当客户试图实施自己的AI解决方案时,他们经常面临创建复杂系统并自行执行必要集成的挑战。相反,与NVIDIA HGX的Hitachi IQ一起提供了带有定制定制和交付的预制平台,所有这些平台都来自一个供应商。由Hitachi和Nvidia Solutions设计的,日立IQ是基于经过验证的基础的加速集成。用于AI加速的计算机,Hitachi IQ,带有NVIDIA HG平台,将出色的软件,基础架构和统一和可扩展的AI开发解决方案中的专业知识结合在一起。对于主存储,Hitachi内容软件(HCSF)提供了一个分布式的并行文件系统,该系统通过利用NVME Flash来提供最高的性能文件服务,还包括集成级别,无需专用数据迁移脚本或复杂的脚本,可以无缝地扩展一个单个名称空间(HDD)对象的单个名称空间(HDD)对象存储。可以选择由日立内容平台(HCP)提供对象存储,数据层和数据保护。
指数成分股截至:2024 年 10 月 31 日 公司名称 权重 (%) NVIDIA Corp 8.63 Alphabet Inc 8.32 Amazon.com Inc 8.12 Microsoft Corp 7.93 Meta Platforms Inc 7.74 Taiwan Semiconductor Manufactu 4.28 ServiceNow Inc 4.13 Apple Inc 4.05 Oracle Corp 3.99 Broadcom Inc 3.90 Adobe Inc 3.83 Advanced Micro Devices Inc 3.42 ASML Holding NV 3.30 QUALCOMM Inc 2.80 Palantir Technologies Inc 2.58 Intuit Inc 2.56 Micron Technology Inc 1.70 Arista Networks Inc 1.46 Shopify Inc 1.41 Synopsys Inc 1.21 Cadence Design Systems Inc 1.16 Datadog Inc 1.10 Marvell Technology Inc 1.07 Snowflake Inc 1.04 Crowdstrike Holdings Inc 1.04 SK海力士公司 1.01 联发科技公司 0.84 Vertiv Holdings Co 0.61 Zoom Video Communications Inc 0.56 Monolithic Power Systems Inc 0.55 Atlassian Corp 0.46 ASM International NV 0.39
● 借助 Ola Digital Twin,Ola Electric 将其 Futurefactory 的制造运营从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上 ● Ola Digital Twin 平台无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术 班加罗尔,2024 年 10 月 24 日:印度最大的纯电动汽车公司 Ola Electric 今天宣布推出突破性的 Ola Digital Twin 平台,以改变制造流程和产品开发生命周期。Ola Digital Twin 平台基于 NVIDIA Omniverse 开发,无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术以及其他先进的模拟工具和物联网平台,以创建全面的数字孪生环境,从而加快 Ola Electric 制造设施的规划并优化设备布局、产品开发生命周期和基于计算机视觉的质量检测系统的构建。该平台还利用物理上精确的模拟和生成式 AI 执行从运动学模拟到生成用于训练自主移动机器人 (AMR) 和机械臂的合成图像数据等任务。通过整合 NVIDIA Omniverse(一个应用程序编程接口 (API)、软件开发工具包和服务平台,使开发人员能够利用通用场景描述 (OpenUSD) 实现物理 AI)以及 NVIDIA Isaac Sim(一个基于 Omniverse 构建的用于设计和测试机器人的参考模拟平台),Ola Electric 已将其 Futurefactory 的制造业务从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上。Ola Electric 还在 Futurefactory 的自动机器人焊接线上利用 Ola Digital Twin 来模拟焊接过程和质量检测系统。这可以在将更改实施到物理世界之前对其进行虚拟部署和测试。Ola 的开发人员使用 Ola Digital Twin 的生成 AI 功能和 NVIDIA Omniverse API 来生成合成资产,包括照明、环境场景、物体和缺陷,这有助于将感知 AI 模型训练时间从数月缩短到数周,同时考虑到现实世界中无法安全复制的场景。该平台还具有热模拟功能,可用于构建下一代 OLA Krutrim 数据中心和液冷基础设施。此外,Ola Consumer 还使用 NVIDIA Isaac Sim 训练其机器人拾取和放置应用程序,用于其自动化暗店中复杂的库存单元。这些机器人在虚拟模拟中接受训练,以便在动态、自动化的环境中自主处理复杂的操作。
6开始使用Fabric Manager 13 6.1基本组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.1.1面料管理器服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.1.2软件开发套件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.2 NVSWWITCH和NVLINK初始化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.3支持的平台。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.1硬件体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.2 NVIDIA服务器体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.3 OS环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.4支持的部署模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.5其他NVIDIA软件包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.6安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。基于NVSWWITCH的DGX服务器系统上的16 6.6.1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.6.2在基于NVSWWITCH的NVIDIA HGX服务器系统上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.7管理面料管理器服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.1启动面料管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.2停止面料管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.3检查面料管理器状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.4启用Fabric Manager服务以自动启动。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.5禁用Fabric Manager服务自动启动在启动时。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.6检查面料管理器系统日志消息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.8 Fabric Manager启动选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.9 Fabric Manager服务文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。基于Linux的系统上的19 6.9.1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 6.10运行织物管理器作为非根。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 6.11 Fabric Manager配置选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1记录相关的配置项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.1设置日志文件位置和名称。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.2设置所需的日志级别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.3设置日志文件附加行为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.4设置日志文件大小。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.5将日志重定向到Syslog。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.6旋转设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.2操作模式相关的配置项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
nvidia创建了为从数据中心到汽车的自动驾驶汽车的研究,开发和部署的强大系统而创建了重要技术。我们提供一系列硬件和软件解决方案,从功能强大的GPU和服务器到完整的AI培训基础架构和车载自动驾驶超级计算机。我们还支持学术研究和早期开发人员,与全球数十所大学合作,并在我们的深度学习研究所与AI开发的教学课程。当我们确定挑战时,我们将它们变成机遇并建立解决方案。
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‣ 客户操作系统必须是 64 位操作系统。‣ 必须为虚拟机启用 64 位 MMIO 和 EFI 启动。‣ 客户操作系统必须能够以 EFI 启动模式安装。‣ 虚拟机的 MMIO 空间必须增加到 64 GB,如 VMware 知识库文章:VMware vSphere VMDirectPath I/O:平台和设备要求 (2142307) 中所述。‣ 由于虚拟机的 MMIO 空间必须增加到 64 GB,因此 vCS 需要 ESXi 6.0 Update 3 及更高版本,或者 ESXi 6.5 及更高版本。
在不同 NUMA 节点中的多个 GPU 上运行 NCCL 多年来,随着越来越多的计算、内存和加速集成到一台机器中,计算节点的复杂性日益增加。现在,单个主机通常具有多个 GPU 和 CPU 插槽,并且设备之间具有连接层次,并排列在多个 NUMA 节点中。为确保工作负载与 CPU、GPU 和内存一起放置在同一个 PCIe 总线上,PBS Professional 可以根据 NUMA 拓扑将计算节点划分为 vnode。通过这种方式,PBS Professional 可以保证在使用部分主机时将较小的作业最佳地放置在拓扑上彼此接近的资源上,但又可以灵活地将整个主机分配给较大的作业(如果需要)。
