NGC為越來越多的AI容器添加了模型、模型腳本和行業(yè)解決方案；NGC-Ready企業(yè)級服務器和支持服務的新浪潮推動了GPU加速AI的發(fā)展。

無論是為了推進科學進步，還是構建自動駕駛汽車，或是基于海量數(shù)據(jù)獲得業(yè)務洞察力，數(shù)據(jù)科學家、研究人員和開發(fā)者都需要強大的GPU算力，以及適用的軟件工具。

AI很復雜，構建模型的過程可能非常耗時。容器技術對于簡化復雜的部署和工作流程起著至關重要的作用。

在GTC 2019，NVIDIA進一步擴充了NGC（NGC是一個包含了深度學習、機器學習、HPC等基礎軟件的軟件中心），加入了預先訓練的AI模型、模型訓練腳本和行業(yè)專用軟件堆棧。

借助這些新工具，無論技術水平高低，都能夠通過AI快速輕松地實現(xiàn)價值。

以NGC為后盾，讓您能夠?qū)Ｗ㈤_展業(yè)務

數(shù)據(jù)科學家的時間非常寶貴，然而構建模型所需的計算資源很大。如果他們花費數(shù)小時甚至數(shù)天從源頭開始編譯框架卻出現(xiàn)了錯誤，將會影響其生產(chǎn)力和收入并降低競爭優(yōu)勢。

成千上萬的數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者已開始使用NGC中性能優(yōu)化的深度學習框架容器，如TensorFlow和PyTorch，這些框架容器每月更新一次。如此一來，他們就能避開耗時且容易出錯的部署流程，轉而專注于構建解決方案。

NGC為那些希望追趕最新計算趨勢潮流的公司降低了門檻。而對于那些已經(jīng)走在潮流中的公司來說，NGC又讓他們能夠以更快的速度實現(xiàn)更大的價值。

通過預訓練模型和訓練腳本加速AI項目

許多AI應用程序都有共同的需求：分類、對象檢測、語言翻譯、文本轉語音、推薦引擎、情感分析等等。在使用這些功能開發(fā)應用程序或服務時，根據(jù)您的用例對一個預先訓練的模型進行調(diào)整，要比從頭開始快得多。

NGC的新模型注冊為數(shù)據(jù)科學家和研究人員提供了最常用的AI模型庫，讓他們能夠由此啟程，對AI應用程序進行重新訓練和基準測試，并快速進行構建。

NGC企業(yè)賬戶持有者還可通過托管私有注冊，在其機構和團隊中進行模型上傳、共享、以及版本化。模型注冊可通過https://ngc.nvidia.com和命令行界面進行訪問，因此用戶可將其部署于混合云環(huán)境中，并為其機構提供對版本化模型的有限的訪問權限。

NGC還提供模型訓練腳本，利用NVIDIA Tensor Core賦力的混合精度可為其提供最佳的實踐效果，使NVIDIA Turing和Volta GPU相較于前幾代在進行訓練和推理時能實現(xiàn)3倍的性能提升。

通過提供經(jīng)過精確度測試和融合測試的模型和訓練腳本，NGC能夠幫助用戶對其最為重要的NVIDIA深度學習資產(chǎn)進行集中化和管理。

醫(yī)學影像和智慧城市的訓練和部署堆棧

跨行業(yè)的高效工作流程始于預先訓練的模型，然后使用新的數(shù)據(jù)執(zhí)行遷移學習訓練。接下來，再對網(wǎng)絡進行精簡和優(yōu)化，然后部署到邊緣設備上進行推理。將這些預先訓練的模型與遷移學習相結合，就無需耗費高昂的成本從頭開始，大規(guī)模收集數(shù)據(jù)、添加標簽并訓練模型，能夠讓業(yè)內(nèi)專家快速啟動深度學習工作流程。

但是，訓練、優(yōu)化和部署的細節(jié)卻因行業(yè)而異。NGC如今面向智慧城市和醫(yī)學影像領域提供了具有針對性的工作流程。

在智慧城市領域， 用于流式傳輸分析的NVIDIA遷移學習工具包提供為智能視頻分析工作負載量身定制的遷移學習，例如對象檢測和攝像頭視頻幀分類。然后通過面向智慧城市的NVIDIA DeepStream SDK，將經(jīng)過重新訓練、優(yōu)化和精簡的模型部署到NVIDIA Tesla或Jetson平臺。

在醫(yī)學影像領域，NVIDIA Clara Train SDK使醫(yī)療機構能夠先使用預先訓練的MRI掃描模型進行器官分割，然后使用遷移學習來根據(jù)該機構的數(shù)據(jù)集對這些模型進行改進。Clara Train會生成優(yōu)化模型，然后使用NVIDIA Clara Deploy SDK進行部署，以便日后為新患者的掃描結果提供更強大的分割能力。

NGC-Ready系統(tǒng)

針對AI工作負載優(yōu)化的驗證平臺

由全球頂級系統(tǒng)制造商提供的NGC-Ready系統(tǒng)已經(jīng)過NVIDIA驗證，因此數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者能夠以最優(yōu)方式加速運行深度學習和機器學習工作負載。

基于NVIDIA V100 GPU的旗艦系統(tǒng)，具有640個Tensor Core和高達32GB的內(nèi)存。為實現(xiàn)最大限度的利用率，由全新NVIDIA T4 GPU賦力的系統(tǒng)在各種加速工作負載中均展現(xiàn)了出色的性能，包括機器學習、深度學習、虛擬桌面和HPC。請訪問相關網(wǎng)頁，查看經(jīng)驗證的NGC-Ready系統(tǒng)列表。

從容部署AI基礎架構

AI的跨行業(yè)應用迅猛飆升。這就需要IT團隊能夠支持不同用戶群的各類新型工作負載、軟件堆棧和硬件。在應用環(huán)境發(fā)生變化的時候，最大限度地減少系統(tǒng)停機時間、保持用戶工作效率至關重要。

為解決這一問題，我們推出了NVIDIA NGC支持服務，提供企業(yè)級支持以確保NGC-Ready系統(tǒng)實現(xiàn)最優(yōu)運行，并最大限度地提高系統(tǒng)利用率和用戶工作效率。這些全新服務使IT團隊能夠直接與NVIDIA相關專家取得聯(lián)系，快速解決軟件問題，最大限度地縮減系統(tǒng)停機時間。

NGC支持服務可通過NGC-Ready系統(tǒng)銷售商獲取，思科現(xiàn)已針對其思科 UCS C480 ML提供此服務，該產(chǎn)品采用了NVIDIA V100系統(tǒng)，經(jīng)NGC-Ready驗證。HPE將于6月份起針對其HPE ProLiant DL380 Gen10服務器提供此服務，該服務器采用NVIDIA T4系統(tǒng)，經(jīng)NGC-Ready 驗證。其他幾家OEM也將在未來幾個月內(nèi)開始銷售這些服務。