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由于VMware与Nvidia之间的勾通有了新篇章，即Project Monterey亚博在线，企业咫尺不错在Nvidia vGPU上运转AI和机器学习使命负载等打算密集型应用局面，并使用VMware vSphere对其进行惩处。

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传统上来看，东说念主工智能、深度学习(DL)和机器学习(ML)使命负载仅限于CPU，然而Nvidia诬捏打动作事器(vCS)使IT惩处员不错将这些使命负载转化到GPU或诬捏GPU(vGPU)，并通过vSphere惩处这些使命负载。该计谋旨在擢升GPU哄骗率，加强安全性并简化惩处。

体验感受

Nvidia公司产物惩处高档总监Raj Rao在名为《通过vSphere上的Nvidia vGPU运转ML和打算使命流的最好作念法》的会议上说：“AI、DL和 ML皆黑白常需要打算的使命量，何况需要大批的打算。一般的硬件不成平静这些条件。”

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借助Project Monterey技俩，VMware旨在最终简化vSphere环境中机器学习的拓荒和委用。咫尺，他们寻求借助vCS和vGPU来简便地加快这些环境的打算。

Nvidia GPU具有张量打算中枢，可激活AI所需的大型矩阵运算。其GPU还具有先进的打算中枢，可用于更多用途的多任务打算使命负载。这些GPU频繁在通盘流行的OEM作事器中可用;企业不错将它们部署在土产货或云中。诬捏化GPU可从硬件GPU中索邀功能、性能和可靠性。

连络和筹备公司Gartner的连络足下Paul Delory说：“这是面向诬捏化的硬件加快器的总体趋势的一部分，咱们越来越多地将非常功能转化到专用硬件。”

通过vSphere惩处vGPU

借助通过vSphere惩处vGPU的新功能，惩处员不错启用多种使命负载，举例在团结主机上运转Windows和Linux VM。VMware客户越来越多地在边际打算中使用vGPU，而5G GPU打算则是vSphere惩处vGPU的新兴用例。

惩处员还不错在vSphere中使用vGPU，以加快图形使命负载;编码妥协码VMware Horizo​​n使命负载;运周折器学习、深度学习和高性能打算使命负载;并拓荒增强实际或诬捏实际应用局面。

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由vSphere惩处的vGPU还可为启用vGPU的VM的vMotion等进程擢升效果。惩处员不错使用vSphere惩处GPU和vGPU，然后以愈加简化的步地使用这些GPU和vGPU惩处vMotion使命负载。

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VMware的高档工程师Uday Kurkure说：“机器学习覆按或高性能打算使命可能需要几天的技能。

淌若你要进行作事器珍视，则需要住手功课并关闭作事器…再次启动作事器并从头启动功课。然而…其实你无须关闭功课并关闭作事器，你不错使用vMotion-将这些使命转化给另一台主机，从而省俭了几天的技能。” 淌若你要在vSphere上建树Nvidia vGPU，请在主机上装配Nvidia GPU。在运转于主机之上的惩处局面上装配Nvidia vGPU Manager，以诬捏化基础GPU。然后，惩处员不错运转多个具有调换操作系统(举例Windows或Linux)的VM，这些VM不错造访调换的诬捏GPU。然后，这些主机不错快速高效地运转高性能打算或机器学习使命负载。

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vSphere和诬捏环境中的机器学习

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通过vGPU，东说念主们不错提供更有用的机器学习覆按。惩处员不错在数据中心中运转其他使命负载的同期，覆按他们的机器学习应用局面，从而大大减少覆按机器学习应用局面所需的技能。举例，阐发Kurkure的说法，用于单词量度的复杂讲话建模使命量最多可能需要56个小时来覆按，而使用vGPU只需8个小时。与土产货GPU比较，vGPU在覆按技能方面仅为4%。然而，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使命负载的公正是使它们不错造访GPU。然而咫尺，你要么必须在通盘主机上装配GPU(这很文静)，要么将硬件专用于AI或ML使命负载-这既复杂又文静。”

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