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数据中心解决方案

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。

从云……

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。
到办公室……

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。
到数据中心……

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。
再到边缘端

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。

AIGC Stable Diffusion解决方案

扩散模型是一个系统，由几个组件和模型构成，而非单独一个模型。

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）是一种基于对比学习的图像与文本的向量空间。CLIP将图像和文本的编码向量进行对比，以计算它们的相似性得分的联合表示学习模型，其主要目的是通过学习一个共同的表示空间，实现图像和文本之间的互相理解。CLIP通过同时训练一个图像编码器和一个文本编码器来实现这一目的。

CLIP模型采用了Transformer模型的结构，并使用了对比学习的策略来训练模型。

CLIP模型已经在图像分类、图像搜索、文本描述生成等任务中取得了很好的表现，并且在一些基准测试中超过了其他图像和文本联合表示学习模型。

英伟达SuperPOD架构智算平台

AI计算与视觉计算混合异构的高性能智算解决方案

SuperPOD 的设计综合考虑了与GPU最匹配的CPU性能，内存大小与通道带宽，数据盘的接口速率，网口的最优数量与带宽，整机功耗，布线等，可最大程度优化性能和成本，同时仍可以最大限度地减少系统瓶颈，从而支持处理复杂的工作负载。

LLM大语言模型解决方案

Transformer引入了全注意力机制，通过矩阵乘使得LM模型SOTA，进入LLM时代

语言模型的基本定义是对语句的概率分布的建模；大规模语言模型称为LLM，有效地解决了下游任务繁多、使用无监督学习方法；传统LM模型主要解决序列问题，后来LSTM的出现解决长时序和梯度消失爆炸问题；

大模型训练存在内存墙、通信墙、性能墙、调优墙的挑战。大模型的分布式训练考验的是算法、数据、框架、资源调度等全栈和全流程的综合能力。

设计和仿真Omniverse解决方案

打造未来工厂宝马集团

Omniverse 是由英伟达（NVIDIA）公司开发的一款专为AI，模拟仿真，实时协同而打造的应用平台。使用了皮克斯发明的USD格式（Universal Scene Description）让不同的DCC软件可以相互协作。

宝马集团实施搭载 NVIDIA 技术的端到端系统，并推出了物流机器人，该机器人由运行在 NVIDIA 开放 saac 机器人软件平台上的软件架构开发而成。导航机器人自主运输材料，操作机器人分拣整理零部件。该系统采用 NVIDIA 技术进行设计、训练、开发、模拟和部署。机器人使用 NVIDIA Omniverse 虚拟环境中运行的NVIDIA Isaac sim 进行虚拟训练和测试。位于不同地理区域的多名宝马集团职员可在同一模拟环境中工作。

AI和数据科学解决方案

数据分析、机器学习、深度学习训练、深度学习推理、预测与预报

随着深度学习神经网络变得越来越复杂，训练时间已大幅增加，因而导致工作效率降低和成本增加。深度学习技术和完整的解决方案栈可大幅加速您的 AI 训练，从而用更短的时间、更低的成本和更快的投资回报 (ROI) 来获得更深刻的见解。

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