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NVIDIA DGX A100 AI 系统：加速洞察时间
ESG 评估了 NVIDIA DGX A100 AI 系统，重点关注该平台如何缩短洞察时间。NVIDIA DGX 是一个专门构建的 AI 平台，旨在支持分析、AI、训练和推理。NVIDIA DGX 是一个紧密集成的平台，具有针对 AI 优化的 GPU，为 AI 端到端构建。NVIDIA DGX A100 系统配备八个 NVIDIA GPU 和两个第二代 AMD EPYC 处理器。NVIDIA 和 Dell Technologies 合作设计和构建了一个高性能、一流的架构，可以利用 Dell EMC PowerScale 存储产品组合。各种规模的组织都可以在机架式服务器设备或塔式配置中将这种可扩展的数据中心技术部署到任何需要的地方。NVIDIA DGX 旨在实现从 AI 平台发布到模型创建再到优化的完整 AI 生命周期，并在节省时间、精力和金钱的同时实现即时生产力。 NVIDIA DGX 提供快速部署和开箱即用的生产力，将专用硬件与嵌入式工具和 AI 软件相结合，使组织能够从数据中提取价值和洞察力，而无需进行软件工程、系统集成或故障排除。这使组织能够在数小时内而不是数周内运行实验，并且性能可预测地扩展。
NVIDIA DGX SuperPOD：引领 AI 发展的下一代可扩展基础设施
NVIDIA DGX SuperPOD™ 搭配 NVIDIA DGX™ H200 系统是新一代人工智能 (AI) 数据中心架构。旨在提供解决 AI、高性能计算 (HPC) 和混合应用中的高级计算挑战所需的计算性能水平，将两者相结合以提高预测性能和解决问题的时间。DGX SuperPOD 基于 NVIDIA 为内部研究目的构建的基础设施，旨在解决当今最具挑战性的计算问题。基于 DGX SuperPOD 架构的系统已部署在世界各地的客户数据中心和云服务提供商中。
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NVIDIA DGX SUPERPOD™带有NVIDIA DGX™B200系统是人工智能（AI）的下一代数据中心体系结构。旨在提供在AI，高性能计算（HPC）和混合应用程序中解决高级计算挑战所需的计算性能水平，其中两者合并以提高预测性能和时间的时间。DGX SuperPod基于NVIDIA建造的基础架构，用于内部研究目的，旨在解决当今最具挑战性的计算问题。基于DGX SuperPod体系结构的系统已在全球客户数据中心和云服务提供商处部署。
NVIDIA DGX OS 7用户指南
OpenSM附加到本地计算机上的特定IB端口，并仅配置连接到其的织物。 （如果本地计算机具有其他IB端口，则OPENM将忽略连接到其他端口的织物）。 如果未指定端口，OpenSM将选择第一个“最佳”可用端口。 OpenSM还可以提供可用的端口，并提示要附加一个端口号。OpenSM附加到本地计算机上的特定IB端口，并仅配置连接到其的织物。（如果本地计算机具有其他IB端口，则OPENM将忽略连接到其他端口的织物）。如果未指定端口，OpenSM将选择第一个“最佳”可用端口。OpenSM还可以提供可用的端口，并提示要附加一个端口号。
面向 AI 领导地位的下一代可扩展基础设施
搭载 NVIDIA DGX™ H100 系统的 NVIDIA DGX SuperPOD™ 是下一代人工智能 (AI) 数据中心架构。旨在提供解决 AI、高性能计算 (HPC) 和混合应用中的高级计算挑战所需的计算性能水平，将两者结合起来以提高预测性能和解决问题的时间。DGX SuperPOD 基于 NVIDIA 为内部研究目的构建的基础设施，旨在解决当今最具挑战性的计算问题。基于 DGX SuperPOD 架构的系统已部署在世界各地的客户数据中心和云服务提供商处。
NVIDIA DGX SUPERPOD：AI领导力的下一代可扩展基础架构
linkx电缆和收发器旨在最大程度地提高高性能计算网络的性能，需要在计算节点和开关节点之间进行高带宽，低延迟连接。nvidia在以太网和EDR，HDR，NDR和XDR中提供了该行业最完整的25、100、200和400GBE系列之一，包括直接连接铜电缆（DACS），铜分配器电缆，Active Ottical Cables（AOC）以及从0.5m到10kM的宽范围。除了满足以太网和IBTA标准外，NVIDIA还测试了端到端环境中的每种产品，确保了小于1E-15的位错误率。
NVIDIA AI 推理平台解决方案概述
© 2023 NVIDIA Corporation 及其附属公司。保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、Base Command、BlueField、CUDA、DGX、DGX POD、DGX SuperPOD、Grace、Grace Hopper、Hopper、NVIDIA-Certified Systems、Spectrum、TensorRT 和 Triton 是 NVIDIA Corporation 及其附属公司在美国和其他国家/地区的商标和/或注册商标。其他公司和产品名称可能是与其相关的各自所有者的商标。2730427。9 月 23 日
wp-genai-suoldus-suger-discovery-nvidia-bionemo.pdf
# Setting ngc config $ ngc config set # Downloading approrpriate model $ python download_models.py --download_dir /workspace/bionemo/models megamolbart # Starting the container with bionemo image $ docker run -d -p :6006:6006 -p :8888:8888 --mount type = bind，source =/dev/shm，目标=/dev/shm -v/biotest/data：/data -v/biotest/result/result/result：/result -It -gpus -gpus ash aul nvcr.io/nvidia/clara/clara/bionemo-frame工作：1.4.1 bash
NVIDIA 如何助力政府推进 AI 之旅
1) 首先，作为全球领先的 AI 开发和部署 GPU 基础设施提供商，NVIDIA 完全有能力帮助企业理顺基础设施。NVIDIA 提供全球最快、最高效的平台，以加速任何框架和用例。除了与 OEM 和云服务提供商建立广泛的合作伙伴关系外，NVIDIA 还提供专为满足 AI 需求而打造的 DGX™ A100 系统。DGX A100 搭载 NVIDIA Tensor Core 处理器和第二代 AMD EPYC™ CPU，是全球领先的企业 AI 基础设施解决方案，规模庞大且部署广泛