您的位置: 首頁(yè) >互聯(lián)網(wǎng) >

在大型企業(yè)中廣泛采用AI的第一步

2022-07-17 15:38:01 編輯:陸群彪 來(lái)源:
導(dǎo)讀 在制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中,眾所周知,許多本應(yīng)在一兩十年前部署HPC仿真和建模應(yīng)用程序以幫助產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及其他任務(wù)的公司沒(méi)有這樣做。隨著...

在制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中,眾所周知,許多本應(yīng)在一兩十年前部署HPC仿真和建模應(yīng)用程序以幫助產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及其他任務(wù)的公司沒(méi)有這樣做。隨著基于X86處理器的HPC集群成本的降低以及執(zhí)行許多任務(wù)的開(kāi)源軟件的出現(xiàn),這似乎是違反直覺(jué)的。困惑。對(duì)于那些試圖解決“缺失的中間點(diǎn)”的人們來(lái)說(shuō),這非常惱人。

關(guān)于這里出了什么問(wèn)題,有很多理論,但至少,即使降低了HPC產(chǎn)品的成本,購(gòu)買集群,對(duì)其進(jìn)行管理并使其忙于要證明大量投資是合理的,也很難合理化,無(wú)論潛在回報(bào)如何。然后,很難弄清如何使HPC工作流(包括多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的應(yīng)用程序組成),并在現(xiàn)有系統(tǒng)(使用科學(xué)工作站進(jìn)行設(shè)計(jì)并且易于使用的CAD / CAM工具)完成工作時(shí)工作良好。而且,即使在公共云中出現(xiàn)了HPC,HPC機(jī)器也可能更易于使用,但沒(méi)人會(huì)認(rèn)為它們便宜。

沒(méi)有人希望企業(yè)中缺少機(jī)器學(xué)習(xí)的中間環(huán)節(jié),這是一個(gè)廣闊的市場(chǎng),可以肯定的是,這意味著隨著諸如戴爾,惠普,聯(lián)想,IBM等供應(yīng)商的嘗試,人工智能將民主化。在HPC空間中工作了多年?,F(xiàn)在的好消息是,HPC和AI應(yīng)用程序通常可以在同一個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行,從而可以將投資攤銷到更多(更多樣化)的工作負(fù)載上。市場(chǎng)的廣度(每個(gè)人都在收集數(shù)據(jù)時(shí)希望爆炸數(shù)據(jù)集,以期將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息塊)也有幫助,因?yàn)橹辽偎泄径伎梢允褂肁I,而并非每個(gè)公司都可以使用傳統(tǒng)的HPC模擬和建模。

戴爾的創(chuàng)立之初就是以合理的價(jià)格提供一款體面的X86 PC,而當(dāng)邁克爾·戴爾(Michael Dell)于1994年11月憑借第一臺(tái)PowerEdge機(jī)器正式進(jìn)入數(shù)據(jù)中心時(shí),這個(gè)想法就是將相同的商品X86理念帶入溫室。戴爾和其他任何供應(yīng)商一樣,大力推動(dòng)了X86議程,并從中受益匪淺,在2001年互聯(lián)網(wǎng)泡沫鼎盛時(shí)期成為了最大的服務(wù)器發(fā)運(yùn)商。可以說(shuō),該公司知道一兩件事關(guān)于將技術(shù)帶到中間的問(wèn)題,尤其是在收購(gòu)EMC的同時(shí),也將其推向了高端。此次收購(gòu)還為戴爾帶來(lái)了VMware服務(wù)器虛擬化的領(lǐng)導(dǎo)者,其軟件已被600多家公司使用,如今已有000個(gè)組織,并且在過(guò)去的十年中已成為企業(yè)中主要的管理基礎(chǔ)。戴爾鐵和VMware軟件的結(jié)合可以幫助縮小AI中潛在的缺失中間環(huán)節(jié),并加快VMware對(duì)AI技術(shù)的吸收。

戴爾“實(shí)現(xiàn)人工智能”工作的第一步是獲得vSphere 7虛擬化堆棧,我們?cè)谌路葸M(jìn)行了預(yù)覽,它的Tanzu Kubernetes容器編排器與VMware最著名的虛擬服務(wù)器平臺(tái)集成在一起。我們可能會(huì)爭(zhēng)論在ESXi虛擬機(jī)管理程序上運(yùn)行Kubernetes是否有意義,但這是有爭(zhēng)議的。對(duì)于許多厭惡風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)來(lái)說(shuō),這就是他們將要安裝Kubernetes的方式,因?yàn)閂Mware堆棧是他們管理虛擬基礎(chǔ)架構(gòu)和為其打包的軟件的方式。這很難改變,這就是為什么VMware仍然具有不斷增長(zhǎng)且盈利的業(yè)務(wù)的原因,在ESXi的管理下,大約有7000萬(wàn)虛擬機(jī),在截至2月的2020財(cái)年最后一個(gè)季度中,運(yùn)行率約為110億美元,據(jù)我們估計(jì)。這大約是VMware業(yè)務(wù)的四分之三,vSAN虛擬存儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)了另外15%,NSX網(wǎng)絡(luò)虛擬化驅(qū)動(dòng)了另外10%。展望未來(lái),ESXi仍將保持適度增長(zhǎng),到2022年底,我們預(yù)計(jì)其年化收入將達(dá)到115億美元,約占業(yè)務(wù)總量的一半,其余一半將在vSAN和NSX之間平均分配。

