Nvidia выпустила последнюю версию своего набора AI Enterprise для рабочих нагрузок с ускорением на GPU, добавив интеграцию для VMware vSphere с Tanzu, чтобы организации могли выполнять рабочие нагрузки как в контейнерах, так и внутри виртуальных машин.
Доступный сейчас Nvidia AI Enterprise 1.1 представляет собой обновленную версию пакета, который GPUzilla представила в прошлом году в сотрудничестве с VMware. По сути, это набор инструментов и сред ИИ корпоративного уровня, сертифицированных и поддерживаемых Nvidia, которые помогают организациям разрабатывать и использовать ряд приложений ИИ.
Конечно, это до тех пор, пока эти организации используют VMware, которую многие предприятия все еще используют для управления виртуальными машинами в своей среде, но многие этого не делают.
Однако, как отмечает Гэри Чен, директор по исследованиям программно-определяемых вычислений в IDC, развертывание рабочих нагрузок ИИ — сложная задача, требующая согласования на многих уровнях инфраструктуры. Все, что может облегчить эту задачу, скорее всего понравится ИТ-отделам с ограниченными ресурсами.
«Полные решения искусственного интеллекта «под ключ» могут значительно упростить развертывание и сделать искусственный интеллект более доступным на предприятии, — сказал Чен.
Главной особенностью нового выпуска является производственная поддержка работы на VMware vSphere с Tanzu, которая, по утверждению Nvidia, была одной из наиболее востребованных среди пользователей возможностей. Благодаря этому разработчики могут запускать рабочие нагрузки ИИ как на контейнерах, так и на виртуальных машинах в своих средах vSphere. Как известно профессионалам VMware, vSphere с Tanzu — это, по сути, следующее поколение vSphere с встроенной поддержкой Kubernetes и контейнеров в кластерах vSphere.
Nvidia также планирует добавить ту же возможность в свою программу Nvidia LaunchPad, которая предоставляет корпоративным клиентам доступ к среде, где они могут бесплатно тестировать и создавать прототипы рабочих нагрузок ИИ. Среды размещены в девяти центрах обработки данных Equinix по всему миру и демонстрируют, как разрабатывать общие рабочие нагрузки ИИ и управлять ими с помощью Nvidia AI Enterprise.
Этот последний выпуск также проверен для работы с платформой Domino Data Lab Enterprise MLOps, которая предназначена для упрощения автоматизации и управления рабочими нагрузками обработки данных и искусственного интеллекта в корпоративной среде.
По данным Domino Data Lab, сочетание этих двух факторов должно облегчить специалистам по обработке и анализу данных развертывание таких проектов, как обучение модели распознавания изображений, выполнение текстового анализа с помощью Nvidia RAPIDS или развертывание интеллектуального чат-бота с Triton Inference Server.
Для организаций, рассматривающих возможность использования пакета AI Enterprise, Nvidia также добавила первые сертифицированные системы от Cisco и Hitachi Vantara в список поддерживаемого оборудования. К ним присоединяются сертифицированные системы от обычных подозреваемых, включая Dell, HPE, Lenovo и Supermicro.
Стоечный сервер Cisco UCS C240 M6 с графическими процессорами A100 Tensor Core представляет собой двухпроцессорный сервер высотой 2U, а сервер Hitachi — Advanced Server DS220 G2, также с графическими процессорами A100 Tensor Core.
Nvidia AI Enterprise включает в себя различные инструменты искусственного интеллекта и обработки данных, в том числе TensorFlow, PyTorch, программные библиотеки Nvidia RAPIDS и TensorRT, а также Triton Inference Server.
Между тем, финансовый директор Nvidia недавно сообщил виртуальным участникам ежегодной конференции Needham Growth Conference, что компания все еще находится на ранней стадии проникновения на рынок серверов со своими графическими процессорами для ускорения ИИ и других приложений, и сказал, что в будущем у нее есть широкие возможности для роста. ®
