NVIDIA anunció hoy su nuevo software vComputeServer. A través de una asociación con VMware, se dice que estas nuevas tecnologías llevan la virtualización de GPU a la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y la ciencia de datos. Los clientes podrán migrar sin problemas cargas de trabajo de IA en GPU entre los centros de datos del cliente y VMware Cloud on AWS. El anuncio de hoy no solo es compatible con VMware vSphere, sino también con hipervisores basados en KVM, incluidos Red Hat y Nutanix.
NVIDIA anunció hoy su nuevo software vComputeServer. A través de una asociación con VMware, se dice que estas nuevas tecnologías llevan la virtualización de GPU a la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y la ciencia de datos. Los clientes podrán migrar sin problemas cargas de trabajo de IA en GPU entre los centros de datos del cliente y VMware Cloud on AWS. El anuncio de hoy no solo es compatible con VMware vSphere, sino también con hipervisores basados en KVM, incluidos Red Hat y Nutanix.
La IA, el aprendizaje profundo y la ciencia de datos son cargas de trabajo de servidor con uso intensivo de cómputo. Hasta ahora, estas cargas de trabajo se limitaban solo a la CPU. Ahora, con el software vComputeServer y NVIDIA NGC, las cargas de trabajo de IA se pueden implementar fácilmente en entornos virtualizados como VMware vSphere. Esto funciona al permitir que los administradores ejecuten cargas de trabajo de IA en servidores GPU en entornos virtualizados. NVIDIA afirma que esto mejorará la seguridad, la utilización y la capacidad de administración. Aprovechar vComputeServer con cuatro GPU NVIDIA V100 acelera el aprendizaje profundo 50 veces más rápido que los servidores solo de CPU.
El lanzamiento de vComputeServer amplía la cartera de vGPU de NVIDIA para abarcar soporte para análisis de datos, aprendizaje automático, IA, aprendizaje profundo, HPC y otras cargas de trabajo de servidor. El nuevo software también ofrece varias funciones, como compartir GPU, por lo que varias máquinas virtuales pueden funcionar con una sola GPU y agregación de GPU, por lo que una o varias GPU pueden alimentar una máquina virtual. Esto permite la máxima utilización mientras aprovecha la tecnología existente de una manera rentable.
Las características de vComputeServer incluyen:
- Rendimiento de la GPU: entrenamiento de aprendizaje profundo hasta 50 veces más rápido que solo con CPU, rendimiento similar a la ejecución de GPU en bare metal.
- Computación avanzada: el código de corrección de errores y el retiro dinámico de páginas evitan la corrupción de datos para cargas de trabajo de alta precisión.
- Migración en vivo: las máquinas virtuales habilitadas para GPU se pueden migrar con una interrupción o un tiempo de inactividad mínimos.
- Mayor seguridad: las empresas pueden extender los beneficios de seguridad de la virtualización de servidores a los clústeres de GPU.
- Aislamiento multiinquilino: las cargas de trabajo se pueden aislar para admitir de forma segura a varios usuarios en una sola infraestructura.
- Administración y monitoreo: los administradores pueden usar las mismas herramientas de virtualización de hipervisor para administrar servidores de GPU, con visibilidad a nivel de host, máquina virtual y aplicación.
- Amplia gama de GPU compatibles: vComputeServer es compatible con GPU NVIDIA T4 o V100, así como con GPU Quadro RTX 8000 y 6000, y generaciones anteriores de GPU con arquitectura Pascal P40, P100 y P60.
Disponibilidad
Se espera que NVIDIA vComputeServer esté disponible este mes.
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