NVIDIA 攜手 VMware 透過 GPU 加速 VMware Cloud on AWS 的機器學習、資料科學與 AI 作業

NVIDIA 與 VMware 宣布將針對 VMware Cloud on AWS 推出 GPU 加速服務，協助用戶推動各種現代化企業應用，其中包括 AI、機器學習與資料分析。這些服務讓客戶能夠將各種 VMware vSphere 的應用與容器無須變更即可無縫轉移至雲端，以現代化的方式發揮高效能運算、機器學習、資料分析與視訊處理的優勢。

越來越多企業透過 AI 技術凸顯差異化並提升營運和服務，其正快速導入 AI 並推行新的相關策略，因此需要強大的電腦以 petabytes 計的龐大企業資料建立預測模型。各行各業正著手利用以 NVIDIA GPU 運行的類神經網路建置各種機器學習應用，其中包含影像與語音辨識、先進金融建模以及自然語言處理，藉以加速訓練與進行即時推論。此外，VMware 近期也藉由收購 Bitfusion 讓 VMware 能有效率地運用各種 GPU 功能，在企業環境中執行 AI 與機器學習作業。

透過這項合作，VMware Cloud on AWS 的客戶將能取得全新高擴充性且安全的雲端服務，其中包含以 NVIDIA T4 GPU 與全新 NVIDIA Virtual Compute Server (vComputeServer) 軟體進行加速的 Amazon EC2。

VMware Cloud on AWS 結合 NVIDIA GPU 為 AI、機器學習與資料分析帶來的助益

服務推出後企業就能運用企業級混合雲平台加速推動應用現代化，能夠從資料中心到 AWS 雲端平台上，以一致的 VMware 基礎設施整合部署、移轉與執行，以支援各種運算密集度最高的作業，例如 AI、機器學習與資料分析，其中的優勢包含：

• 無縫移轉：用戶能透過 NVIDIA vComputeServer軟體與 GPU 進行作業的轉移，僅須一個按鈕即可完成，不會發生像使用 VMware HCX 時產生停機的問題。這將提供客戶更多的選擇與彈性，能自行決定在雲端或用戶端環境進行訓練與推論。
• 彈性的 AWS 基礎設施：以 NVIDIA T4 加速的 VMware Cloud on AWS 叢集具備自動化擴充能力，讓管理者能依據資料科學家的需求，進行訓練環境的擴充或縮減。
• 加速運算推動現代化應用：NVIDIA T4 GPU 內建的 Tensor Cores 核心能用來加速深度學習推論作業。再配合 GPU 虛擬化的 vComputeServer 軟體，企業即能有充裕的彈性去執行各種 GPU 加速作業，在虛擬化環境中執行包括 AI 、機器學習與資料分析等任務，藉以改進安全、資源使用率與管理效能。
• 一致的混合雲基礎設施與操作模式：透過 VMware Cloud on AWS，企業將在混合雲環境中建立一致的基礎設施與操作模式，並透過 VMware 業界標準的 vSphere、vSA 與 NSX 等方案作為基礎，推動關鍵商務應用的現代化。IT操作人員能在 vCenter 內管理各種 GPU 加速作業的同時，一邊執行在 vSphere 用戶端系統上執行的 GPU 加速作業。
• 無縫銜接的端至端資料科學與分析作業：NVIDIA T4 資料中心 GPU 透過 NVIDIA RAPIDS™ 為主流伺服器與加速資料科學技術提供動能，RAPIDS 技術為專為資料科學所設計的 NVIDIA GPU 加速函式庫，涵蓋深度學習、機器學習與資料分析等領域。