从传统数据中心向人工智能(AI)转型已成为大势所趋。

一方面，从智能客户服务、智能安全、智能风险控制、智能运维到智能质量检验，越来越多的智能应用导致存储需求呈指数级增长，对数据中心的计算能力提出了新的挑战。

另一方面，AI中心打破了传统数据的管理和运营模式，完成了更准确的系统调整和故障预测任务，取代了更多的人力，减少了能耗和资源浪费，更大程度地释放了生产力。

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然而，对于多传统的数据中心，

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该方案可以节省建设基础设施所花费的时间，帮助A快速移动基础，帮助A快速移动，扩展PU。提供更多支持。

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新的数据，如AI技术和云计算，在各种数据中心形成了锁反应。大量的数据处理任务涌入数据中心。面对人工智能应用的培训和推理，传统的CPU服务器很难招架。

深度学习密集计算方法为NVII计算AGPU计算架构非常契合。CPU需要10天才能完成。当它完成时，它可以大大提高深度学习和其他数据方法，如NVIDI计算AGPU计算架构。它需要10天才能完成CP任务。当它完成时，它可以大大提高深度学习进行深度学习和培训

然而，强大的硬件并不意味着即使数据中心有一个强大的设备，也有一个关键问题 text-indent: 0;'>

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DGXPorodoininitineedey)是一种最佳实践，包括多台GX-1服务器D服务器服务器服务器、存储器和网络交换器。

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今年6月，全球速度超级NIIIA2驱动推出了PIIEREPOD。

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存储DITURAN可复制的设计过程中，NVIDI经过实地检验积累了丰富的实际计算、网络、

现在，包括ac、asta、a、DN、Dellaledm、IBM、Mtanotapl、oxeneerageraledem、Mtanotapl、oxeragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerastageragerastageragerastastageragerastagerastageragerageragerageragerageragerageragerastastastageragerageragerastastageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerageragerastastageragerastagerastastastastagerageragerastastastastagerageragerageragerastastastagerageragerageragerageragerala

这些集成系统为客户提供了经验验证的可靠方法，这意味着每个企业都可以量身定制，完全满足自己的需求。

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借助参考框，来储A网络计算，齐带来的所有需求都得到了满足。16台NVIIIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIAIA

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通过网络(PE)和全自动配置COEO提供服务。

通过使用其简单的用户界面，管理员可在由 Kubernetes 和 Slurm 管理的域中移动 DGX 服务器。未来 Kubernetes 增强功能预计在纯 Kubernetes 环境中，支持所有 DGX POD 用例。

DI管理工具，白皮书中提供软源和文档。管理gthub堆叠

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当前，很多数据中心刚刚踏入或计划踏入 AI 的大门，而当下主流的深度学习算法必须配备专业的 AI 基础设施。基于 NVIDIA DGX POD 的架构方案，对于快速构建大规模 AI 计算集群非常具有参考价值。随着此类基础架构逐渐普及，更多数据中心将得以消除设备与资本预算之间的鸿沟。

这只是金融、能源、制造、电信、医疗、科学计算等行业的动力。