更安全的高擴充性混合雲平台協助企業推動新一代應用的轉移、現代化與部署
NVIDIA (輝達) 與 VMware 今日宣布將針對 VMware Cloud on AWS 推出 GPU 加速服務，協助用戶推動各種現代化企業應用，其中包括 AI、機器學習與資料分析。這些服務讓客戶能夠將各種 VMware vSphere 的應用與容器無須變更即可無縫轉移至雲端，以現代化的方式發揮高效能運算、機器學習、資料分析與視訊處理的優勢。
越來越多企業透過 AI 技術凸顯差異化並提升營運和服務，其正快速導入 AI (1) 並推行新的相關策略，因此需要強大的電腦以 petabytes 計的龐大企業資料建立預測模型。各行各業正著手利用以 NVIDIA GPU 運行的類神經網路建置各種機器學習應用，其中包含影像與語音辨識、先進金融建模以及自然語言處理，藉以加速訓練與進行即時推論。此外，VMware 近期也藉由收購 Bitfusion 讓 VMware 能有效率地運用各種 GPU 功能，在企業環境中執行 AI 與機器學習作業。
透過這項合作，VMware Cloud on AWS 的客戶將能取得全新高擴充性且安全的雲端服務，其中包含以 NVIDIA T4 GPU 與全新 NVIDIA Virtual Compute Server (vComputeServer) 軟體進行加速的 Amazon EC2。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示：「從營運智慧分析到 AI，企業仰賴 GPU 加速運算做出快速精準的預測，對營運績效有直接的助益。NVIDIA 與 VMware 合作設計最先進的 GPU 基礎設施，推動各產業的全面創新，從虛擬化、混合雲一直涵蓋到 VMware 新推動的 Bitfusion 資料中心解構。」
VMware 執行長 Pat Gelsinger 表示：「我們的客戶透過 VMware Cloud AWS 獨特價值，加速推動關鍵商務應用的轉移與現代化。我們與包括 NVIDIA 與 AWS 在內的業界領導業者合作獲得許多創新成果，針對最繁重的資料驅動作業提供同級方案最佳的 GPU 加速服務，以及針對混合雲環境中各種應用推動現代化。」
VMware Cloud on AWS 結合 NVIDIA GPU 為 AI、機器學習與資料分析帶來的助益
服務推出後企業就能運用企業級混合雲平台加速推動應用現代化，能夠從資料中心到 AWS 雲端平台上，以一致的 VMware 基礎設施整合部署、移轉與執行，以支援各種運算密集度最高的作業，例如 AI、機器學習與資料分析，其中的優勢包含：
無縫移轉：用戶能透過 NVIDIA vComputeServer軟體與 GPU 進行作業的轉移，僅須一個按鈕即可完成，不會發生像使用 VMware HCX 時產生停機的問題。這將提供客戶更多的選擇與彈性，能自行決定在雲端或用戶端環境進行訓練與推論。
彈性的 AWS 基礎設施：以 NVIDIA T4 加速的 VMware Cloud on AWS 叢集具備自動化擴充能力，讓管理者能依據資料科學家的需求，進行訓練環境的擴充或縮減。
加速運算推動現代化應用：NVIDIA T4 GPU 內建的 Tensor Cores 核心能用來加速深度學習推論作業。再配合 GPU 虛擬化的 vComputeServer 軟體，企業即能有充裕的彈性去執行各種 GPU 加速作業，在虛擬化環境中執行包括 AI 、機器學習與資料分析等任務，藉以改進安全、資源使用率與管理效能。
一致的混合雲基礎設施與操作模式：透過 VMware Cloud on AWS，企業將在混合雲環境中建立一致的基礎設施與操作模式，並透過 VMware 業界標準的 vSphere、vSA 與 NSX 等方案作為基礎，推動關鍵商務應用的現代化。IT操作人員能在 vCenter 內管理各種 GPU 加速作業的同時，一邊執行在 vSphere 用戶端系統上執行的 GPU 加速作業。
無縫銜接的端至端資料科學與分析作業：NVIDIA T4 資料中心 GPU 透過 NVIDIA RAPIDS™ 為主流伺服器與加速資料科學技術提供動能，RAPIDS 技術為專為資料科學所設計的 NVIDIA GPU 加速函式庫，涵蓋深度學習、機器學習與資料分析等領域。
(1) Gartner《人工智慧與機器學習發展策略》2019 年 7 月 15 日
