AI/ML Frameworks

AI/机器学习框架

在可扩展的 GPU 基础设施上快速运行领先的框架。从单卡实验到多节点分布式训练，NexGPU 为您的 ML 工作负载提供灵活强大的算力底座。

Dockerfile

FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime

# Install additional dependencies
RUN pip install wandb tensorboard

# Add your custom requirements
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

Python

from torch.cuda.amp import autocast

with autocast():
    outputs = model(inputs)

专为此构建

主流框架全支持

在您自主选择的硬件上运行 TensorFlow、PyTorch、JAX 等主流机器学习框架。预置镜像开箱即用，无需手动配置。

分布式训练

支持分布式训练，可在单节点或多节点间灵活部署。兼容 DeepSpeed、Horovod、PyTorch DDP 等分布式策略。

精确版本控制

精确锁定您的代码所需的 CUDA 版本和 NVIDIA 驱动程序版本。避免环境不一致导致的训练问题。

高级性能调优

利用硬件计数器进行高级调优，加速 GPU 性能。支持混合精度训练、梯度累积等优化策略。

开始构建：AI/ML 框架模板

使用预置模板快速启动您的机器学习工作流。

PyTorch

深度学习框架，灵活易用，社区生态丰富。支持动态计算图和 GPU 加速。

TensorFlow

机器学习端到端平台。从研究到生产，提供完整的 ML 生态系统。

JAX

Google 高性能数值计算库，支持自动微分和 XLA 编译加速。

NVIDIA CUDA Toolkit

GPU 计算开发工具包，包含编译器、调试器和性能分析工具。

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在 NexGPU 上构建您的 ML 工作流

无论是学术研究的模型实验，还是企业级的生产训练管线，NexGPU 都能提供灵活、经济、高性能的 GPU 算力支持。