你完全需要VM来做人工智能

2021-10-14 08:37:33
导读大家好,我是本栏目的编辑郝帅,现在我来给大家讲解一下上面的问题。充满硬度的VMware正试图通过收购Bitfusion来跟上这些年轻人的步伐,Bit

大家好,我是本栏目的编辑郝帅,现在我来给大家讲解一下上面的问题。充满硬度的VMware正试图通过收购Bitfusion来跟上这些年轻人的步伐,Bitfusion是一家初创公司,声称可以通过网络连接GPU的魔力,在任何虚拟机上实现机器学习。

交易完成后,该功能将集成到VMware的虚拟化服务器平台中。

该协议的确切条款尚未披露——但自2015年以来,Bitfusion在两轮投资中吸引了830万美元的资金,其中包括三星创投(Samsung Venture Capital)和Xilinx。

该公司总部位于德克萨斯州奥斯汀,通过一个名为FlexDirect的软件平台推广其所谓的“弹性人工智能”。

Bitfusion表示,它可以在商业硬件集群上为机器学习工作负载提供超级计算性能,而无需对应用程序本身进行任何更改。

这位新贵一直与VMware关系密切——其参考架构在超级计算2018上展示,并基于vSphere和Mellanox的网络硬件。

传统的机器学习方法涉及直接连接到裸机服务器的图形处理器。使用Bitfusion平台,网络连接GPU(NAG?)以完成虚拟化计算和存储的相同方式成为公共资源池的一部分。

然后,GPU资源池的灵活块(包括GPU的一部分)可以被网络上的任何虚拟机用于训练或推理。

“我们认为Bitfusion是一款硬件加速产品,几年前VMware首次将其提供给计算领域,”VMware战略和企业开发部门负责人王敬实表示。

FlexDirect支持任何类型的GPU服务器和任何网络配置,包括TCP、RoCE和InfiniBand。该平台还支持其他类型的加速器,如FPGA和ASIC。软件方面,适合CUDA和OpenCL框架,也就是说可以处理来自英伟达或者AMD的卡。

Bitfusion声称其技术有助于最大限度地提高GPU利用率-机器学习加速器通常是服务器中最昂贵的部分,这可能有助于降低硬件成本。

它甚至可以在公共云中运行。客户可以随时保持计算服务器运行,只有在工作负载需要时才能访问远程GPU。

看起来,VMware开始收购性感的现代功能,而不是内部构建:仅在过去6个月,它就宣布有意收购应用打包专家Bitnami和Kubernetes的新贵Heptio。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。