NVIDIA推出人工智慧雲端容器登錄以加速深度學習Volta GPU首度出現在亞馬遜雲端運算服務
前言：
針對亞馬遜EC2 P3實例提供經完整測試、優化之最新可用的深度學習軟體
2017年10月27日--NVIDIA (輝達) 今日宣布對全球各地的人工智慧開發人員，立即提供NVIDIA® GPU雲端平台 (NVIDIA® GPU Cloud 或NGC) 的容器登錄服務。
只需幾個步驟，就能免費存取完整易用且完全優化之深度學習軟體推疊，NGC即可協助開發人員開始著手深度學習的開發。
此雲端服務將立即提供給剛剛發表、且以NVIDIA Tesla® V100 GPU為特色之亞馬遜EC2 P3 實例的用戶。NVIDIA計劃近期將此支援服務擴展至其它的雲端平台。
開發人員在完成 NGC帳號註冊後，即可下載各式各樣整合完成且優化之深度學習架構、 NVIDIA函式庫與 CUDA® 運行函式版本的容器化軟體堆疊，這些資料不但隨時更新至最新狀況，且可在雲端或在 NVIDIA DGX™ 系統上進行無縫運算。
NVIDIA 企業系統部門副總裁兼總經理 Jim McHugh表示：「 NVIDIA GPU雲端平台為迅速擴展之全球用戶將人工智慧民主化，讓大家都可以參與。 NGC 讓開發人員擺脫整合的複雜性，使他們可以快速創造複雜的神經網路，以發揮人工智慧龐大的變化力。」
雲端運算加速的三個步驟
有意利用 NGC 容器登錄立即開始從事深度學習開發的人員，可依循下列三個步驟：
1. 前往 www.nvidia.com/ngcsignup ，完成免費之 NGC 帳號註冊；
2. 在雲端服務供應平台上，進行優化之 NVIDIA 影像辨識
3. 從 NGC 拉出容器，即可開始展開
有意利用 NGC 容器登錄立即開始從事深度學習開發的人員，可依循下列三個步驟：
1. 前往 www.nvidia.com/ngcsignup ，完成免費之 NGC 帳號註冊；
2. 在雲端服務供應平台上，進行優化之 NVIDIA 影像辨識
3. 從 NGC 拉出容器，即可開始展開
NGC 容器化設定檔的關鍵優點包括：
• 立即存取最為廣泛使用之 GPU 加速架構：容器化的軟體包括 NVCaffe、Caffe2、微軟認知工具包 (Microsoft Cognitive Toolkit; CNTK)、DIGITS、MXNet、PyTorch、TensorFlow、Theano、Torch ，以及應用開發用的CUDA 。
• 性能極大化：經過 NVIDIA 調校、測試與驗證後，性能極大化的 NGC 容器登錄可以讓開發人員針對在雲端運算的 NVIDIA GPU，取得最佳性能。
• 預先整合：使用上相當簡易的容器，可以讓使用者立即開始從事深度學習工作，並免除曠日費時且很難 DIY 的軟體整合。
• 隨時更新： NGC 容器登錄可用的容器，受惠於 NVIDIA 持續不斷的開發，確保每個深度學習架構針對最新 NVIDIA GPU上最快可能之訓練，都已完成調校。 NVIDIA 的工程師持續針對程式庫、驅動程式與容器進行優化，每個月都會進行更新。
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• 立即存取最為廣泛使用之 GPU 加速架構：容器化的軟體包括 NVCaffe、Caffe2、微軟認知工具包 (Microsoft Cognitive Toolkit; CNTK)、DIGITS、MXNet、PyTorch、TensorFlow、Theano、Torch ，以及應用開發用的CUDA 。
• 性能極大化：經過 NVIDIA 調校、測試與驗證後，性能極大化的 NGC 容器登錄可以讓開發人員針對在雲端運算的 NVIDIA GPU，取得最佳性能。
• 預先整合：使用上相當簡易的容器，可以讓使用者立即開始從事深度學習工作，並免除曠日費時且很難 DIY 的軟體整合。
• 隨時更新： NGC 容器登錄可用的容器，受惠於 NVIDIA 持續不斷的開發，確保每個深度學習架構針對最新 NVIDIA GPU上最快可能之訓練，都已完成調校。 NVIDIA 的工程師持續針對程式庫、驅動程式與容器進行優化，每個月都會進行更新。
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關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達)自1999年發明GPU起，成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品，掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧，透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等，來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊，請瀏覽http://nvidianews.nvidia.com/。
NVIDIA (輝達)自1999年發明GPU起，成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品，掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧，透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等，來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊，請瀏覽http://nvidianews.nvidia.com/。
