NVIDIA heeft vandaag haar nieuwe vComputeServer-software aangekondigd. Door een samenwerking met VMware zouden deze nieuwe technologieën GPU-virtualisatie naar AI, Deep Learning en Data Science brengen. Klanten kunnen naadloos AI-workloads op GPU's migreren tussen datacenters van klanten en VMware Cloud on AWS. De aankondiging van vandaag ondersteunt niet alleen VMware vSphere, maar ook op KVM gebaseerde hypervisors, waaronder Red Hat en Nutanix.
NVIDIA heeft vandaag haar nieuwe vComputeServer-software aangekondigd. Door een samenwerking met VMware zouden deze nieuwe technologieën GPU-virtualisatie naar AI, Deep Learning en Data Science brengen. Klanten kunnen naadloos AI-workloads op GPU's migreren tussen datacenters van klanten en VMware Cloud on AWS. De aankondiging van vandaag ondersteunt niet alleen VMware vSphere, maar ook op KVM gebaseerde hypervisors, waaronder Red Hat en Nutanix.
AI, Deep Learning en Data Science zijn rekenintensieve serverworkloads. Tot nu toe waren deze workloads beperkt tot alleen CPU. Nu met vComputeServer-software en NVIDIA NGC kunnen AI-workloads eenvoudig worden geïmplementeerd in gevirtualiseerde omgevingen zoals VMware vSphere. Dit werkt doordat beheerders AI-workloads kunnen uitvoeren op GPU-servers in gevirtualiseerde omgevingen. NVIDIA stelt dat dit de veiligheid, het gebruik en de beheersbaarheid zal verbeteren. Gebruikmakend van vComputeServer met vier NVIDIA V100 GPU's versnelt deep learning 50x sneller dan servers met alleen CPU.
De release van vComputeServer breidt NVIDIA's vGPU-portfolio uit met ondersteuning voor data-analyse, machine learning, AI, deep learning, HPC en andere serverworkloads. De nieuwe software biedt ook verschillende functies, zoals het delen van GPU's, zodat meerdere virtuele machines kunnen worden aangedreven door een enkele GPU, en GPU-aggregatie, zodat een of meerdere GPU's een virtuele machine kunnen aandrijven. Dit zorgt voor maximaal gebruik terwijl bestaande technologie op een kosteneffectieve manier wordt benut.
Kenmerken van vComputeServer zijn onder meer:
- GPU-prestaties: Tot 50x snellere deep learning-training dan alleen CPU, vergelijkbare prestaties als het uitvoeren van GPU op bare metal.
- Geavanceerde rekenkracht: foutcorrigerende code en dynamische verwijdering van pagina's voorkomen gegevensbeschadiging voor uiterst nauwkeurige workloads.
- Live migratie: GPU-compatibele virtuele machines kunnen worden gemigreerd met minimale verstoring of downtime.
- Verhoogde beveiliging: ondernemingen kunnen de beveiligingsvoordelen van servervirtualisatie uitbreiden naar GPU-clusters.
- Multi-tenant isolatie: Workloads kunnen worden geïsoleerd om meerdere gebruikers op een enkele infrastructuur veilig te ondersteunen.
- Beheer en monitoring: beheerders kunnen dezelfde hypervisor-virtualisatietools gebruiken om GPU-servers te beheren, met zichtbaarheid op host-, virtuele machine- en app-niveau.
- Breed scala aan ondersteunde GPU's: vComputeServer wordt ondersteund op NVIDIA T4- of V100-GPU's, evenals Quadro RTX 8000- en 6000-GPU's en eerdere generaties Pascal-architectuur P40-, P100- en P60-GPU's.
Beschikbaarheid
NVIDIA vComputeServer is naar verwachting deze maand beschikbaar.
Meld u aan voor de StorageReview-nieuwsbrief
