狼群影院手机在线播放可用于更多用途的多任务盘算推算职责负载

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    发布日期:2022-09-23 06:52    点击次数:130
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    由于VMware与Nvidia之间的联结有了新篇章,即Project Monterey,企业现时不错在Nvidia vGPU上启动AI和机器学习职责负载等盘算推算密集型应用关键,并使用VMware vSphere对其进行惩办。

    传统上来看,人工智能、深度学习(DL)和机器学习(ML)职责负载仅限于CPU,可是Nvidia捏造盘算推算管事器(vCS)使IT惩办员不错将这些职责负载革新到GPU或捏造GPU(vGPU),并通过vSphere惩办这些职责负载。该计谋旨在提升GPU诓骗率,加强安全性并简化惩办。

    Nvidia公司居品惩办高档总监Raj Rao在名为《通过vSphere上的Nvidia vGPU启动ML和盘算推算职责流的最好做法》的会议上说:“AI、DL和 ML都黑白常需要盘算推算的职责量,况兼需要大批的盘算推算。一般的硬件不可得志这些条目。”

    借助Project Monterey技俩,VMware旨在最终简化vSphere环境中机器学习的斥地和拜托。现时,他们寻求借助vCS和vGPU来浮浅地加快这些环境的盘算推算。

    Nvidia GPU具有张量盘算推算中枢,可激活AI所需的大型矩阵运算。其GPU还具有先进的盘算推算中枢,可用于更多用途的多任务盘算推算职责负载。这些GPU络续在统统流行的OEM管事器中可用;企业不错将它们部署在腹地或云中。捏造化GPU可从硬件GPU中索求功能、性能和可靠性。

    接洽和商量公司Gartner的接洽垄断Paul Delory说:“这是面向捏造化的硬件加快器的总体趋势的一部分, 国产咱们越来越多地将迥殊功能革新到专用硬件。”

    通过vSphere惩办vGPU

    借助通过vSphere惩办vGPU的新功能,惩办员不错启用多种职责负载,举例在合并主机上启动Windows和Linux VM。VMware客户越来越多地在边际盘算推算中使用vGPU,而5G GPU盘算推算则是vSphere惩办vGPU的新兴用例。

    惩办员还不错在vSphere中使用vGPU,以加快图形职责负载;编码息争码VMware Horizo​​n职责负载;启动机器学习、深度学习和高性能盘算推算职责负载;并斥地增强践诺或捏造践诺应用关键。

    由vSphere惩办的vGPU还可为启用vGPU的VM的vMotion等经由提升效果。惩办员不错使用vSphere惩办GPU和vGPU,然后以愈加简化的神志使用这些GPU和vGPU惩办vMotion职责负载。

    VMware的高档工程师Uday Kurkure说:“机器学习检修或高性能盘算推算职责可能需要几天的工夫。

    若是你要进行管事器存眷,则需要住手功课并关闭管事器…再次启动管事器并再行启动功课。可是…其实你无谓关闭功课并关闭管事器,中国女全毛片免费你不错使用vMotion-将这些职责革新给另一台主机,从而精炼了几天的工夫。” 若是你要在vSphere上树立Nvidia vGPU,请在主机上装配Nvidia GPU。在启动于主机之上的惩办关键上装配Nvidia vGPU Manager,以捏造化基础GPU。然后,惩办员不错启动多个具有交流操作系统(举例Windows或Linux)的VM,这些VM不错打听交流的捏造GPU。然后,这些主机不错快速高效地启动高性能盘算推算或机器学习职责负载。

    vSphere和捏造环境中的机器学习

    通过vGPU,人们不错提供更有用的机器学习检修。惩办员不错在数据中心中启动其他职责负载的同期,检修他们的机器学习应用关键,从而大大减少检修机器学习应用关键所需的工夫。举例,确认Kurkure的说法,用于单词展望的复杂谈话建模职责量最多可能需要56个小时来检修,而使用vGPU只需8个小时。与腹地GPU比拟,vGPU在检修工夫方面仅为4%。可是,关于大多数企业而言,机器学习仍然处于起步阶段。

    Delory说:“Project Monterey关于AI或ML职责负载的自制是使它们不错打听GPU。可是现时,你要么必须在统统主机上装配GPU(这很奋斗),要么将硬件专用于AI或ML职责负载-这既复杂又奋斗。”