美国加利福尼亚州圣何塞—GPU 技术大会—太平洋时间 2019 年 3 月 18 日—NVIDIA 今日宣布全球七大系统制造商现已开始供应可运行 NVIDIA 数据科学加速软件的优化型主流服务器，包括思科、戴尔 EMC、富士通、HPE、浪潮、联想和中科曙光。
这些服务器采用NVIDIA T4 GPU，经微调后可运行 NVIDIA CUDA-X AI加速库，为业务提供标准、高效的平台，以开展数据分析和其他各类企业级工作负载。
T4 GPU 耗能仅为 70 瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速 AI 训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。这种独特的功能组合有助于创建全新可通过 GPU 加速为企业提供更高实用性和多功能性的企业级服务器。
NVIDIA 副总裁兼加速计算总经理Ian Buck 表示：“T4 在全球最受欢迎的商用服务器上被迅速广泛采用，标志着企业级计算领域开始迈向现代化的新时代，而 GPU 加速已成为这一时代的标准。如今，随着一系列采用NVIDIA 技术的服务器针对数据科学进行了优化， 全球各大公司都能够在其整体业务中加速人工智能部署。”
全新 T4 服务器实现 NGC-Ready 功能
思科、戴尔 EMC、富士通、HPE、浪潮、联想和中科曙光今日宣布推出的系统已经实现NVIDIA NGC-Ready，这表明这些服务器在各类加速工作负载环境下均能展现优异的性能。
作为 NGC-Ready 功能验证流程的一部分，所有经过测试的软件均可通过 NVIDIA NGC获取。NVIDIA NGC是一个综合资源库，包括 GPU 加速软件、经预先训练的 AI 模型、数据分析模型训练、机器学习、深度学习、以及通过CUDA-X AI 加速的高性能计算。
NGC-Ready 计划于 11 月推出，重点针对一系列由 NVIDIA Tensor Core GPU 赋力的系统， 适用于广泛的 AI 工作负载。
今日发布的具备NGC-Ready 功能的 T4 服务器包括：
· 思科 UCS C240 M5
· 戴尔 EMC PowerEdge R740/R740xd
· 富士通 PRIMERGY RX2540 M5
· HPE ProLiant DL380 Gen10
· 浪潮 NF5280M5
· 联想 ThinkSystem SR670
· 中科曙光 W760-G30
此外，其他几家合作伙伴也已开始为其 T4 服务器启动验证流程。
NGC-Ready 系统的全新企业级支持计划
为进一步加大该计划的价值，NVIDIA 今日面向采用 NGC-Ready 系统的客户推出专享的企业支持服务，范围包括所有 NGC-Ready T4 系统，以及之前已采用NVLink和Tesla V100 服务器以及采用 NVIDIA 支持的工作站。
NVIDIA NGC 支持服务（NVIDIA NGC Support Service） 让客户能够直接联系 NVIDIA 技术专家，从而帮助客户确保其 NGC-Ready 系统处于最优的运行状态，并能够最大限度地提高系统利用率和用户工作效率。
NVIDIA 的支持服务可通过 NGC-Ready 系统的销售商获取，思科现已开始提供 NGC-Ready 的 NVIDIA V100 系统，即 Cisco UCS C480 ML。HPE 将于 6 月份开始针对 HPE ProLiant DL380 Gen10 服务器提供该服务，该服务器是配备 NGC-Ready 的NVIDIA T4 服务器。预计其他几家原始设备制造商将于第二季度开始在其 NVIDIA T4 和 V100 系统上销售该服 务。
通过领先的虚拟桌面和应用虚拟化解决方案认证的全新 T4 服务器
采用 NVIDIA T4 的服务器已获领先OEM 厂商的 NVIDIA 虚拟 GPU 软件认证——包括面向知识型工作者的NVIDIA GRID虚拟 PC （vPC）以及面向创意和技术专业人士的 NVIDIA Quadro 虚拟数据中心工作站（vDWS）。
借助 T4，用户能够在最新一代服务器上获得高质量的虚拟桌面体验，其 VDI 性能比仅使用 CPU 的 GRID vPC 高出 33％。 NVIDIA 还宣布与领先的 OEM 厂商们合作，使 VDI 变得更简易、更实惠，且限时推出多年折扣。
广泛的业界支持
NGC-Ready 系统合作伙伴
“思科是首家向其客户转售 NVIDIA NGC 支持服务的 OEM 厂商，让客户能够在思科NGC- Ready UCS C480 ML M5 服务器上加速深度学习项目，该服务器采用了八块由 NVLink 互联的 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU。我们也很高兴地宣布在 UCS C240 M5 和 C220 M5 服务器上提供针对全新 NVIDIA T4 通用型 GPU 的支持，为我们的用户提供灵活性，使其能够基于同样的硬件，针对人工智能、机器学习和虚拟化项目，对基础设施进行最大化的利用。”
—思科数据中心解决方案高级总监 Siva Sivakumar
