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虚拟化GPU来了!Nvidia与VMware联手加速人工智能部署

    invida和vmware周一发布了一个新软件,使客户能够在本地或AWS平台上的vmware云上虚拟化gpu。这是第一个允许企业使用GPU加速人工智能、机器学习(ML)或深度学习工作负载的混合云产品。英维达产品管理副总裁约翰法内利说:“在现代数据中心,组织将使用GPU来支持人工智能,深入学习和分析。由于工作负载的规模很大,一些处理将在数据中心内部进行,一些处理将在云中进行,并在它们之间进行迭代。新产品的应用始于企业数据中心的产品,即英伟达的新vcompute服务器。它针对VMware的vSphere进行了优化,并提供给主要的OEM供应商(包括Cisco、Dell、HPE、联想和Supermicro)。Fanelli说:“现在我们可以将人工智能引入数据中心,让数据中心IT管理员运行和设计他们的数据中心(即在虚拟化环境中)。VMealServer在旧金山的VMWord会议上发布,在那里,公司雇佣越来越多的数据科学家从专有数据和公共数据中获得更多的分析和洞察力。Fanelli说,他们可能已经在使用Invida的Rapids,一个用于数据分析和机器学习的平台,来加速数据科学的GPU工作。vcompute服务器支持Rapids和Vectors。此外,它还支持GPU共享和针对工作负载较大的GPU的单个用户聚合。该技术基于GPU。Fanelli说虚拟化通常对性能的影响不到5%,尽管这取决于工作负载。与性能受损相平衡,客户从虚拟化中获益更多,如可管理性和灵活性。同时,vmware计划在vmware云上提供vcompute服务器。AWS上的VMware云允许客户在公共、个人或混合云环境中运行任意应用程序。该服务经过优化,可以在专用的AWS基础设施上运行。Vmware产品营销总监Ivan Oprencak说:“在云端的海量数据集中,我们可以为客户提供丰富的数据分析洞察力,以及ML、AI和其他数据分析功能。数据科学家将能够利用云环境扩展其人工智能、ML和其他数据分析应用程序。人工智能正在迅速发展——根据Gartner的说法,超过一半的组织已经运行了至少一个人工智能部署,他们计划在未来几年大幅加速人工智能应用。尽管VMware和Nvidia在vcompute服务器上有专门的合作,但它已经采取了其他措施来适应日益增加的人工智能工作负载。上个月,该公司宣布计划收购德克萨斯州的首府Bitfusion,该公司为硬件加速器创建了一个灵活的虚拟操作系统。

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