目前Run:ai 的解决方案已经与NVIDIA DGX、NVIDIA DGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NGC containers和NVIDIA AI Enterprise软件等等产品集成。 总的来看，英伟达花7亿美金买的Run:ai，本质就是一个GPU的“数据产品经理”：提供业务看板、GPU权限分配、任务分配…等等直观可视化操作 ...

在预算允许的情况下，优先选择 Thor-X-Super ，其高核心数量和强大的Neoverse V2架构能够显著提升系统冗余度和处理能力。 Ampere是NVIDIA较早的GPU架构，侧重于图形渲染和部分AI推理任务。 FP32算力较低，适用于中低复杂度的任务。 Blackwell架构 Blackwell是最新一代架构 ...

Nvidia 单独向 Adobe、Getty ... 英伟达对DGX Cloud 的定位更为轻量和快速响应 。DGX Cloud 客户可以快速租用一台配备 8 个 A100 GPU 的云服务器，起价为每月 ...

每个DGX Cloud实例都配有8个H100或A100 GPU以及640GB内存，允许用户在云端租用计算资源，无需自己购买和维护昂贵的硬件设备。这使得开发者和研究人员能够更便捷地访问高性能计算资源，特别是针对深度学习和AI应用，该服务基于Nvidia的DGX系列超级计算机，这些 ...

NVIDIA DGX A100具备5 Petaflops的性能 NVIDIA还将发售第三代NVIDIA DGX AI系统—基于NVIDIA A100的NVIDIA DGX A100—世界上第一台5 petaflops服务器。每台DGX A100可以分割为多达56个独立运行的实例。 这使得单个服务器可以“纵向扩展”以完成诸如AI训练之类的计算密集型任务 ...