发布于 2022-04-28 · 2 会员关注
NVAIE软件套件基于Redhat Openshift, VMware Vsphere 7.02+, 上游Kubernets 平台都已经过认证和测试。客户选用NVIDIA 开源AI软件是未经过测试的。
发布于 2022-04-28 · 4 会员关注
补充一个在GPU池化过程中需要注意的地方。GPU池化表面看起来CPU池化的效果是一样,但是本质有很大的区别,因为在CPU池化后,CPU直接彼此的工作是很少的,但是GPU完全不同,尤其是多张GPU在一些并行计算密集的地方,还需要集合NVLINK技术实现高速的GPU之间的数据交换。另外对于通过虚... (more)
使用GPU Operator。它使基础架构团队能够在集群级别与 Kubernetes 一起使用时管理 GPU 的生命周期。 因此,无需单独管理每个节点。以前,基础架构团队必须管理两个操作系统镜像,一个用于 GPU 节点,一个用于 CPU 节点。 使用 GPU Operator 时,基础架构团队也可以将 CPU 映像与 ... (more)
NVIDIA AI Enterprise软件套件在VMware Vsphere 上做了认证和测试,在A100 GPU裸金属环境下运行 BERT-Large或者SSD-Resnet34模型,和在VMware Vsphere 运行的速度是非常接近的。如果客户已经有了VMware的虚拟环境,建议采用NVIDIA AI Enterprise软件套件,可以确保GPU... (more)
可以使用NVAIE软件套件,该软件套件在Openshift, VMware Tanzu以及上游K8S都已做了性能认证,可以通过NVAIE中的Operator模块支持云原生的编排调度和扩展。
通过使用NVAIE软件套件中的GPU Operator 来实现GPU池化能力。NVAIE也已在Redhat Openshift, VMware Tanzu,以及K8S 平台做了认证。客户可以通过购买NVAIE软件获得专业服务指导如何配置GPU池化方案。
使用 NVIDIA AI Enterprise on vSphere 交付 AI 工作负载时,有多种编排方法。1.带有 Docker 的虚拟机允许您使用带有启动脚本的虚拟机模板。启动脚本将运行 docker 容器和 Jupyter 笔记本,供您的 AI 从业者或数据科学家使用。通过这些 VM 模板,您可以使用 VMware 的 vRA、Ho... (more)
关于GPU高效共享的解决方案,行业有很多的技术实现,大致分成Remote CUDA,CUDA原生实现,GPU硬件实现。 1. R-CUDA的方案,也叫远程CUDA和CUDA劫持,是一种基于驱动或CUDA句柄的拦截和转发机制,英伟达官方并不支持这样的做法,尤其在跨服务器请求转发方面,其性能和效果对于网络和处理延... (more)
英伟达(NVIDIA) 公司是全球视觉计算技术的行业领袖及GPU(图形处理器)的发明者。NVIDIA 提供能够重塑行业和社会的核心技术. 加速计算需要的不止是强大的芯片。 通过全栈发明,我们实现了从芯片和系统到其运行的算法和应用的惊人提速。NVIDIA 将 AI 引入 各个行业 AI 从研究实验室开始,然后被云计算提供商采用。 现在我们站在下一波 AI 采用浪潮的尖端:企业 AI 自动化。 AI 的下一波浪潮即将到来,它将彻底改变全球最大的产业。