“戴尔科技公司专注于帮助客户利用人工智能等方面的技术进步实现 IT 转型。作为全球领先的服务器系统提供商，戴尔 EMC 持续对 PowerEdge 服务器产品组合进行改进，以助力客户最终实现其目标。我们与 NVIDIA 保持着紧密合作，一直以来都会采用最新的 GPU 加速器，其中就包括全新的 NVIDIA T4，这对帮助客户在人工智能训练和推理方面保持领先地位起到了至关重要的作用。”
—戴尔 EMC 服务器与基础设施系统产品管理与市场营销高级副总裁 Ravi Pendekanti
“富士通 PRIMERGY 服务器由 NVIDIA T4 GPU 赋能，且经由 NGC-Ready 正式验证，是一款集聚实用性和多功能性的尖端服务器。我们相信它能够满足当今客户的各类工作负载需 求，例如虚拟桌面系统的高效运行、大数据的高速分析、以及 AI 部署。”
—富士通公司执行官兼高级副总裁兼数据中心平台业务部负责人 Kenichi Sakai
“我们的服务器产品组合将持续提供先进的性能、延展性及安全性，从而实现全新体验并提升业务成效。通过将 HPE ProLiant Gen10 服务器与全新NVIDIA T4 GPU 相结合，我们正在将加速计算能力扩展至主流。我们正在赋力客户从边缘到云端运行各类工作负载，如机器学习和深度学习、推理、高性能计算和 VDI 环境。”
— HPE 副总裁兼 HPC 及 AI 业务总经理 Bill Mannel
“浪潮与 NVIDIA 合作紧密并持续为客户提供最高性能的人工智能计算产品，以助力其业务实现持续突破。全新NVIDIA T4 NGC-Ready GPU 服务器可运行NVIDIA CUDA-X AI 加速库，为数据科学家提供全面的解决方案和服务支持，支持多重 AI 工作负载，同时尽享高品质的虚拟桌面体验。”
—浪潮 AI＆HPC 总经理刘军
“随着越来越多的企业开始将人工智能应用于自身业务运营中，对配备多功能 GPU 加速器的密集型服务器的需求也在不断增长。联想与NVIDIA 携手为客户提供必要的基础设施， 帮助客户成功实施人工智能计划，从而实现数据驱动型洞察力和竞争优势。联想ThinkSystem SR670 在 2U 中最多支持 8 个NVIDIA T4 GPU，结合联想智能超算平台（Lenovo intelligent Computing Orchestration，简称 LiCO），能够在客户的人工智能发展历程中助力其实现领先的规模经济。”
—联想数据中心业务集团副总裁兼人工智能与高性能计算业务总经理 Madhu Matta
“鉴于 NVIDIA T4 的卓越性能和通用功能，中科曙光最新的 HPC 数据中心解决方案能够通过大规模部署单一类型的 GPU 服务器，提供 AI 训练与推理、渲染及 3D 设计服务。采用单一类型的 GPU 服务器能够大大降低我们的部署和维护成本。因此，为了给 NVIDIA T4 提供最佳的性能平台，我们专门对 W760 服务器进行了调整。”
—中科曙光高级副总裁沙超群生态系统伙伴
“NVIDIA 和 Kinetica 让我们实现了以往不可能的工作，即大规模采用千亿数据点对油田进行高保真度的 3D 视图渲染。Kinetica Active Analytics 平台和基于 NVIDIA T4 的服务器将主动分析与人工智能相结合，通过生成地表模型并进行高分辨率渲染，提供了一种能够从根本上实现更高效开采的油田开采方式。这一解决方案组合在大范围内实现了革命性的性能提升，加速了数据科学家和地质学家的产出，使其能够运行 GPU 加速模型，更快速地进行空间和经济预测，从而实现最佳成本回报。”
— Anadarko Petroleum Corporation 首席技术官 Sanjay Paranji
“主动分析是由数据驱动的第四次工业革命的支柱。借助NVIDIA T4 赋力的全新服务器， 我们的客户能够从根本上提高对数据工作负载进行 GPU 加速的效率，以紧跟极高速的无限流数据源（从可穿戴设备到汽车、智能设备到互联基础设施）。简而言之，NVIDIA 和Kinetica 能够帮助公司、城市和社会对这一成败攸关的转型进行管理，从把数据作为被动
型资产使用转向将数据作为主动型资产使用，并借此获取洞察，帮助自身即时作出反应。”
— Kinetica 首席执行官 Paul Appleby
“随着 AI 时代的到来，主流数据中心正在寻求采用 NVIDIA T4 GPU 等加速器来最大限度地发挥其影响力。对于这些新技术，稳定的控制平台至关重要，红帽正在通过在红帽企业Linux 和红帽 OpenShift Container 平台上进行对包括 NVIDIA T4 GPU 在内的服务器配置进行验证，来助力解决这一问题。这将在全球范围内把我们的 OEM 合作伙伴生态系统和认证流程方面的用例引入到人工智能用例中。”
—红帽副总裁兼企业 Linux 总经理 Stefanie Chiras
“NVIDIA 和 VMware 在致力于帮助组织机构最大限度地利用其数据中心资源方面长期合作。企业都期待能够加速 VDI、机器学习和深度学习工作负载，同时最大限度地提高 GPU 加速数据中心基础架构的投资回报。NVIDIA T4 赋能的服务器能够为这些机构提供解决方案，同时实现灵活性的提升，并能够对其 VMware 基础架构投资更好地进行利用和保护。”
— VMware 战略企业联盟高级副总裁 Susan Nash
