VMware präsentiert eine neue integrierte Funktion in VMware-vSphere 7, die es Unternehmen ermöglicht, eine elastische Infrastruktur für künstliche Intelligenz (KI)- und maschinelles Lernen (ML) bereitzustellen. Diese neue Funktion – VMware vSphere Bitfusion – geht auf die Übernahme von Bitfusion durch VMware im Jahr 2019 zurück. Bitfusion gilt als Pionier der Virtualisierung von Hardwarebeschleuniger-Ressourcen einschließlich Graphics-Processing-Unit- (GPU-)Technologie.
Unternehmen nutzen Hardwarebeschleuniger wie GPUs, um die Geschwindigkeit von KI/ML-Workloads, die mehrere Stunden oder länger laufen können, immens zu verbessern. IT-Teams mussten in der Vergangenheit hinnehmen, dass diese Hardwarebeschleuniger isoliert sind und nur von wenigen Bereichen des Unternehmens gemeinsam genutzt werden. Dass diese Ressourcen nicht gemeinsam genutzt werden können, führt zu einer ineffizienten und schlechten Auslastung sowohl vorhandener als auch neu erworbener Ressourcen. Die Kombination von Bitfusion und VMware-vSphere wird Unternehmen dabei helfen, Kosteneinsparungen zu erzielen, die gemeinsame Nutzung von Ressourcen „out of the box“ zu ermöglichen und die richtige Hardwarebeschleuniger-Ressource, wie eine GPU, dem richtigen Workload zur richtigen Zeit zuzuordnen.
„Unser Ziel ist es, GPUs den gleichen Mehrwert zu bieten wie CPUs“, so Krish Prasad, Senior Vice President und General Manager, Cloud Platform Business Unit, VMware. „Durch das Aufbrechen bestehender Silos an GPU-Ressourcen können Unternehmen eine bessere Auslastung und effizientere Nutzung dieser Ressourcen durch Sharing erreichen, was zu sofortigen Kosteneinsparungen führt. Noch wichtiger ist, dass Unternehmen neue oder ins Stocken geratene KI/ML-Initiativen wiederbeleben können, um ihr Geschäft voranzutreiben, indem sie GPU-Ressourcen über VMware-vSphere 7 nach Bedarf mit ihren Teams teilen.“
VMware-vSphere 7 mit Bitfusion ermöglicht effizientes GPU-Pooling und -Sharing
KI- und ML-basierte Anwendungen – insbesondere Deep-Learning-Training – beruhen auf Hardwarebeschleunigern für umfangreiche und komplexe Berechnungen. Mit den neu integrierten Bitfusion-Funktionen ermöglicht es VMware-vSphere 7 Unternehmen, die leistungsstarken GPU-Ressourcen auf ihren Servern zu bündeln und innerhalb ihrer Rechenzentren teilen. Dadurch können Unternehmen GPUs effizient und schnell über das Netzwerk gemeinsam mit Teams von KI-Wissenschaftlern, Data-Scientists und ML-Entwicklern nutzen, die mit KI/ML-Anwendungen arbeiten und/oder diese entwickeln.
Im April 2020 wurde die neueste Version VMware-vSphere 7 freigegeben und zu einer offenen Plattform mit Kubernetes umstrukturiert, um Entwicklern und Anwendern eine Cloud-ähnliche Erfahrung zu bieten. Die Bitfusion-Funktion von VMware-vSphere 7 wird GPUs für Anwendungen nutzen, die in virtuellen Maschinen oder Containern laufen. Bitfusion kann in einer Kubernetes-Umgebung wie VMware-Tanzu-Kubernetes-Grid betrieben werden und wird Seite-an-Seite mit anderen Workloads ausgeführt, wenn Kunden KI/ML-Anwendungen als Teil einer „Modern Applikation“-Strategie implementieren. Die Bitfusion-Funktion von VMware-vSphere wird über einen einzigen Download verfügbar sein, ohne Auswirkungen auf die aktuelle Infrastruktur und sich nahtlos in bestehende Workflows und Lifecycles integrieren lassen.
Die Akquisition von Bitfusion durch VMware im vergangenen Jahr war mit der Absicht verbunden, die Technologie in VMware vSphere zu integrieren. Bitfusion verfügte über eine Softwareplattform, die bestimmte physische Ressourcen von den Servern, auf denen sie sich befinden, entkoppelt. Dies beinhaltete die gemeinsame Nutzung von GPUs in einer virtualisierten Infrastruktur, als Pool von netzwerkzugänglichen Ressourcen, anstatt isolierter Ressourcen pro Server.
Dell Technologies nutzt VMware für Dell-EMC-Ready-Lösungen
Dell Technologies kündigte mit Dell-EMC-Ready-Lösungen für KI zwei weitere Ready-Lösungen an: GPU-as-a-Service und Dell EMC Ready-Lösungen für Virtualized High Performance Computing (HPC). Weitere Einzelheiten finden Sie hier.
Mit der neuen Dell-EMC-Ready-Lösung für KI: GPU-as-a-Service können Kunden die Vorteile von GPUs schnell und bequem nutzen, um KI-Projekte mit Predictive Analytics, Maschinellem Lernen und Deep Learning anzureichern. Die Ready Solutions umfassen VMware-Cloud-Foundation einschließlich VMware-vSphere Bitfusion und Dell-EMC-Server, -Storage, -Networking und -Services. Mit diesen Lösungen können Kunden ihren Entwicklern und Datenwissenschaftlern Self-Service-Zugang zu einem virtualisierten Beschleunigerpool bieten, um die Auslastung und Effizienz dieser wichtigen Ressourcen zu steigern.
Die neuen Dell-EMC-Ready-Lösungen für Virtualized-HPC- (vHPC-)Umgebungen erleichtern es Unternehmen anspruchsvolle KI-Anwendungen in VMware-Umgebungen auszuführen. Die Möglichkeit zur Virtualisierung von HPC- und KI-Vorgängen mit VMware-Cloud-Foundation, einschließlich VMware-vSphere-Bitfusion oder der VMware-vSphere-Scale-Out Edition, bietet rasche Hardwarebereitstellung On-Demand, schnellere Erstinstallation sowie Konfiguration und laufende Wartung mit zentralisiertem Management und Sicherheit. Die EMC-Ready-Lösungen von Dell für vHPC unterstützen die intensiven Rechenanforderungen für Bioinformatik, rechnergestützte Chemie und computergestütztes Engineering.
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