Nvidia
Kuna tehisintellekt ja masinõpe on tänapäevases arvutustöös üha hädavajalikum osa, on Nvidia ettevõtte põhialused endiselt tugevad. Nad on juhtinud oma jõupingutusi, et olla silmapaistev jõud serverite äris, luues partnerlusi mitme tehnoloogiaettevõttega. Hiljuti teatasid Nvidia ja VMware ühendamisest, mis viib Nvidia vGPU (Virtual GPU Technology) AWS-i VMware'i vSphere virnasse.
GPU-d on loodud andmete paralleelset arvutust silmas pidades, mis kiirendab vektori ja maatriksi operatsioone. See muudab need ideaalseks tehisintellekti koormuste jaoks.
Varem piirdunud ainult protsessoriga, tehisintellekti töökoormusi saab nüüd hõlpsasti uute virtuaalsete keskkondadega, näiteks VMware vSphere, juurutada vComputeServer tarkvara ja NVIDIA NGC . Meie kaudu partnerlus VMware'iga , see arhitektuur aitab organisatsioonidel sujuvalt migreerida GPU-de tehisintellekti töökoormused klientide andmekeskuste ja AWS-i VMware Cloudi vahel.
- ANNE HECHT (Nvidia)
GPU-ga kiirendatud töökoormusi käitatakse sageli ühe üürniku füüsilistes serverites, kuid vComputeServeri ettevõtted saavad AI tehiskoormusi käivitada virtualiseeritud keskkonnas, see pakub suuremat paindlikkust ja rahalist kokkuhoidu (kuni teatud skaalani). Nvidia toetab juba mõnda KVM-põhist hüpervisorit, sealhulgas Red Hat ja Nutanix. VMware'i vSphere on viimane täiendus.
VComputeServeri funktsioonide hulka kuuluvad:
- GPU jõudlus: Kuni 50x kiirem süvaõppekoolitus kui ainult protsessoril, sarnane jõudlus GPU töötamisega palja metalli peal.
- Täpsem arvutus: Vigade parandamise kood ja lehe dünaamiline kõrvaldamine takistavad andmete korrupteerimist ülitäpse töökoormuse korral.
- Reaalajas ränne: GPU-toega virtuaalmasinaid saab migreerida minimaalsete häirete või seisakuteta.
- Suurem turvalisus: Ettevõtted saavad laiendada serverite virtualiseerimise turvalisuse eeliseid GPU klastritele.
- Mitme üürniku isoleerimine : Koormusi saab eraldada, et kindlalt toetada mitut kasutajat ühes infrastruktuuris.
- Juhtimine ja jälgimine : Administraatorid saavad GPU-serverite haldamiseks kasutada samu hüpervisiooni virtualiseerimise tööriistu, mis on nähtavad hosti, virtuaalse masina ja rakenduse tasandil.
- Lai valik toetatud GPU-sid: vComputeServerit toetatakse nii NVIDIA T4 või V100 GPU-de kui ka Quadro RTX 8000 ja 6000 GPU-de ning Pascal-arhitektuuri P40, P100 ja P60 varasemate põlvkondade puhul.
- Nvidia
VMware vSphere'i kasutajad saavad ka Nvidia GPU Cloudi toe, mis on GPU-ga kiirendatud pilveplatvorm, mis on optimeeritud sügavaks õppimiseks ja teaduslikuks arvutamiseks. Anne Hecht Nvidiast kirjutab NVIDIA NGC , meie GPU-ga optimeeritud tarkvara keskus süvaõppeks, masinõppeks ja HPC-ks, pakub üle 150 konteineri, eelnevalt koolitatud mudeleid, koolituskripte ja töövooge, et kiirendada tehisintellekti ideest tootmiseni, sealhulgas KIIRED , meie CUDA-kiirendatud andmeteaduse tarkvara ”.
VMware'i partnerlus kooskõlas hiljutise hankimisega
VMware kavatseb omandada Bitfusioni, mis lisab tema vSphere pilveplatvormile palju väärtust. Nagu me artiklis varem käsitlesime, võib virtualiseerimine pakkuda ettevõtetele minimaalse jõudlushittiga palju eeliseid. Bitfusioni tehnoloogia abil saavad ettevõtted eemalduda paljasmetallist serveritest ja virtualiseerida oma GPU-sid, kuna selline kokkulepe võib kaasa aidata olemasolevate ressursside parema kasutamise. Kiirendatud andmetöötlusega ettevõtted otsivad võimalusi riistvarapaketi virtualiseerimiseks, VMware on sellest hästi teadlik ja nad liiguvad selleks, et muuta vSphere platvorm andmekeskustes ülioluliseks.
Sildid nvidia
