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
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计,发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题,揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域,开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力,能够同时考虑语音的前后文信息,在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进,同时在大多数配置下提供了更快的推理速度,为语音识别技术开辟了新的发展方向。