了解 IT 领导者如何扩展和管理数据中心以快速采用 NVIDIA AI。
从 AI 和数据分析，到高性能计算 (HPC)，再到渲染，数据中心都是攻克某些重要挑战的关键。端到端的 NVIDIA 加速计算平台对硬件和软件进行了集成，可为企业构建强大而安全的基础设施蓝图，支持在所有现代化工作负载中实施开发到部署的操作。
借助基于 GPU、DPU 和 CPU 三种新一代架构构建的 NVIDIA 加速计算平台，重塑 AI 时代的数据中心。凭借涵盖性能、安全性、网络等领域的前沿技术，这些架构可以应对现代数据中心的各种挑战。
NVIDIA Hopper™ 架构凭借出色的性能、可扩展性和安全性，为各数据中心的新一代加速计算提供助力。从小型企业到百亿亿次级高性能计算 (HPC) 和万亿个参数的 AI，Hopper 可安全扩展各种工作负载，让出色的创新者能够以更快的速度完成其毕生工作。
NVIDIA Grace™ 架构专为新兴的数据中心类型，即 AI 工厂而设计，AI 工厂处理和提炼大量数据以产生智能。这些数据中心可运行各种工作负载，包括 AI 训练和推理、高性能计算 (HPC)、数据分析、数据孪生、云图形和游戏，以及数千款云应用。
NVIDIA® BlueField® DPU（数据处理器）为数据中心和超级计算基础设施带来了非凡的创新。通过对各种高级网络、存储和安全业务进行卸载、加速和隔离，BlueField DPU 可为云端、数据中心或边缘计算等环境中的各种工作负载提供安全加速的基础设施。
借助基于云的 GPU 解决方案，企业可以随时随地访问高密度计算资源和功能强大的虚拟工作站，而无需构建实体数据中心。
无论是通过虚拟桌面、应用、工作站，还是云端的优化容器，数据科学家、研究人员和开发者都可以在自己的办公桌上为经 GPU 加速的 AI 和数据分析提供支持。
GPU 加速的数据中心可凭借更少的服务器，为各种规模的计算和图形工作负载提供出色性能，从而让您能更快地获取见解并大幅降低成本。这类数据中心不仅可以存储、处理和分析敏感数据，还能维护操作的安全性。
边缘 AI 需要一个可扩展的加速平台，该平台能够实时推动决策，并让各个行业都能在行动层面（商店、制造工厂、医院和智慧城市）实现自动化智能。
从搭载 NVIDIA Triton™ 推理服务器的 AI 赋能聊天机器人，到使用 TensorFlow 进行图像分类，您可以通过各种免费的实操实验，即刻使用 NVIDIA 企业解决方案。
企业每天都在产生和收集远胜以往的海量数据，而缺少 GPU 加速分析则会错失海量信息所蕴含的机遇。掌握的数据越多，了解的信息就越多。借助 NVIDIA 数据中心平台，企业将能比以往更快地从其数据中获得可行见解。
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。NVIDIA 数据中心平台（包括硬件和软件）可大幅加速 AI 训练，从而打造高效的数据科学团队，显著节约成本，并缩短投资回报时间。
如要加速数据中心中的推理工作负载，则需要使用灵活且有弹性的基础设施，这样的基础设施可以横向扩展并能充分利用所有可用的计算资源。采用多实例 GPU (MIG) 等新技术，NVIDIA 解决方案的独特之处就是加速推理工作负载（例如图像识别、推荐系统和自然语言处理），提供应用 AI 所需的更高吞吐量和实时响应能力。
HPC 是推动数据中心中相关科学发展的重要工具之一。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。NVIDIA 数据中心平台利用更少的服务器提供突破性性能，从而更快地获得见解并大幅降低成本，为科学发现铺平了道路。
各行各业的设计师和艺术家均需以远超以往的速度制作更优质的内容，但基于 CPU 的低效渲染解决方案限制了工作效率。NVIDIA RTX™ 服务器突破了昂贵 CPU 渲染场的局限，其拥有高度灵活的参考设计，可与 NVIDIA 软件和领先的第三方软件共同配置使用，进而可加速超复杂的渲染工作负载。
NVIDIA 虚拟 GPU 解决方案可为现代化虚拟数据中心提供支持，并可通过 NVIDIA 虚拟 GPU (vGPU) 软件提供具有丰富图形的可扩展虚拟桌面和工作站。这些解决方案不仅能够在虚拟机上运行计算密集型的服务器工作负载（包括 AI、深度学习、数据科学和 HPC），还可充分发挥经提升的可管理性和安全性所带来的优势。
NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 打造的线上自主课程专为企业 IT 人员而设计，不仅涵盖 AI、GPU 计算、NVIDIA AI 软件架构的相关知识，还将教您如何在数据中心中实施并扩展 AI 工作负载。
通过这本电子书，您将了解不同行业如何通过将强大的 AI 平台集成到现有工作流中，进而攻克所面临的业务挑战并提高投资回报率。
为保持竞争力，业内领导者需要从他们的数据中快速获得可行见解。但随着数据集规模的不断扩大，以及对话式 AI 和计算机视觉等计算密集型工作负载的愈发常见，企业需要使用高性能的企业级软件为其数据中心基础设施提供支持，以便获得这些见解。
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