Oggi NVIDIA ha annunciato il suo nuovo software vComputeServer. Attraverso una partnership con VMware, si dice che queste nuove tecnologie porteranno la virtualizzazione della GPU all’intelligenza artificiale, al deep learning e alla scienza dei dati. I clienti saranno in grado di migrare senza problemi i carichi di lavoro AI sulle GPU tra i data center dei clienti e VMware Cloud on AWS. L'annuncio di oggi supporta non solo VMware vSphere, ma anche hypervisor basati su KVM, tra cui Red Hat e Nutanix.
Oggi NVIDIA ha annunciato il suo nuovo software vComputeServer. Attraverso una partnership con VMware, si dice che queste nuove tecnologie porteranno la virtualizzazione della GPU all’intelligenza artificiale, al deep learning e alla scienza dei dati. I clienti saranno in grado di migrare senza problemi i carichi di lavoro AI sulle GPU tra i data center dei clienti e VMware Cloud on AWS. L'annuncio di oggi supporta non solo VMware vSphere, ma anche hypervisor basati su KVM, tra cui Red Hat e Nutanix.
L'intelligenza artificiale, il deep learning e la scienza dei dati sono carichi di lavoro dei server ad alta intensità di calcolo. Fino ad ora questi carichi di lavoro erano limitati alla sola CPU. Ora, con il software vComputeServer e NVIDIA NGC, i carichi di lavoro AI possono essere facilmente distribuiti su ambienti virtualizzati come VMware vSphere. Funziona consentendo agli amministratori di eseguire carichi di lavoro AI su server GPU in ambienti virtualizzati. NVIDIA afferma che ciò migliorerà la sicurezza, l'utilizzo e la gestibilità. Sfruttando vComputeServer con quattro GPU NVIDIA V100 si accelera il deep learning 50 volte più velocemente rispetto ai server dotati solo di CPU.
Il rilascio di vComputeServer espande il portafoglio vGPU di NVIDIA per comprendere il supporto per analisi dei dati, machine learning, intelligenza artificiale, deep learning, HPC e altri carichi di lavoro server. Il nuovo software fornisce inoltre diverse funzionalità come la condivisione della GPU, in modo che più macchine virtuali possano essere alimentate da una singola GPU, e l'aggregazione delle GPU, in modo che una o più GPU possano alimentare una macchina virtuale. Ciò consente il massimo utilizzo sfruttando al tempo stesso la tecnologia esistente in modo economicamente vantaggioso.
Le funzionalità di vComputeServer includono:
- Prestazioni della GPU: training con deep learning fino a 50 volte più veloce rispetto alla sola CPU, prestazioni simili all'esecuzione della GPU su bare metal.
- Calcolo avanzato: la correzione degli errori del codice e il ritiro dinamico delle pagine prevengono il danneggiamento dei dati per carichi di lavoro ad alta precisione.
- Migrazione in tempo reale: le macchine virtuali abilitate per GPU possono essere migrate con interruzioni o tempi di inattività minimi.
- Maggiore sicurezza: le aziende possono estendere i vantaggi in termini di sicurezza della virtualizzazione dei server ai cluster GPU.
- Isolamento multi-tenant: i carichi di lavoro possono essere isolati per supportare in modo sicuro più utenti su un'unica infrastruttura.
- Gestione e monitoraggio: gli amministratori possono utilizzare gli stessi strumenti di virtualizzazione dell'hypervisor per gestire i server GPU, con visibilità a livello di host, macchina virtuale e app.
- Ampia gamma di GPU supportate: vComputeServer è supportato su GPU NVIDIA T4 o V100, nonché su GPU Quadro RTX 8000 e 6000 e sulle generazioni precedenti di GPU P40, P100 e P60 con architettura Pascal.
Disponibilità
Si prevede che NVIDIA vComputeServer sarà disponibile questo mese.
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