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*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*的运行状态，并能够*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*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*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*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*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*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*化的利用。”
—思科数据中心解决方案*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*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*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*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*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*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*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*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*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*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*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*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*佳的性能平台，我们专门对W760服务器进行了调整。”
—中科曙光*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*佳成本回报。”
— Anadarko Petroleum Corporation*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*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*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*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*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*副总裁Susan Nash
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