如果你想知道為什么-因?yàn)槲覀兘?jīng)常做- VMware的沒(méi)有繼續(xù)與“項(xiàng)目光子”,并創(chuàng)建一個(gè)干凈的石板Kubernetes平臺(tái),這就是你的答案。你不會(huì)為那輛蘋(píng)果車感到不安。但是您確實(shí)要告訴人們他們可以混合桔子和蘋(píng)果。

戴爾服務(wù)器解決方案產(chǎn)品管理和市場(chǎng)營(yíng)銷高級(jí)副總裁Ravi Pendekanti在今天的公告中表示,戴爾和VMware最終將在PowerEdge服務(wù)器上預(yù)安裝VMware堆棧,這將為這些企業(yè)進(jìn)行部署。而且,vSphere 7堆棧還將包括VMware于去年夏天收購(gòu)的Bitfusion GPU切片器和聚合器。,揚(yáng)起了一些眉毛。(但不是我們的。)Bitfusion軟件允許將機(jī)箱中的多個(gè)GPU與服務(wù)器區(qū)分開(kāi)并進(jìn)行虛擬化,以便可以與服務(wù)器動(dòng)態(tài)共享它們,還可以將它們合并以為AI和AI創(chuàng)建更大的GPU計(jì)算聚合。事實(shí)證明,HPC工作負(fù)載。這種分解和池化是關(guān)鍵,因?yàn)镚PU昂貴且并非每個(gè)可以使用它們的工作負(fù)載都可以安裝它們。那太昂貴了。因此,將它們分解并存儲(chǔ)在一個(gè)池中可以提高跨時(shí)間的共享和在任何特定時(shí)間的利用率,從而為AI以及需要GPU的HPC工作負(fù)載提供更高的ROI。

VMware的云平臺(tái)業(yè)務(wù)部門(mén)高級(jí)副總裁兼總經(jīng)理Krish Prasad在今天的公告中解釋說(shuō):“我們實(shí)質(zhì)上是在幾年前為加速器領(lǐng)域所做的工作,” Krish Prasad解釋說(shuō)。“但是,我們已經(jīng)邁出了更進(jìn)一步的一步,使客戶能夠合并加速器。”

順便說(shuō)一句:很遺憾,VMware無(wú)法在單個(gè)服務(wù)器上對(duì)CPU和內(nèi)存執(zhí)行相同的操作,但也許它將購(gòu)買TidalScale并進(jìn)行修復(fù)。無(wú)論如何,Bitfusion提供的稱為FlexDirect的GPU中間件不僅可以進(jìn)行聚合和遠(yuǎn)程池化,而且還具有分區(qū)功能-無(wú)需像Nvidia所做的那樣,通過(guò)實(shí)際雕刻GPU硬件來(lái)創(chuàng)建“ Ampere” GA100 GPU,其中的切片可以充當(dāng)一個(gè)大型GPU或八個(gè)較小的GPU。與Bitfusion,切片可以小如1/20個(gè)GPU的和它的存儲(chǔ)器中。目前尚不清楚Bitfusion可以看到多大的池,但是在過(guò)去它僅限于八個(gè)GPU。

Prasad補(bǔ)充說(shuō),vSphere 7對(duì)Bitfusion的支持最初來(lái)自Dell PowerEdge R740機(jī)架式計(jì)算機(jī)和PowerEdge C4140半定制,超大規(guī)模樣式的計(jì)算機(jī)。大概最終它將在其他Dell Iron上以及實(shí)際上在任何支持VMware的服務(wù)器上都可用。


免責(zé)聲明:本文由用戶上傳,如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除!

最新文章

精彩推薦

圖文推薦

點(diǎn)擊排行

2016-2022 All Rights Reserved.平安財(cái)經(jīng)網(wǎng).復(fù)制必究 聯(lián)系QQ280 715 8082   備案號(hào):閩ICP備19027007號(hào)-6

本站除標(biāo)明“本站原創(chuàng)”外所有信息均轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng) 版權(quán)歸原作者所有。