Nvidia正在公有云上实现人工智能和机器学习,发布了运行在VMware on AWS Cloud上的“加速GPU服务”。
这项新服务是今天在VMworld 2019大会上宣布推出的,可以轻松地将现有基于vSphere的应用和软件容器迁移到VMware on AWS Cloud上,后者是一种混合云平台,可以在AWS的公有云上运行VMware的软件定义数据中心堆栈。
这些应用一旦被重新部署,就可以通过Nvidia的高性能GPU利用包括高性能计算、机器学习、数据分析和视频处理应用等新技术。
Nvidia认为,人工智能工作负载(如图像和语音识别、财务建模和自然语言处理)最好在是在自己的GPU硬件上完成的,因为与传统的CPU相比,GPU大大加快了训练和推理时间。
这项新服务采用Amazon的EC2裸机实例和Nvidia新的Virtual Compute Server软件,并将这些与Nvidia T4 GPU相结合以加速人工智能工作负载。
Nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“从运营智能再到人工智能,企业依靠GPU加速计算以做出给他们带来直接影响的、快速准确的预测。我们与VMware一起,正在设计最先进、性能最高的GPU加速混合云基础设施,以促进整个企业的创新。”
Nvidia表示,在VMware on AWS Cloud上运行人工智能工作负载的最大好处之一就是他们能够利用Amazon基础设施的“弹性”。这项新服务将使客户能够根据需要扩展人工智能工作负载,根据数据科学家的需求扩大和缩小他们的训练环境。
其他好处包括提高人工智能应用的安全性和可管理性,更不用说还可以提高可移动性。Nvidia表示,客户只需点击一下按钮就可以在VMware on AWS Cloud和本地环境之间迁移应用,无需停机。
市场研究公司Wikibon分析师James Kobielus表示,Nvidia与VMware的合作意味着VMware现在可以为客户提供高性能的人工智能计算基础设施,这是以前无法做到的。
“通过这种合作伙伴关系,VMware客户可以轻松地将在裸机CPU上运行的人工智能工作负载转移到运行在VMware on AWS Cloud上Nvidia最新最快的GPU虚拟化集群,这将使VMware相比其他混合云解决方案提供商(例如IBM和HPE)在运行企业客户最先进人工智能应用方面占据了优势。”
好文章,需要你的鼓励
生成式AI在电商领域发展迅速,但真正的客户信任来自可靠的购物体验。数据显示近70%的在线购物者会放弃购物车,主要因为结账缓慢、隐藏费用等问题。AI基础设施工具正在解决这些信任危机,通过实时库存监控、动态结账优化和智能物流配送,帮助商家在售前、售中、售后各环节提升可靠性,最终将一次性买家转化为忠实客户。
泰国SCBX金融集团开发的DoTA-RAG系统通过动态路由和混合检索技术,成功解决了大规模知识库检索中速度与准确性难以兼得的难题。系统将1500万文档的搜索空间缩小92%,响应时间从100秒降至35秒,正确性评分提升96%,为企业级智能问答系统提供了实用的技术方案。
存储供应商Qumulo发布多租户架构Stratus,为每个租户提供独立的虚拟环境,通过加密技术和租户专用密钥管理系统实现隔离。该统一文件和对象存储软件支持本地、边缘、数据中心及AWS、Azure等云环境部署。Stratus采用加密隔离技术确保敏感数据安全,同时提供任务关键操作所需的灵活性和效率,帮助联邦和企业客户满足合规要求。
中科院和字节跳动联合开发了VGR视觉锚定推理系统,突破了传统AI只能粗略"看图"的局限。该系统能在推理过程中主动关注图片关键区域,像人类一样仔细观察细节后再得出结论。实验显示VGR在图表理解等任务上性能大幅提升,同时计算效率更高,代表了多模态AI"可视化推理"的重要进展。