NVIDIA und Microsoft kündigen Partnerschaft zur Beschleunigung der KI im Unternehmen an

Microsoft und NVIDIA gaben heute eine Zusammenarbeit zur Beschleunigung der KI im Unternehmen bekannt. Sie stellen eine optimierte Plattform vor, die das neue Microsoft Cognitive Toolkit (ehemals CNTK) auf NVIDIA-GPUs, einschließlich des NVIDIA DGX-1-Supercomputers, und auf virtuellen Maschinen der Azure N-Serie ausführt, die sich derzeit in der Vorschau befinden.

Mit dem ersten speziell entwickelten KI-Framework für Unternehmen, das für die Ausführung auf NVIDIA Tesla-GPUs in Microsoft Azure oder lokal optimiert ist, verfügen Unternehmen jetzt über eine KI-Plattform, die sich von ihrem Rechenzentrum bis zur Microsoft-Cloud erstreckt.

„Jede Branche hat das Potenzial von KI erkannt“, sagte Jen-Hsun Huang, Gründer und Chief Executive Officer von NVIDIA. „Wir haben mit Microsoft zusammengearbeitet, um eine blitzschnelle KI-Plattform zu schaffen, die von lokal mit unserem Supercomputer DGX-1™ bis zur Microsoft Azure-Cloud verfügbar ist. Mit der globalen Reichweite von Microsoft kann jetzt jedes Unternehmen auf der ganzen Welt die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, um sein Geschäft zu transformieren.“

„Wir arbeiten hart daran, jede Organisation mit KI auszustatten, damit sie intelligentere Produkte herstellen und einige der dringendsten Probleme der Welt lösen kann“, sagte Harry Shum, Executive Vice President der Artificial Intelligence and Research Group bei Microsoft. „Durch die enge Zusammenarbeit mit NVIDIA und die Nutzung der Leistungsfähigkeit GPU-beschleunigter Systeme haben wir Cognitive Toolkit und Microsoft Azure zur schnellsten und vielseitigsten KI-Plattform gemacht. KI ist jetzt für jedes Unternehmen erreichbar.“

NVIDIA und Microsoft haben eng zusammengearbeitet, um das Cognitive Toolkit auf GPU-basierten Systemen und in der Microsoft Azure-Cloud zu beschleunigen und Start-ups und großen Unternehmen Folgendes anzubieten:

• Größere Vielseitigkeit: Mit dem Cognitive Toolkit können Kunden ein Framework verwenden, um Modelle vor Ort mit dem zu trainieren NVIDIA DGX-1 oder mit NVIDIA GPU-basierten Systemen und führen Sie diese Modelle dann in der Cloud auf Azure aus. Dieser skalierbare, hybride Ansatz ermöglicht es Unternehmen, intelligente Funktionen schnell zu prototypisieren und bereitzustellen.
• Schnellere Leistung: Im Vergleich zur Ausführung auf CPUs führt das GPU-beschleunigte Cognitive Toolkit Deep-Learning-Training und Inferenz viel schneller auf NVIDIA-GPUs durch, die auf Azure N-Series-Servern und lokal verfügbar sind.⁽¹⁾ Beispielsweise ist NVIDIA DGX-1 mit Pascal- und NVLink-Verbindungstechnologie 170-mal schneller als CPU-Server für das Cognitive Toolkit.
• Breitere Verfügbarkeit: Virtuelle Maschinen der Azure N-Serie mit NVIDIA-GPUs befinden sich derzeit in der Vorschauversion für Azure-Kunden und werden in Kürze allgemein verfügbar sein. Azure-GPUs können verwendet werden, um sowohl das Training als auch die Modellauswertung zu beschleunigen. Da Tausende von Kunden bereits Teil der Vorschau sind, führen Unternehmen jeder Größe bereits Workloads auf Tesla-GPUs in Azure N-Series-VMs aus.

NVIDIA und Microsoft planen, ihre Zusammenarbeit fortzusetzen, um das Cognitive Toolkit für NVIDIA-GPUs in Azure und als Teil einer Hybrid-Cloud-KI-Plattform zu optimieren, wenn es lokal mit NVIDIA DGX-1 verbunden ist.