infrastructure-as-a-Service”. NVIDIA rappresenta l’eccellenza nel supercomputing IA tramite accelerazione GPU e, di conseguenza, per noi è il partner ideale»”, ha commentato Germain Masse, Direttore Tecnico di OVH.
Il sistema deep learning NVIDIA DGX-1, ha evidenziato OVH, apre la strada a possibilità inaspettate nell’ambito dell’IA. La tecnologia delle reti neurali profonde consente ad esempio di analizzare un’enorme quantità di dati (Big Data) in un breve arco di tempo. Questi ultimi vengono ordinati in diversi livelli che utilizzano caratteristiche sempre più complesse, come nel riconoscimento del contenuto delle immagini. I grandi insiemi di dati come i video di YouTube, vengono suddivisi in categorie, permettendo in pratica di sviluppare e utilizzare nuove applicazioni.