Репозитарий контейнеров Nvidia для задач глубокого обучения
Компания 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, предоставив бесплатный доступ 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 в ближайшее время расширить поддержку на другие облачные платформы.
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.
Разработчикам, которые хотят приступить к разработке программ глубокого обучения с помощью NGC, нужно проделать три простых шага:
1) бесплатно создать учетную запись NGC на странице www.nvidia.com/ngcsignup;
2) запустить оптимизированный образ NVIDIA на платформе поставщика облачных сервисов;
3) загрузить контейнеры из NGC.
Репозитарий контейнеров NGC предоставляет следующие преимущества:
• мгновенный доступ к популярным фреймворкам с GPU-ускорением – 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;
• максимальная производительность – репозитарий контейнеров NGC, настроенный, протестированный и сертифицированный Nvidia, обеспечивает разработчикам оптимальную производительность на графических процессорах Nvidia, работающих в облаке;
• прединтеграция – простые в использовании контейнеры позволяют мгновенно приступить к разработке решений глубокого обучения, минуя сложную и длительную фазу программной интеграции;
• актуальность – контейнеры, доступные в репозитарии NGC, постоянно совершенствуются командой Nvidia, гарантируя, что каждый фреймворк глубокого обучения оптимизирован для максимально быстрого обучения на новейших GPU компании. Инженеры Nvidia регулярно оптимизируют библиотеки, драйверы и контейнеры за счет ежемесячным обновлений.