NVIDIA NGC新功能助于简化和加速端到端工作流

　　NVIDIA NGC catalog 是 GPU 优化的深度学习、机器学习和 HPC 应用程序的中心。通过高性能软件 containers 、 预训练模型 、特定于行业的 SDK 和 Jupyter 笔记本 ，这些内容有助于简化和加速端到端工作流。

　　帮助您简化工作流程并在 NGC 上更快地构建解决方案的新功能、软件和更新包括：

　　一键部署

　　使用你最喜欢的工具 Jupyter Notebook 开发人工智能，使用 NGC catalog 的新 一键部署功能 简化了软件部署。

　　只需进入 NGC 目录 中的软件页面，点击“部署到顶点 AI ”即可开始。在引擎盖下，这个功能：以最佳配置在谷歌云 顶点人工智能工作台 上启动 JupyterLab 实例；预加载软件依赖项；一次下载 NGC 笔记本。您还可以在启动实例之前更改配置。

　　发布亮点：

　　Jupyter 笔记本用于流行的人工智能用例。

　　一键部署在 Google Cloud Vertex AI 工作台上运行 NGC Jupyter 笔记本电脑。

　　自动设置，具有最佳配置、预加载的依赖项和随时可以运行的笔记本电脑。

　　数据科学家可以专注于构建生产级模型，以加快上市时间。

　　点击一下就可以部署 人工智能软件和笔记本的收藏 。

　　注册我们的 来临的线上研讨会 ，了解如何使用我们的新功能更快地构建和运行机器学习应用程序。

　　NVIDIA 虚拟机映像

　　虚拟机映像（ VMI ）或 AMI （在 AWS 的情况下）类似于在云平台上的虚拟机监控程序上运行的操作系统。

　　NVIDIA GPU 优化 VMI 提供了跨 IaaS 平台的标准化映像，因此开发者只需在 NVIDIA-Certified Systems 或任何 GPU 云实例上开发一次 AI 应用程序，就可以在任何云上部署应用程序，而无需更改代码。

　　NVIDIA VMI 可从各自的云市场获得，在 NGC 目录中的 NVIDIA AI 软件上进行测试，以提供优化的性能，并每季度更新一次最新的驱动程序、安全补丁和对最新 GPU 的支持。

　　组织可能会购买 NVIDIA AI 软件的企业支持，这样开发者就可以将技术问题外包，转而专注于构建和运行 AI 。

　　在 AWS 、 Azure 和 谷歌云 上使用 NVIDIA VMI 构建您的 AI 。

　　深度学习软件

　　最流行的培训和推理深度学习框架每月更新一次。拉取以下内容的最新版本（ v22.04 ）：

　　PyTorch

　　TensorFlow

　　NVIDIA Triton 推理服务器

　　TensorRT

　　新的语音和计算机视觉模型

　　我们不断增加各种各样的语言模型。以下是一些新型号的列表。

　　STT Hi 合规器 ：用印地语字符和空格转录语音。

　　Riva 符合 ASR 西班牙语 ：用小写西班牙语字母转录语音。

　　EfficientNet v2-S ：一系列图像分类模型，可达到最先进的精度，更小、更快一个数量级。

　　GatorTron-S ：一个 Megatron BERT 模型，根据综合临床出院总结进行培训。

　　BioMegatron345m ：这种 NeMo 模型在一系列生物医学下游任务中提供了改进的结果。

　　关于作者

　　Chintan Patel是NVIDIA的高级产品经理，致力于将GPU加速的解决方案引入HPC社区。 他负责NVIDIA GPU Cloud注册表中HPC应用程序容器的管理和提供。 在加入NVIDIA之前，他曾在Micrel，Inc.担任产品管理，市场营销和工程职位。他拥有圣塔克拉拉大学的MBA学位以及UC Berkeley的电气工程和计算机科学学士学位。

　　审核编辑：郭婷