一键搭建 AI 数据中心，NVIDIA DGX POD 带入 AI 超算新模式

2025-01-04 数码

er，广泛应用程序负责协调 DGX POD 基础指令集上的 AI 静态专业人士训练和无关操纵，借助客户同时共享、操纵自己的专业人士训练护航、算出环境、数据集集以及备有护航所必需的算出量等。

NVIDIA 还为 DGX POD 提供专业人士的重新部署服务，有数单机系统会重新部署、InfiniBand 网络备有、调度安装调试、监控重新部署、多机环境、基础机动性验证等，从基础系统会方面，保证了极快交付。

目前，NVIDIA 的 DGX POD 方案仍然重新部署到邓州探究研究者当中心当中，邓州探究研究者当中心针对 CV（算出机感知）、NLP（自然语言管控）、跨举例来说等领域设计和研发的数十个静态，在 DGX POD 上降到了比较理想的减速比和可用性。

NVIDIA 构建的炮兵部队方案，化解大静态的算力难关后，并不能够减速 AI 专业人士训练和迭代速度，降低大企业 AI 专业人士训练的成本高，距离普惠 AI 更为近一步。

三、1 小时组装高算力 AI 炮兵部队，NVIDIA 科学家泄密

据了解，4 名由 NVIDIA 专业人士人员非常少必需不到 1 个小时，就能组装起一套由 20 台系统会组成的 DGX A100 炮兵部队。算出机动性大大的增长的同时，还能很短重新部署成本高，NVIDIA 的 DGX POD 方案到底是如何借助的？

2021 年 11 翌年 30 日，智好像公开课筹划推出的“NVIDIA AI 的设备专场”，由 NVIDIA 系统会设计指令集师李庆洪、DDN 存储器系统会设计指令集师李凡两位技术开发科学家联合主讲。

李庆洪老师以《NVIDIA DGX POD 幽原生超级算出机减速现代 AI 的设备》为意象，围绕 AI 的设备的趋势和构建难点出发，结合 DGX POD 幽原生超级算出机参考指令集和广泛应用案例，详解如何高效构建 AI 的设备。

李凡老师则以《高速适配存储器减速 AI/HPC 的设备广泛应用》为意象，剖析了的设备对高速适配存储器的市场必需求，并围绕 DDN 高速适配存储器产品在 DGX POD 当中的广泛应用实践顺利完成了系统会概述。

全面了解大静态专业人士训练、指令集，洞察 AI 超算的其发展趋势，以及 NVIDIA DGX POD 方案，可以回顾公开课的精彩内容。

公开课链接：

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