人工智能时代的工作小组装置
数据科学团队走在创新的前沿，但他们常常需要停下来寻找可用的 AI 计算周期完成项目。 他们需要专属的算力资源，可以放在任何地方，并为从世界各地同时访问的多个用户提供最佳性能。NVIDIA DGX Station™ A100 将 AI 超级计算带入了数据科学团队，无需数据中心或其他 IT 基础架构即可提供数据中心技术。 强大的性能、经过全面优化的软件堆栈以及对 NVIDIA DGXperts 的直接访问，确保了更快的洞察力。
借助 DGX Station A100，企业可以使用与其他基于 NVIDIA DGX™ 基础架构无缝集成的系统为多个用户提供适用于所有工作负载的集中式 AI 资源 - 训练、推理和数据分析。借助多实例 GPU (MIG)，可为单个用户分配多达 28 台独立 GPU 设备。
DGX Station A100 是服务器级 AI 系统，但无需数据中心的电力和冷却系统。DGX Station A100 包含四个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU、一个出色的服务器级 CPU、超快速的 NVMe 存储和领先的 PCIe 4.0 总线，同时配备远程管理功能，因此您可以像管理服务器一样对其进行管理。
DGX Station A100 专为当今在公司办公室、实验室、研究机构甚至在家中工作的敏捷数据科学团队设计，不需要复杂的安装或大量 IT 投资。只需将其插入任何标准墙式插座，即可在数分钟内启动并运行，且可以在任何地方工作。
NVIDIA DGX Station A100 是全球唯一的工作站式系统，具有四个完全互连且支持 MIG 的 NVIDIA A100 GPU，利用 NVIDIA NVLink 面向多个用户运行并行作业，且不会影响系统性能。使用经 GPU 全面优化的软件堆栈和高达 320 GB 的 GPU 内存来训练大型模型。
深入了解 NVIDIA DGX Station A100
深度学习数据集正变得愈发庞大而复杂，诸如对话式 AI、推荐系统和计算机视觉之类的工作负载已在整个行业中变得越来越常见。与基于 PCIe 的工作站相比，NVIDIA DGX Station A100 随附集成式软件堆栈，目的是在极短时间内针对复杂 AI 模型构建解决方案。
通常，推理工作负载部署在数据中心，因为这些负载将利用所有可用的计算资源，并需要一个灵活、弹性且可扩展的基础架构。NVIDIA DGX Station A100 非常适合在部署到数据中心之前，在本地测试推理性能和结果，因为 MIG 等集成技术可加快推理工作负载，并提供 AI 应用实际所需的极高吞吐量和实时响应能力。
企业每天都要生成和收集海量数据。如果不使用 GPU 加速的分析，面对这些海量信息只会错失良机。掌握的数据越多，了解的信息就越多。借助 NVIDIA DGX Station A100，数据科学团队可以前所未有的速度从数据中发掘出切实可行的见解。
高性能计算 (HPC) 是推动科学发展的关键工具之一。NVIDIA GPU 是现代 HPC 数据中心的引擎，已在多个领域中累计优化超过 700 个应用。DGX Station A100 配备四个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，是开发人员在将科学工作负载部署到高性能计算集群之前对其进行测试的绝佳系统，让他们在办公室，甚至在家中都实现突破性的性能。
高性能训练可以提高生产率，也就意味着可以更快完成数据分析，并缩短上市所需时间。
BERT Large Pre-Training Phase 1
Over 3X Faster
DGX Station A100 320GB; Batch Size=64; Mixed Precision; With AMP; Real Data; Sequence Length=128
BERT Large Inference
Over 4X Faster
DGX Station A100 320GB; Batch Size=256; INT8 Precision; Synthetic Data; Sequence Length=128, cuDNN 8.0.4
ResNet-50 V1.5 Training
Linear Scalability
DGX Station A100 320GB; Batch Size=192; Mixed Precision; Real Data; cuDNN Version=8.0.4; NCCL Version=2.7.8; NGC MXNet 20.10 Container
各大产业的企业都可以利用适用于特定领域的完整解决方案，加速获得见解的时间。请在下方选择主题以深入了解相关解决方案的优势。
麻省总医院 (MGH) 和布莱根妇女医院 (BWH) 临床数据科学中心正在利用 DGX Station 为生成式对抗网络 (GAN) 提供支持，该网络可以生成合成的脑部 MRI 影像，让团队能够用更少的数据训练他们的神经网络。DGX Station 作为专用 AI 资源，可确保其放射科医生持续向前推进项目。
瑞士联邦铁路公司 (SBB) 拥有 15000 辆火车，日运载量达 1200 万人。DGX Station 的强大功能提升了铁路轨道故障检测的准确性和自动化程度，并缩短了现场检查花费的时间。DGX Station 中经过优化的 AI 软件让其工程师能够专注于收集正确的数据，而不是反复的测试和配置组件。
Avitas Systems 使用 AI 驱动的机器人，以令人惊叹的准确度检测人眼无法察觉的腐蚀、泄漏和其他缺陷，并能到达人类无法触及之处。他们使用在数据中心的 NVIDIA DGX 服务器上开发的深度神经网络，并可轻松扩展到现场的 NVIDIA DGX Station，从而利用离数据创建位置最近的数据进行推理。
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