Nvidia
Mivel a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a modern számítástechnika egyre nélkülözhetetlenebb része, az Nvidia üzleti alapjai továbbra is erősek. Leszerelték erőfeszítéseiket, hogy a szerver üzletág kiemelkedő erői legyenek a partnerség kialakításában több technológiai céggel. A közelmúltban az Nvidia és a VMware bejelentett egy összekapcsolódást, amely az Nvidia vGPU-ját (Virtual GPU Technology) hozza a VMware vSphere vereméhez az AWS-en.
A GPU-kat az adat-párhuzamos számítás szem előtt tartásával tervezték, ami felgyorsítja a vektor- és mátrixműveleteket. Így ideálisak a mesterséges intelligencia terheléséhez.
Korábban csak a CPU-ra korlátozva az AI munkaterhelések most egyszerűen telepíthetők virtualizált környezetekbe, például a VMware vSphere-be vComputeServer szoftver és NVIDIA NGC . A mi partnerség a VMware-rel , ez az architektúra segít a szervezeteknek abban, hogy zökkenőmentesen migrálják a GPU-k mesterséges intelligencia-terhelését az ügyfél adatközpontjai és az AWS VMware Cloud között.
- ANNE HECHT (Nvidia)
A GPU-val gyorsított munkaterheléseket gyakran egy bérlővel rendelkező fizikai szervereken futtatják, de a vComputeServer társaságok virtuális környezetben futtathatják az AI munkaterhelését, ez nagyobb rugalmasságot és pénzbeli megtakarítást kínál (akár egy bizonyos méretig). Az Nvidia már támogat néhány KVM-alapú hipervizort, köztük a Red Hat-et és a Nutanix-et. A VMware vSphere a legújabb kiegészítés.
A vComputeServer jellemzői:
- GPU teljesítmény: Akár 50x gyorsabb mély tanulási képzés, mint a csak CPU, hasonló teljesítmény, mint a GPU futtatásán csupasz metálon.
- Speciális számítás: A hibajavító kód és az oldal dinamikus visszavonása megakadályozza az adatok sérülését a nagy pontosságú munkaterhelések miatt.
- Élő migráció: A GPU-t támogató virtuális gépek minimális megszakítás vagy leállás nélkül migrálhatók.
- Fokozott biztonság: A vállalatok kiterjeszthetik a kiszolgálók virtualizációjának biztonsági előnyeit a GPU-fürtökre.
- Több bérlő elszigeteltsége : A munkaterhelések elkülöníthetők, hogy egyetlen felhasználót biztonságosan támogassanak egyetlen infrastruktúrán.
- Irányítás és ellenőrzés : Az adminisztrátorok ugyanazokat a hipervizoros virtualizációs eszközöket használhatják a GPU-kiszolgálók kezelésére, láthatósággal a gazdagép, a virtuális gép és az alkalmazás szintjén.
- A támogatott GPU-k széles skálája: A vComputeServer az NVIDIA T4 vagy V100 GPU-k, valamint a Quadro RTX 8000 és 6000 GPU-k, valamint a Pascal-architektúra P40, P100 és P60 GPU -inak korábbi generációi által támogatott.
- Nvidia
A VMware vSphere felhasználói az Nvidia GPU Cloud támogatását is megkapják, amely egy GPU-gyorsított felhőplatform, amely mély tanuláshoz és tudományos számításhoz optimalizált. Anne Hecht, az Nvidia munkatársa írja: NVIDIA NGC , a GPU-ra optimalizált szoftverek központja a mély tanuláshoz, a gépi tanuláshoz és a HPC-hez, több mint 150 tárolót, előre betanított modelleket, képzési szkripteket és munkafolyamatokat kínál az AI gyorsabbá tételéhez a koncepciótól a gyártásig, beleértve ZUHATAG , a CUDA-gyorsított adattudományi szoftverünk ”.
VMware partnerség a legújabb akvizícióval
A VMware megszerzi a Bitfusion szoftvert, amely rengeteg értéket ad hozzá a vSphere felhőplatformhoz. Amint azt a cikkben korábban tárgyaltuk, a virtualizáció rengeteg előnyt kínálhat a vállalatoknak minimális teljesítményütem mellett. A Bitfusion technológiájával a vállalatok képesek lesznek eltávolodni a csupasz fém szerverektől és virtualizálni a GPU-kat, mivel egy ilyen elrendezés a rendelkezésre álló erőforrások jobb kihasználását eredményezheti. A gyorsított számítástechnika középpontba kerülésével a vállalatok a hardverköteg virtualizálásának módjait keresik, a VMware ezt jól tudja, és azért mozognak, hogy a vSphere platformot létfontosságúvá tegyék az adatközpontokban.
Címkék nvidia
