ZD至顶网服务器频道 09月01日 编译:AMD本周在旧金山召开的VMworld大会推出了一款新的、基于硬件的GPU虚拟化技术,该技术针对的是虚拟化工作站。
AMD声称这款被称为AMD Multiuser GPU的产品能够允许多达15个虚拟化桌面共享同一个图形处理器,而且不会有任何性能上的损失。
这样做的目标是为虚拟化的GPU密集工作负载提供硬件图形加速,包括设计和制造以及多媒体应用程序和GPU加速计算等。
AMD的企业副总裁Sean Burke在一份声明中表示,“当这些AMD GPU根据组织的需求正确配置之后,最终用户就能够同等地访问GPU,无论他们是何种工作负载。” Sean Burke表示,“为每一个用户都提供了虚拟化的性能进行设计、创造并且执行他们的工作负载,而没有一个用户会占据整个GPU。”
多用户GPU的设计目标是针对基于VMware vSphere/ESXi 5.5及以后产品的环境的,它为DirectX 12、OpenGL 4.4和OpenCL 2.0提供了加速驱动,这意味着用户应该只需要在虚拟化环境之中就能够完成他们在本地机器上能做的绝大部分工作。
到底有多少用户可以利用多用户GPU取决于他们想要做什么。虽然分享同样虚拟化的芯片使用Office类型应用程序的典型用户可以多达15个,极端图形密集的工作负载只能支持在两个并发用户之间分享芯片,之间使用不同的方案。
但是AMD表示,基于硬件的虚拟化做法的另一个好处是让恶意用户更难侵入系统偷看其他用户的屏幕,在这点上比基于软件的系统安全。
要知道,很多“基于软件”的业务都是直接打击AMD的竞争对手的,NVIDIA没有AMD在最近的芯片中使用的基于硬件的GPU虚拟化技术。
不过,NVIDIA确实利用VMworld推出了旗下新版本的Grid桌面虚拟化技术,该技术是基于它最新的Tesla GPUs的,该公司声称它能够每台服务器支持多达128个GPU加速用户,只要您的主板支持。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。