Các ứng dụng và dịch vụ AI đang là xu thế của thị trường nhưng nó chỉ là phần nổi của tảng băng trôi. Trong cuộc cách mạng này, nhu cầu về môi trường điện toán AI và Framework là cao đáng kể. Qnap hiện nay cung cấp một nền tảng điện toán AI mang tính đột phá dựa trên QNAP NAS, nó được gọi là QuAI - QNAP's AI DeveloperPackage.
Qnap NAS có thể hỗ trợ nhiều hơn cho các chuyên gia
QuAI cho phép các chuyên gia về dữ liệu có thể xây dựng, đào tạo, tối ưu hóa và triển khai các môhình marchine-learning với các thuật toán học tập hiệu suất cao từ Framework AImà QNAP đem lại.
QuAI là để hỗ trợ
QuAI là nền tảng tích hợp để đáp ứng các nhu cầu tính toán liên quan đến AI. QNAP NAS bây giờ hỗ trợ card đồ họa để bổ sung sức mạnh tính toán cho công việc của bạn hiệu quả hơn. Ngoài ra, phần mềm cũng được cải tiến (bao gồm NVIDIA GPU Driver và tiện ích QuAI) để giúp triển khai các giải pháp của bạn nhanh hơn bao giờ hết.
Với Framework và thư viện được hỗ trợ qua các Container Station (1.8 và mới hơn), như Caffe, MXNet, TensorFlow, CNTK and NVIDIA CUDA. Bạn có thể dễ dàng chuyển đổi các giải pháp Containerized sang nên tảng QuAi, hoặc bắt đầu với một QuAI với đầu đủ tiện ích của công nghệ “Cognitive”
Ưu điểm của QuAI
Thay vì các giảipháp truyền thống, QuAi cung cấp phần cứng/ phần mềm mạnh mẽ và tiết kiệm chiphí. Bạn có thể đạt được một chi phí sở hữu (TCO) thấp nhưng vẫn có được sự linhhoạt cao hơn bằng cách triển khai QuAI cho các dự án AI.
- QuAI cung cấp mộtTCO thấp hơn so với các máy trạm thông thường và các dịch vụ đám mây hiện nay.Tóm lại bạn sẽ dễ dàng kiểm soát và nhận được hiểu quả cao so với chi phí bỏra.
- Với QNAP NAS, bạncó thể dễ dàng thiết lập và triển khai các giải pháp ML/DL tức thời cho bộ lưutrữ của mình với sự hướng dẫn của ứng dụng QuAI. (Ứng dụng QuAI sẽ hướng dẫnngười dùng suốt quá trình thiết lập trênnền tảng QuAI)
- QNAP NAS hỗ trợnăng lực lưu trữ cao với khả năng mở rộng linh hoạt. Như những dữ liệu“training” của bạn cũng được lưu trữ trong một đơn vị xử lý, bạn cũng tiết kiệmđược băng thông và các chi phí khác.
- Bằng cách sử dụngQtier, giải pháp lưu trữ tự động xếp theo bậc độc quyền của QNap, truy cập ổđĩa dễ dàng có thể đẩy nhanh quá trình phân tích dữ liệu và đạo tạo của bạn.
- Bằng cách sử dụng“Container Station” để triển khai mô hình ML, bạn có thể dễ dàng tạo tới hoặcdi chuyển một mô hình trên QNap NAS, và bắt đầu với AI ngay lập tức.
- QNAP NAS cung cấp mộthệ sinh thái ứng dụng để giúp bạn trong quá trình đào tạo. Bao gồm nhập dữ liệu,ảnh chụp, kết nối IoT và nhiều hơn nữa.
Jupyter – Khoa học dữ liệu tương tác cho dịch vụ AI
Jupyter Notebook là một ứng dụng web mã nguồn mở cho phép bạn tạo và chia sẻ tài liệu chứa “live code”, phương trình, hình tượng và mô tả tường thuật. Sự phát triển của nền Khoa học dữ liệu và Machine learning làm cho Jupyter Notebook trở thành một công cụ ngày càng phổ biến cho sự phát của AI. Nền tảng QuAI của QNAP tương thích với JupyterHub, cho phép các dữ liệu phức tạp trao đổi dễ dàng qua các nền tảng khác nhau. QNAP cũng cung cấp một ứng dụng JupyterHub để giúp bạn tạo ra một nền tảng Jupyter Notebook với môi trường phát triển machine learning cho đội AI của bạn:
- Một mã nguồn mở, giao diện như một trình duyệt.
- Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và nhiều tiện ích mở rộng.
- Mã hóa, đầu ra, và kết quả được hiển thị trong cùng một không gian.
- Chia sẻ dễ dàng cho đội ngũ hợp tác.
NAS hỗ trợ: TS-x77XU, TS-x77X, TVS-x82, TS-1685, TDS-16489U
QNAP NAS hỗ trợ bao gồm:
- TS-1677X-1200-4G, TS-1677X-1600-8G, TS-1677X-1700-16G, TS-1677X-1700-64G.
- TS-1277-1600-8G, TS-1277-1700-16G, TS-1277-1700-64G.
- TS-1685-D1521-32G-550W, TS-1685-D1531-64GR-550W, TS-1685-D1531-128GR-550W.
- TDS-16489U.
- NVIDIA: Quadro P2000 5G, Quadro M2000, Quadro P4000.
- ASUS: PH-GTX1050-2G, PH-GTX1050TI-4G, PH-GTX1060-3G, DUAL-GTX1050-O2G-GAMING.
- GIGABYTE: GV-N1050TD5-4GD, GV-N1070IXOC-8GD.
- MSI: GTX1060 AERO ITX 3G OC, GTX1050 TI 4GT LP, GTX1060 6GT OCV1.
- EVGA: GTX1050 2G SC, GTX1050TI 4G SC GAMING, GTX1060 6G SC GAMING.
Link tham khảo: tại đây
