Nvidia AI Enterprise ajoute le support des charges de travail en conteneurs

NVIDIA AI Enterprise

Dans une nouvelle mise à jour, vous pouvez désormais utiliser Nvidia AI Enterprise pour exécuter des charges de travail accélérées par l’IA dans vSphere, à la fois dans des conteneurs Kubernetes et des machines virtuelles.

L’année dernière, Nvidia a lancé AI Enterprise, une suite d’outils permettant de virtualiser les charges de travail d’IA sur des systèmes certifiés. La suite comprend un ensemble d’outils et de structures conçues pour gérer les charges de travail de l’IA. Ces logiciels nécessitent généralement du matériel spécialisé destiné aux charges de travail de l’IA : un obstacle gênant pour les organisations classiques qui ne souhaitent pas nécessairement investir dans de tels systèmes. Avec Nvidia AI Enterprise, le logiciel et les charges de travail devraient également fonctionner sur des serveurs plus traditionnels.

Nvidia AI Enterprise fonctionne sur VMware vSphere depuis sa création. Cela permet de virtualiser les charges de travail de l’IA sur du matériel plus traditionnel. Les systèmes sous-jacents en question doivent toutefois être certifiés par Nvidia elle-même.

Depuis son lancement, la question principale selon Nvidia a été la compatibilité avec VMware Tanzu pour les conteneurs Kubernetes. Dans la dernière mise à jour, Nvidia AI Enterprise 1.1, vous pouvez désormais déployer l’IA à la fois dans des conteneurs et des machines virtuelles dans un environnement vSphere. Les clients bénéficient d’un environnement intégré et complet de matériel et de logiciels conteneurisés, entièrement géré et optimisé par l’IA.

VMware vSphere avec le support de Tanzu sera également bientôt déployé au sein de Nvidia LaunchPad afin que les clients puissent tester et prototyper de nouvelles tâches d’IA entièrement gratuitement. Cet environnement est important pour Nvidia, car il permet de réduire les obstacles pour essayer les charges de travail d’IA sur la nouvelle plate-forme.

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