Machine-Learning: NVIDIA AI Enterprise 2.1 allgemein verfügbar

Die KI-Data-Analytics-Software unterstützt mehr Container und integriert neue Versionen von RAPIDS und dem Low-Code Toolkit TAO.

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Neuer ML/KI-Werkzeugkasten für die Cloud
Neuer ML/KI-Werkzeugkasten für die Cloud (Bild: Andreas Levers via flickr/CC-BY 2.0)

NVIDIA AI Enterprise ist in der Version 2.1 allgemein verfügbar. Die End-to-End-KI- und Data-Analytics-Software bringt Unterstützung für mehr Container, unterstützt neuere KI-Tools für Entwicklung und produktiven Einsatz und integriert neue Versionen der NVIDIA-KI-Frameworks.

Neue Containerunterstützung

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Neu dabei ist die zertifizierte Unterstützung von Red Hats OpenShift Kubernetes-Plattform, die zu der Unterstützung von VMware vSphere-Deployments und Bare-Metal-Bereitstellungen kommt. Dies ermöglicht es auch, standardisierte KI-Workflows in Kubernetes Umgebung über ein Hybris-Cloud-Environment zu skalieren.

TAO Toolkit 22.05 und RAPIDS 22.04

Die neue Version des Low-Code/No-Code-Toolkits TAO 22.05 erweitert das Framework um Schlüssel-Features wie die Integration einer REST-API, ermöglicht Importe von vortrainierten Gewichtungen, integriert TensorBoard und enthält bereits ein paar vortrainierte Modelle.

Bei RAPIDS 22.04 gibt es neue Modelle, neue Techniken und neue Datenverarbeitungsfähigkeiten über alle Data-Science-Bibliotheken von NVIDIA. Besonders freuen dürfte Entwickler aber, dass es nun möglich ist, die Ausführung von cuML mittel Strg+C zu unterbrechen, ohne gleich den Kernel neu starten zu müssen.

Außerdem noch mit dabei

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    26.10.2022, virtuell
Weitere IT-Trainings

Azure NVads A10 v5, der Azure-Dienst, der die NVIDIA A10 Tensor Core GPUs per GPU-Virtualisierung und GPU-Partitioning in der Cloud zur Verfügung stellt und mit dem sich die Nutzung von A10-GPUS transparent von einem Sechstel bis hin zu zwei kompletten skalieren lässt, wird nun auch zertifiziert aus AI Enterprise unterstützt.

Neu dabei ist auch die zertifizierte Unterstützung für die Enterprise-Plattform MLOps von Domino Data Lab.

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