NVIDIA (輝達) 與 VMware 今日宣布將針對 VMware Cloud on AWS 推出 GPU 加速服務，協助用戶推動各種現代化企業應用，其中包括 AI、機器學習與資料分析。這些服務讓客戶能夠將各種 VMware vSphere 的應用與容器無須變更即可無縫轉移至雲端，以現代化的方式發揮高效能運算、機器學習、資料分析與視訊處理的優勢。
越來越多企業透過 AI 技術凸顯差異化並提升營運和服務，其正快速導入 AI (1) 並推行新的相關策略，因此需要強大的電腦以 petabytes 計的龐大企業資料建立預測模型。各行各業正著手利用以 NVIDIA GPU 運行的類神經網路建置各種機器學習應用，其中包含影像與語音辨識、先進金融建模以及自然語言處理，藉以加速訓練與進行即時推論。此外，VMware 近期也藉由收購 Bitfusion 讓 VMware 能有效率地運用各種 GPU 功能，在企業環境中執行 AI 與機器學習作業。
透過這項合作，VMware Cloud on AWS 的客戶將能取得全新高擴充性且安全的雲端服務，其中包含以 NVIDIA T4 GPU 與全新 NVIDIA Virtual Compute Server (vComputeServer) 軟體進行加速的 Amazon EC2。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示：「從營運智慧分析到 AI，企業仰賴 GPU 加速運算做出快速精準的預測，對營運績效有直接的助益。NVIDIA 與 VMware 合作設計最先進的 GPU 基礎設施，推動各產業的全面創新，從虛擬化、混合雲一直涵蓋到 VMware 新推動的 Bitfusion 資料中心解構。」
VMware 執行長 Pat Gelsinger 表示：「我們的客戶透過 VMware Cloud AWS 獨特價值，加速推動關鍵商務應用的轉移與現代化。我們與包括 NVIDIA 與 AWS 在內的業界領導業者合作獲得許多創新成果，針對最繁重的資料驅動作業提供同級方案最佳的 GPU 加速服務，以及針對混合雲環境中各種應用推動現代化。」
VMware Cloud on AWS 結合 NVIDIA GPU 為 AI、機器學習與資料分析帶來的助益
服務推出後企業就能運用企業級混合雲平台加速推動應用現代化，能夠從資料中心到 AWS 雲端平台上，以一致的 VMware 基礎設施整合部署、移轉與執行，以支援各種運算密集度最高的作業，例如 AI、機器學習與資料分析，其中的優勢包含：
無縫移轉：用戶能透過 NVIDIA vComputeServer軟體與 GPU 進行作業的轉移，僅須一個按鈕即可完成，不會發生像使用 VMware HCX 時產生停機的問題。這將提供客戶更多的選擇與彈性，能自行決定在雲端或用戶端環境進行訓練與推論。
彈性的 AWS 基礎設施：以 NVIDIA T4 加速的 VMware Cloud on AWS 叢集具備自動化擴充能力，讓管理者能依據資料科學家的需求，進行訓練環境的擴充或縮減。
加速運算推動現代化應用：NVIDIA T4 GPU 內建的 Tensor Cores 核心能用來加速深度學習推論作業。再配合 GPU 虛擬化的 vComputeServer 軟體，企業即能有充裕的彈性去執行各種 GPU 加速作業，在虛擬化環境中執行包括 AI 、機器學習與資料分析等任務，藉以改進安全、資源使用率與管理效能。
一致的混合雲基礎設施與操作模式：透過 VMware Cloud on AWS，企業將在混合雲環境中建立一致的基礎設施與操作模式，並透過 VMware 業界標準的 vSphere、vSA 與 NSX 等方案作為基礎，推動關鍵商務應用的現代化。IT操作人員能在 vCenter 內管理各種 GPU 加速作業的同時，一邊執行在 vSphere 用戶端系統上執行的 GPU 加速作業。
無縫銜接的端至端資料科學與分析作業：NVIDIA T4 資料中心 GPU 透過 NVIDIA RAPIDS™ 為主流伺服器與加速資料科學技術提供動能，RAPIDS 技術為專為資料科學所設計的 NVIDIA GPU 加速函式庫，涵蓋深度學習、機器學習與資料分析等領域。
(1) Gartner《人工智慧與機器學習發展策略》2019 年 7 月 15 日
