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NVIDIA GPU Cloud现可支持Microsoft Azure

NVIDIA GPU Cloud现可支持Microsoft Azure

2018-10-15 12:28

#深度学习


 
 

NVIDIA GPU Cloud (NGC) 现已支持Microsoft Azure平台,成千上万的开发者、数据科学家和研究人员都可以在此平台快速启动他们的GPU计算项目。

 
 

 

在Azure平台,利用NGC提供的预配置容器,开发者可以按需进行GPU计算以扩展自己的需求,并降低软件集成和测试的复杂程度。

 

 

使AIHPC项目快速启动并高速运行

 

 

为了运行热门的深度学习软件(例如 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、PyTorch 和 NVIDIA TensorRT),创建并测试可靠的软件堆栈必不可少。但这个过程往往非常具有挑战性且耗费时间。

 

在操作系统层面,驱动程序、库和运行时都有依赖项(dependencies)。并且,许多程序包都建议区分不同版本的支持组件。

 

另一方面,框架和应用程序频繁升级,这意味着每次有新版本推出时,这项工作就必须重做一次。一般情况下,我们需要测试新版本以确认其是否能提供与以往相同或更好的性能。而且所有这些操作都需要在项目开始之前进行。

 

对于HPC(高性能计算),如何为众多系统部署最新的软件是其困难所在。除了查找和安装正确的依赖项和进行测试之外,还必须在多租户环境和多个系统中完成此工作。

 

通过提供带有GPU加速软件的预配置容器,NGC减少了这些复杂操作。而NVIDIA在研发上的持续投入,能够确保深度学习容器始终配备最新的GPU功能。通过每月的升级,NVIDIA对深度学习容器中的完整软件堆栈进行测试、调整和优化,确保实现更加卓越的性能。

 

NVIDIA还与社群以及框架开发者密切合作,并为开源项目做出了贡献。仅在2017年,NVIDIA参与开源项目并提供专业支持就多达800余次。NVIDIA与在NGC上提供其他容器的开发者合作,以优化其应用程序,并测试这些应用程序的性能和兼容性。

 

集成Microsoft Azure的NGC

 

 

用户可在NGC上使用35个GPU加速的容器,将其用于深度学习软件、高性能计算应用程序、高性能计算可视化工具和众多来自NGC容器注册的合作伙伴应用程序,然后在以下使用 NVIDIA GPU的Microsoft Azure实例类型中运行:

 

  • NCv3(1、2或4个NVIDIA Tesla V100 GPU)

  • NCv2(1、2或4个NVIDIA Tesla P100 GPU)

  • ND(1、2或4个NVIDIA Tesla P40 GPU)

 

相同的NGC容器可在各种Azure实例类型上运行,甚至是与不同类型或数量的GPU结合使用。

 

结合使用NGC容器和Azure非常简单:

 

  1. 只需前往Microsoft Azure Marketplace,查找“NVIDIA GPU Cloud Image for Deep Learning and HPC”(这是一个预配置Azure虚拟机器图像,带有运行NGC容器所需的全部内容)。

  2. 在Azure上启动一个兼容的NVIDIA GPU实例。

  3. 然后,将您需要的容器从NGC注册服务器中拖到正在运行的实例中。

 

除了使用Azure Marketplace上的NVIDIA发布图像来运行NGC容器,也可以使用Azure Batch AI在Azure NCv2、NCv3和ND虚拟机上下载和运行这些NGC容器。按照简单的GitHub说明操作,即可开始通过NGC容器使用Batch AI。

 

通过支持Azure的NGC,每个人都能够更轻松地在云中启动AI或HPC项目。

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