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适用于 VMWARE 的 NVIDIA VGPU™ 部署指南...
2.7.1 制定评估计划 ................................................................................................ 18 2.7.2 确定环境大小 ................................................................................................ 18 2.7.3 选择硬件 ................................................................................................ 19 2.7.4 一般先决条件 ................................................................................................ 20 2.7.5 当前版本 ................................................................................................ 22 2.7.6 安装前准备 ................................................................................................ 22 2.7.7 服务器 BIOS 设置 ............................................................................................. 22
NVIDIA 和 ADLINK：面向下一代的 GPGPU 计算...
武装部队可以通过多种方式从异构计算中获益。例如，尽管雷达处理系统通常部署在大型巡洋舰、潜艇和类似平台上，但这些车辆仍必须应对与军队其他部分相同的尺寸、重量和功率 (SWaP) 限制。传统的雷达处理系统可能需要四立方英尺的空间来容纳一台重量超过 50 公斤、功耗为 2000W 的 18 刀片服务器，才能实现 576 GFLOPS 的峰值处理速度。将其与现代 VITA-75 系统（例如 ADLINK 的 HPERC 系列平台之一）进行比较。为了达到几乎相同的 574 GFLOPS，ADLINK 的无风扇 HPERC 仅占 0.8 立方英尺，重量不到 5 公斤，功耗仅为 200W。这在一定程度上是由于板载 GPU 承担了大部分雷达信号处理工作负载。
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 infiniband自适应路由技术 - ...
Infiniband是世界领先的超级计算机的首选选择，可以取代较低的性能和专有互连选项。基于Infiniband的端到端NVIDIA网络可实现极低的潜伏期和高数据吞吐量和消息率。其高价值功能，例如智能网络计算机加速发动机，结合了先进的自我修复网络能力，交通拥堵控制，服务质量和自适应路由，为高性能计算，人工智能，人工智能以及其他计算和数据密集应用提供了领先的性能和可扩展性。Infiniband的性能优势是首屈一指的，而其开放的行业标准支持后代兼容性的保证，请确保用户保护其数据中心投资。
NVIDIA AI 企业解决方案概述
AI 工作流是云原生的、预先打包的参考示例，可帮助企业快速构建 AI 解决方案，包括：通过从公司知识库中实时检索信息来生成准确响应的生成式 AI 聊天机器人、智能虚拟助手、用于检测内部威胁的网络安全解决方案、使用生成式 AI 改进鱼叉式网络钓鱼电子邮件检测等。
利用 PowerEdge 和 Nvidia 实现 AI 计算现代化
无论是利用人工智能来为未来场景/结果提供更具预测性的见解，还是开发基于人工智能的产品和服务来抓住新的收入机会，企业都在不断强调采用人工智能作为现代企业游戏规则改变者的重要性。随着企业继续依赖专业基础设施来支持其人工智能工作负载，不断上升的成本和更长的价值实现时间正在推动企业寻找基于标准化组件（如优化的服务器和 GPU）的整体人工智能战略。简而言之，企业希望以更智能、更快、更具成本效益的方式利用人工智能从数据中获取价值。目前，近一半的企业 (45%) 已经在专业基础设施上运行人工智能来处理他们的人工智能计划。此外，超过一半的企业目前处于人工智能项目试点阶段 (21%)、人工智能项目概念验证阶段 (18%) 或计划在未来 12 个月内制定人工智能计划 (16%)。1
NVIDIA DGX A100 系统架构
NVIDIA DGX™ A100 基于全新的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 构建，是第三代 DGX 系统。DGX A100 具有 5 petaFLOPS 的 AI 性能，在所有 AI 工作负载（分析、训练和推理）上均表现出色，使组织能够在单个系统上实现标准化，该系统可以快速完成任何类型的 AI 任务，并动态调整以适应随时间变化的计算需求。凭借所有 DGX 系统中最快的 I/O 架构，NVIDIA DGX A100 是大型 AI 集群（例如 NVIDIA DGX SuperPOD）的基础构建块，这是可扩展 AI 基础架构的企业蓝图，可扩展到数百或数千个节点以应对最大的挑战。这种无与伦比的灵活性降低了成本，提高了可扩展性，并使 DGX A100 成为 AI 基础架构的通用系统。
NVIDIA DOCA Allreduce 应用程序指南
allreduce 实现分为两种不同类型的进程：客户端和守护进程。客户端负责分配填充数据的向量，并通过向其守护进程发送带有向量的请求来启动 allreduce 操作。守护进程负责从所有连接的客户端和守护进程收集向量，在所有接收到的缓冲区上应用选定的运算符，然后将简化的结果向量分散回客户端。
nvidia bluefield BSP v4.10.0
4初始设置15 4.1连接到DGX系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2第一个引导设置向导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2.1 DGX服务器的第一个引导过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4.2.2 DGX站的第一个引导过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3智力后任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1执行DGX服务器的软件包更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.1将DOCA驱动程序添加到DGX服务器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.2更新剩余的驱动程序和软件包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.3准备DGX服务器以进行将来的更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.1.4验证DGX OS 7.0.1更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.2执行DGX站的包装更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.3向DGX站添加支持其他语言的支持。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.4配置DGX站。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.3.5使多个用户能够远程访问DGX系统。。。。。。。。。。。。。。22