今天在舊金山舉行的 VMworld 2019 上，NVIDIA 和 VMware 宣布他們將為 AWS 上的 VMware Cloud 提供加速 GPU 服務。 這種新的技術組合將允許 VMware Cloud on AWS 以高度可擴展和安全的方式為其現代企業應用程序提供支持，包括人工智能、機器學習和數據分析工作流。
今天在舊金山舉行的 VMworld 2019 上，NVIDIA 和 VMware 宣布他們將為 AWS 上的 VMware Cloud 提供加速 GPU 服務。 這種新的技術組合將允許 VMware Cloud on AWS 以高度可擴展和安全的方式為其現代企業應用程序提供支持，包括人工智能、機器學習和數據分析工作流。
AI 可以從字面上改變企業應用程序。 許多組織，無論大小，都在採用 AI 和 AI 策略來創建預測模型。 與此同時，正在部署機器學習應用程序，例如圖像和語音識別、高級金融建模和使用神經網絡的自然語言處理。 AI 和 ML 應用程序都嚴重依賴 NVIDIA GPU 來實現更快的訓練和實時推理。
AWS 上的 VMware Cloud 客戶也希望利用 AI 和 ML，現在通過這種合作關係，他們將能夠訪問高度可擴展且安全的雲服務，該服務包含由 NVIDIA T2 GPU 和新的 NVIDIA 虛擬計算加速的 Amazon EC4 裸機實例服務器 （vComputeServer） 軟件。 使用基於 VMware vSphere 的應用程序的客戶將能夠將它們以及容器無縫遷移到 VMware Cloud on AWS。 這些應用程序不僅可以原封不動地遷移，還可以享受雲的所有優勢，包括高性能計算、機器學習、數據分析和視頻處理應用程序。
帶有 NVIDIA GPU 的 VMware Cloud on AWS 在人工智能、機器學習和數據分析方面的優勢包括：
- 無縫可移植性：客戶將能夠通過單擊按鈕移動由 NVIDIA vComputeServer 軟件和 GPU 提供支持的工作負載，而無需使用 VMware HCX 停機。 這將為客戶提供更多選擇和靈活性，以在雲端或本地執行訓練和推理。
- 彈性 AWS 基礎設施：由於能夠自動擴展由 NVIDIA T4 加速的 VMware Cloud on AWS 集群，管理員將能夠根據數據科學家的需求擴大或縮小可用的培訓環境。
- 現代應用程序的加速計算：NVIDIA T4 GPU 具有 Tensor Core，可加速深度學習推理工作流程。 當這些與用於 GPU 虛擬化的 vComputeServer 軟件相結合時，企業可以靈活地在虛擬化環境中運行 GPU 加速的工作負載，如人工智能、機器學習和數據分析，以提高安全性、利用率和可管理性。
- 一致的混合雲基礎架構和運營：借助 VMware Cloud on AWS，組織可以跨混合雲建立一致的基礎架構和一致的運營，利用 VMware 行業標準 vSphere、vSAN 和 NSX 作為實現關鍵業務應用程序現代化的基礎。 IT 操作員將能夠管理 vCenter 中的 GPU 加速工作負載，以及在本地 vSphere 上運行的 GPU 加速工作負載。
- 無縫的端到端數據科學和分析管道：NVIDIA T4 數據中心 GPU 為主流服務器增壓並使用 NVIDIA RAPIDS 加速數據科學技術，NVIDIA RAPIDS 是一組用於數據科學的 NVIDIA GPU 加速庫，包括深度學習、機器學習和數據分析.
