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由于VMware与Nvidia之间的互助有了新篇章，即Project Monterey，企业咫尺不错在Nvidia vGPU上启动AI和机器学习职责负载等计较密集型应用举止，并使用VMware vSphere对其进行处理。

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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)职责负载仅限于CPU，可是Nvidia编造计较处事器(vCS)使IT处理员不错将这些职责负载调换到GPU或编造GPU(vGPU)，并通过vSphere处理这些职责负载。该计谋旨在普及GPU哄骗率，加强安全性并简化处理。

Nvidia公司产物处理高等总监Raj Rao在名为《通过vSphere上的Nvidia vGPU启动ML和计较职责流的最好作念法》的会议上说：“AI、DL和 ML王人锐利常需要计较的职责量，何况需要无数的计较。一般的硬件不成餍足这些条件。”

借助Project Monterey技俩，VMware旨在最终简化vSphere环境中机器学习的开发和录用。咫尺，他们寻求借助vCS和vGPU来浅显地加快这些环境的计较。

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Nvidia GPU具有张量计较中枢，可激活AI所需的大型矩阵运算。其GPU还具有先进的计较中枢，可用于更多用途的多任务计较职责负载。这些GPU经常在扫数流行的OEM处事器中可用;企业不错将它们部署在土产货或云中。编造化GPU可从硬件GPU中索邀功能、性能和可靠性。

筹商和商酌公司Gartner的筹商独揽Paul Delory说：“这是面向编造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凡功能调换到专用硬件。”

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通过vSphere处理vGPU

借助通过vSphere处理vGPU的新功能，处理员不错启用多种职责负载，举例在消除主机上启动Windows和Linux VM。VMware客户越来越多地在边际计较中使用vGPU，而5G GPU计较则是vSphere处理vGPU的新兴用例。

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处理员还不错在vSphere中使用vGPU，以加快图形职责负载;编码息争码VMware Horizo​​n职责负载;启动机器学习、深度学习和高性能计较职责负载;并开发增强试验或编造试验应用举止。

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由vSphere处理的vGPU还可为启用vGPU的VM的vMotion等过程普及后果。处理员不错使用vSphere处理GPU和vGPU，然后以愈加简化的方式使用这些GPU和vGPU处理vMotion职责负载。

VMware的高等工程师Uday Kurkure说：“机器学习检会或高性能计较职责可能需要几天的工夫。

若是你要进行处事器保重，则需要住手功课并关闭处事器…再次启动处事器并从头启动功课。可是…其实你无谓关闭功课并关闭处事器，你不错使用vMotion-将这些职责调换给另一台主机，从而从简了几天的工夫。” 若是你要在vSphere上开发Nvidia vGPU，请在主机上装置Nvidia GPU。在启动于主机之上的处理举止上装置Nvidia vGPU Manager，以编造化基础GPU。然后，处理员不错启动多个具有交流操作系统(举例Windows或Linux)的VM，这些VM不错打听交流的编造GPU。然后，这些主机不错快速高效地启动高性能计较或机器学习职责负载。

vSphere和编造环境中的机器学习

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通过vGPU，东说念主们不错提供更有用的机器学习检会。处理员不错在数据中心中启动其他职责负载的同期，检会他们的机器学习应用举止，从而大大减少检会机器学习应用举止所需的工夫。举例，凭据Kurkure的说法，用于单词意象的复杂谈话建模职责量最多可能需要56个小时来检会，而使用vGPU只需8个小时。与土产货GPU比拟，vGPU在检会工夫方面仅为4%。可是，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职责负载的平正是使它们不错打听GPU。可是咫尺，你要么必须在扫数主机上装置GPU(这很不菲)，要么将硬件专用于AI或ML职责负载-这既复杂又不菲。”

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