Les données, qui suscitent d’importantes demandes et nécessitent de faire appel à des ingénieurs spécialisés tout en augmentant la complexité des workflows, ont radicalement transformé la façon dont les entreprises mènent leurs activités. Les stations de travail NVIDIA pour la science des données vous offrent les performances requises pour transformer des données brutes en ressources exploitables et mettre en œuvre des expériences utilisateur de la plus haute qualité. Ces stations de travail, produites en association avec les principaux fournisseurs de l’industrie, combinent la puissance incomparable des GPU Quadro RTX aux bibliothèques d’accélération logicielle CUDA-X AI. Vous bénéficiez ainsi d’une plateforme innovante, performante et entièrement intégrée pour la science des données.
CARACTÉRISTIQUES ET AVANTAGES
des data scientists
Profitez d’un environnement matériel et logiciel entièrement intégré, optimisé pour vous fournir immédiatement d’importants gains de productivité.
modèles plus vite
Effectuez des itérations et déployez vos applications plus rapidement sur des clusters de production grâce aux capacités de calcul haute performance des GPU Quadro RTX.
d’assistance pour
l’entreprise
Bénéficiez de services d’assistance optionnels relatifs aux logiciels et aux conteneurs de NVIDIA, avec un niveau de fiabilité irréprochable conforme aux attentes des data scientists du monde entier.
RAPIDS SUR RTX A6000 : PERFORMANCES
SANS PRÉCÉDENT POUR LA SCIENCE DES
DONNÉES
Les stations de travail NVIDIA pour la science des données combinent la puissance des GPU Quadro RTX aux capacités d’accélération de NVIDIA RAPIDS pour accélérer les procédures d’entraînement et démocratiser l’accès à la science des données.
Gains de vitesse de bout en bout avec RAPIDS sur les GPU RTX A6000
STATION DE TRAVAIL APY AI LX POUR LA SCIENCE DES DONNEES
Station de travail IA pour le machine Learning, version Intel Xeon W-3323
La station AI Mt DATA SCIENCE est conçue et optimisée pour débuter dans l’apprentissage automatique (Machine Learning). Elle embarque 1 carte graphique professionnelle de dernière génération NVIDIA Quadro RTX A6000.
-
- Accès sans outils
- Intel Xeon W-3323 3.5 GHz Processor (12 cores)
- 1 x Carte Graphique Quadro® RTX A6000
- SSD NVMe 1,6 TB,
- 128 GB DDR4 2666 Mhz ECC
- OS Ubuntu+ suite logiciel Nvidia
En savoir plus
STATION DE TRAVAIL APY AI LX² G2 DATA SCIENCE
Station de travail IA pour le machine Learning, version 2 Processeurs Intel Xeon Silver 3335
La station AI Lx² G2 est conçue et optimisée pour débuter dans l’apprentissage automatique (Machine Learning). Elle embarque 2 cartes graphiques professionnelles de dernière génération NVIDIA Quadro RTX A6000.
-
- Acces sans outils
- 2 processeurs Intel Xeon Silver 3335 de 4GHz (16 cores)
- 2 cartes graphiques Quadro® RTX 6000 ou 8000
- SSD NVMe 1,6 TB,
- 192 GB DDR4 2666 Mhz ECC
- OS Ubuntu+ suite logiciel Nvidia
En savoir plus
*Chaque station NVIDIA Quadro pour la science des données, validée par NVIDIA avec le label « NGC-ready systems » est obligatoirement vendue avec un support logiciel de trois années.
Le contrat de services NGC (NVIDIA GPU CLOUD) est un accord entre votre entité et NVIDIA. Il vous donne accès à un support technique 7 jours sur 7 et 24 heures sur 24, via un portail dédié, par email ou par téléphone (horaires d’ouvertures du bureau local). Le support NGC est uniquement accessible pour les propriétaires de systèmes validés NGC Ready par NVIDIA. Vous pouvez retrouvez la liste ici (https://docs.nvidia.com/ngc/ngc-ready-systems/index.html).
Couverture offerte par le support NGC
NVIDIA vous fournis, avec ce contrat, un support pour l’installation, la configuration, et la résolution de problèmes liées à l’utilisation des containers et des logiciels NVIDIA associés. La configuration des logiciels est limitée à Ubuntu et CentOS ou aux systèmes GPU validés NGC-ready. Les hyperviseurs et les logiciels d’éditeurs tiers ne sont pas couverts.
Le support NVIDIA couvre pendant trois années :
La mise à jour des containers NGC Deep Learning et Machine Learning
Les pilotes NVIDIA
Le bon fonctionnement des containers NVIDIA
Les mises à jour de CUDA
La mise à jour des librairies optimisées par NVIDIA