NVIDIA a annoncé aujourd'hui son nouveau logiciel vComputeServer. Grâce à un partenariat avec VMware, ces nouvelles technologies apporteraient la virtualisation GPU à l'IA, à l'apprentissage en profondeur et à la science des données. Les clients pourront migrer en toute transparence les charges de travail d'IA sur les GPU entre les centres de données des clients et VMware Cloud on AWS. L'annonce d'aujourd'hui prend en charge non seulement VMware vSphere, mais également les hyperviseurs basés sur KVM, notamment Red Hat et Nutanix.
NVIDIA a annoncé aujourd'hui son nouveau logiciel vComputeServer. Grâce à un partenariat avec VMware, ces nouvelles technologies apporteraient la virtualisation GPU à l'IA, à l'apprentissage en profondeur et à la science des données. Les clients pourront migrer en toute transparence les charges de travail d'IA sur les GPU entre les centres de données des clients et VMware Cloud on AWS. L'annonce d'aujourd'hui prend en charge non seulement VMware vSphere, mais également les hyperviseurs basés sur KVM, notamment Red Hat et Nutanix.
L'IA, l'apprentissage en profondeur et la science des données sont des charges de travail de serveur à forte intensité de calcul. Jusqu'à présent, ces charges de travail étaient limitées au CPU uniquement. Désormais, avec le logiciel vComputeServer et NVIDIA NGC, les charges de travail d'IA peuvent être facilement déployées sur des environnements virtualisés tels que VMware vSphere. Cela fonctionne en permettant aux administrateurs d'exécuter des charges de travail d'IA sur des serveurs GPU dans des environnements virtualisés. NVIDIA déclare que cela améliorera la sécurité, l'utilisation et la gérabilité. L'utilisation de vComputeServer avec quatre GPU NVIDIA V100 accélère l'apprentissage en profondeur 50 fois plus rapidement que les serveurs à CPU uniquement.
La sortie de vComputeServer élargit le portefeuille vGPU de NVIDIA pour englober la prise en charge de l'analyse de données, de l'apprentissage automatique, de l'IA, de l'apprentissage en profondeur, du HPC et d'autres charges de travail de serveur. Le nouveau logiciel fournit également plusieurs fonctionnalités telles que le partage de GPU, de sorte que plusieurs machines virtuelles peuvent être alimentées par un seul GPU, et l'agrégation de GPU, de sorte qu'un ou plusieurs GPU peuvent alimenter une machine virtuelle. Cela permet une utilisation maximale tout en tirant parti de la technologie existante de manière rentable.
Les fonctionnalités de vComputeServer incluent :
- Performances GPU : entraînement en profondeur jusqu'à 50 fois plus rapide que le processeur uniquement, performances similaires à l'exécution d'un processeur graphique sur métal nu.
- Calcul avancé : le code de correction des erreurs et le retrait dynamique des pages empêchent la corruption des données pour les charges de travail de haute précision.
- Migration en direct : les machines virtuelles compatibles GPU peuvent être migrées avec un minimum d'interruptions ou de temps d'arrêt.
- Sécurité accrue : les entreprises peuvent étendre les avantages de sécurité de la virtualisation des serveurs aux clusters GPU.
- Isolement multi-tenant : les charges de travail peuvent être isolées pour prendre en charge en toute sécurité plusieurs utilisateurs sur une seule infrastructure.
- Gestion et surveillance : les administrateurs peuvent utiliser les mêmes outils de virtualisation d'hyperviseur pour gérer les serveurs GPU, avec une visibilité au niveau de l'hôte, de la machine virtuelle et de l'application.
- Large gamme de GPU pris en charge : vComputeServer est pris en charge sur les GPU NVIDIA T4 ou V100, ainsi que sur les GPU Quadro RTX 8000 et 6000, et les générations précédentes de GPU P40, P100 et P60 à architecture Pascal.
Disponibilité
NVIDIA vComputeServer devrait être disponible ce mois-ci.
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