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GPU AI 开发软件

丽台RTX AI Software Pack为整合AI专案分析所使用的套件及工具,并预装完成包含作业系统、GPU 驱动程式、CUDA、深度学习函式库及多种深度学习/机器学习框架等开发环境。

GDMS_LOGO
 

丽台RTX AI 开发软件为整合AI项目分析所使用的套件及工具,并预装包含操作系统、GPU驱动程序、CUDA、深度学习函式库及多种深度学习/机器学习框架等开发环境。开机后即可立即启动各种研发项目开发工作,GPU工作站与服务器经过软硬件优化调整,免除繁琐的安装流程,适合AI项目及大数据项目开发使用。搭配GDMS管理系统,可更有效管理AI项目及监控系统资源。

 

开发AI将更容易

预装系统一键启动

系统经认证启动后,会自动安装操作系统、GPU驱动程序、CUDA Toolkit、cuDNN、NCCL、nvidia-docker套件及NVIDIA DCGM。可避免GPU及AI项目环境繁琐的安装及除错流程,让研发人员快速开启项目进行研发工作。


系统一键还原功能

具有还原功能,即便系统出现任何问题,可透过还原机制回复至出厂设定之状态,减少系统检测及重新安装软件花费的时间。

最佳虚拟平台

Docker引擎为现今世界各地开发最常见的平台之一,具有易安装、可携带性、易维护等特点。透过nvidia-docker插件,快速生成GPU开发环境,减少开发环境安装配置,避免造成系统负担、依赖库版本冲突等问题。


最新AI开发框架支持

系统预加载11个常见的深度学习及机器学习框架,包含NVIDIA NGC优化后之多个AI开发框架。系统也提供框架测试页面,可方便快速验证开发环境。

系统GPU监控

可监控GPU核心和显存执行的健康状态,便可输出监控纪录至文档中,协助掌握GPU执行时使用的硬件资源及各项状态。


支持GDMS系统

可做为GDMS接管GPU系统,透过GDMS更有效管理、分配及利用GPU资源,适合企业AI项目管理、智慧教室应用、研发团队开发。


简易的操控接口

支持最新深度学习及机器学习框架,简单指令即可启动AI开发项目环境。

搭配丽台工作站,
AI开发一站到位免烦恼

WinFast GPU 服务器&工作站

AI / 深度学习与高速运算的最佳方案

了解丽台系统

规格 描述
建议系统要求 RTX AI 软体有以下最低之系统规格建议,最终效能取决于实际工作负载与硬体规格测试与评估。
  • 最低处理器:单或双Intel Xeon处理器
  • 最低记忆体:16GB或以上
  • 最低储存设备:系统碟512GB SSD与资料碟2TB或以上
  • 至少具一片NVIDIA GPU
RTX AI系統工具 RTX AI Software操作模式 RTX AI软体让软体工程师、资料科学家、AI专家可于本地端与远端操作工作站与伺服器:
  • 本地端操作(工作站模式):于本地端直接于Ubuntu桌面操作工作站执行AI相关开发工作
  • 远端操作(伺服器模式):使用SSH连线于远端操作伺服器执行AI相关开发工作
框架诊断 (Framework Diagnostics) 执行所选取的DL / ML框架并以测试数据模型运行,以验证其是否仍有效和具可运行性
GPU监控与纪录 即时监控GPU和GPU记忆体的运行状况并记录日志,做为系统维护判读的参考
GPU检测工具 内建之CUDA测试工具,用于测试容器中GPU的硬体状态
Jupyter Notebook 基于网页整合式的的交互式开发工具,可在Docker容器中编写或迭代程式码
软体版本检视 通过预先定义使用之系统命令,查看每个当前软体版本的便捷工具
支援GDMS伺服器 嵌入GDMS agent以提供支援系统管理员在GDMS伺服器上分配和管理GPU资源的作业。此功能仅与GDMS伺服器一起开发时才有效。
系统一键还原 透过一键执行可将系统还原到出厂设定状态
磁碟援救 当系统无法正常启动时,此工具将重建系统启始碟,以将系统还原为出厂设置状态
RTX AI框架 Chainer、TensorFlow、PyTorch、NVIDIA DIGITS、NVIDIA CUDA、NVIDIA Caffe、 NVIDIA MxNet、NVIDIA PyTorch、NVIDIA TensorFlow、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRT Server、NVIDIA RAPIDS
RTX AI基本组成 Ubuntu Desktop OS v18.04 LTS、NVIDIA CUDA、NVIDIA cuDNN、NVIDIA NCCL、 NVIDIA Docker、Docker Engine、NVIDIA DCGM Fabric Manager 、NVIDIA Drivers
支援语言(使用者介面/键盘设定) 英文与日文 (RTX AI系统工具仅支援英文)


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