在過去的半年里，NVIDIA 與百度飛槳緊密合作，針對用戶的多層次需求，雙方聯(lián)合開發(fā)了三大主要產(chǎn)品：

基于 NVIDIA GPU 定制優(yōu)化的 NGC 飛槳容器，包含了最新的 NVIDIA 工具包和優(yōu)化后的飛槳版本，致力于為開發(fā)者提供最佳的開發(fā)環(huán)境。

GitHub 上 NVIDIA Deep Learning Examples[1] 倉庫向用戶提供易于訓(xùn)練和部署的飛槳模型示例。

在 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心 DLI Course[2]，NVIDIA 與飛槳共建的系列免費課程及聯(lián)名認證證書也即將上線，旨在幫助大家提高訓(xùn)推性能并簡化代碼。(課程預(yù)計下半年與大家見面)

容器是什么？為什么要使用容器？

容器包含了深度學(xué)習(xí)框架在運行時所需的所有部件（包括驅(qū)動，工具包等），被認為是在同一環(huán)境中實現(xiàn)“構(gòu)建、測試、部署”的最佳平臺。因為它具有輕量化與可復(fù)制性、打包和執(zhí)行環(huán)境合二為一以及簡化應(yīng)用程序部署的優(yōu)勢。容器允許我們創(chuàng)建標準化可復(fù)制的輕量級開發(fā)環(huán)境，擺脫來自 Hypervisor 所帶來運行開銷。應(yīng)用程序可以基于 Container Runtime 運行在“任意”系統(tǒng)中。

為什么要開發(fā) NGC 飛槳容器?

根據(jù)多份市場調(diào)研報告顯示，飛槳已位居中國深度學(xué)習(xí)平臺市場首位，并構(gòu)建了全球前三、中國第一的 AI 開發(fā)者生態(tài)。如何確保龐大規(guī)模的飛槳開發(fā)者，尤其是采用 NVIDIA 平臺的飛槳用戶持續(xù)獲得最佳的開發(fā)體驗，始終是飛槳和 NVIDIA 團隊共同關(guān)注的話題。

飛槳和 NVIDIA 團隊從與開發(fā)者用戶的持續(xù)交流中，收集到了一些使用上的痛點需求。比如，在提供 NGC 飛槳容器前，飛槳用戶如果希望使用 NVIDIA 最新軟件棧進行開發(fā)、訓(xùn)練、部署，需要做大量的手動配置工作，這對不少用戶而言是一個巨大的工程挑戰(zhàn)。

針對這些需求，NVIDIA 與百度飛槳聯(lián)合開發(fā)了 NGC 飛槳容器，將最新的飛槳與最新的 NVIDIA 的軟件棧進行了無縫的集成與性能優(yōu)化，最大程度的釋放飛槳框架在 NVIDIA 最新硬件上的計算能力。這樣，用戶不僅可以快速開啟 AI 應(yīng)用，專注于創(chuàng)新和應(yīng)用本身，還能夠在 AI 訓(xùn)練和推理任務(wù)上獲得飛槳 + NVIDIA 帶來的飛速體驗。

“NGC 飛槳容器”與“飛槳現(xiàn)有容器”版本的區(qū)別是什么？

飛槳現(xiàn)有的容器版本提供了全面的、在不同軟件版本和環(huán)境下的飛槳容器，用戶可以根據(jù)自己當前的軟硬件環(huán)境，挑選相應(yīng)的容器來下載使用。

而 NGC 飛槳容器跟飛槳現(xiàn)有的容器相比，有哪些顯著的優(yōu)勢？

以月為單位升級更新，每月底發(fā)布全新版本，無需注冊即可下載。

集成了最新的 NVIDIA 的軟件棧（在 NGC 飛槳容器上線前，飛槳官網(wǎng)容器最新版是 CUDA 11.2, 而 NVIDIA CUDA 最新版本已更新至 CUDA 11.7），且雙方針對最新版本的軟件棧對飛槳進行了適配和優(yōu)化。此外， NGC 飛槳容器還集成了更新的 Ubuntu OS 版本（Ubuntu 20.04）。

在驗證過的模型上擁有更佳的性能（目前，雙方已在 GitHub NVIDIA Deep Learning Examples中發(fā)布了 ResNet50 模型）。

產(chǎn)品經(jīng)過嚴格的開發(fā)測試流程，包括 CI（Continuous Integration，持續(xù)集成）、CD（Continuous Deployment，持續(xù)部署）、QA（Quality Assurance，質(zhì)量保證）以及針對各類硬件和各種硬件拓撲等的開發(fā)測試流程），且每次更新版本都會提供對應(yīng)詳盡的產(chǎn)品介紹、同類產(chǎn)品的對比、可靠度測試及掃描報告。

需要說明的是，以上 NGC 飛槳容器的特性最終都將被 GitHub 飛槳代碼庫集成。

如何下載并使用 NGC 飛槳容器？

NGC 飛槳容器已經(jīng)集成入飛槳官網(wǎng)主頁。你可以選擇 “飛槳版本”+“Linux”+“Docker”+“CUDA 11.7”找到對應(yīng)的 Container 下載指令。

運行結(jié)果如下

此外，你也可登錄 NVIDIA NGC 官網(wǎng)，無需注冊即可下載獲得豐富詳細的英文版介紹文檔及下載鏈接。NGC官網(wǎng)中還有更多 NVIDIA 針對 AI 優(yōu)化的容器，工具包，模型等。

審核編輯：湯梓紅