具有高度扩展性和更高安全性的混合云平台助力企业实现下一代应用的迁移、更新和部署
加利福尼亚州旧金山—— VMworld U.S. 2019 —— 2019年8月26日 —— NVIDIA 和 VMware 今日宣布将为 VMware Cloud on AWS 推出基于 NVIDIA GPU 的加速服务，为 AI 、机器学习和数据分析工作流程等现代化企业应用提供支持。通过这些服务，客户可以将基于 VMware vSphere 的应用和容器原封不动地无缝迁移至云端，实现应用和容器现代化，从而充分发挥高性能计算（ HPC ）、机器学习、数据分析和视频处理应用的优势。
如今，越来越多的企业正在应用 AI 技术实现流程和产品的差异化及提升。企业正在迅速采用 AI(1)技术并实施新的 AI 策略，这些策略需要借助性能强大的计算机，从企业数据的拍字节中创建预测模型。各行各业的企业都使用了借助 NVIDIA GPU 的神经网络，实现了训练和实时推断的加速，并实施图像和语音识别、高级财务建模、自然语言处理等机器学习应用。此外， VMware 近期收购了 AI 初创公司 Bitfusion ，让企业中的 AI 和机器学习工作负载能更有效率地使用 GPU 的性能。
通过此次合作， VMware Cloud on AWS 的客户将获得具有高度可扩展性和安全性的全新云服务，它包含了通过 NVIDIA T4 GPU 和全新 NVIDIA 虚拟计算服务器（ vComputeServer ）软件加速的 Amazon EC2 裸机实例。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“无论是运营智能还是人工智能，企业都需要 GPU 加速计算来作出快速、准确的预测，这些预测将直接影响企业的盈利。我们与 VMware 一同设计了最先进的 GPU 基础架构，帮助企业加快各领域的创新速度，从虚拟化、混合云到 VMware 的全新 Bitfusion 数据中心分解。”
VMware 首席执行官 Pat Gelsinger 表示：“我们的客户正通过 VMware Cloud on AWS 所提供的独特价值加速关键业务应用的迁移和现代化。我们通过与 NVIDIA 和 AWS 等行业领导者的合作推动创新，为混合云中最密集的数据驱动型工作负载和现代应用提供一流的 GPU 加速服务。”
基于NVIDIA GPU的VMware Cloud为AI、机器学习和数据分析带来的效益
该产品上市后，企业不仅可以使用企业级混合云平台加速应用程序现代化，还能通过从数据中心到 AWS 云端的 VMware 一致基础架构，为 AI 、机器学习和数据分析等计算最密集的工作负载提供支持。其带来的效益包括：
- 无缝迁移：无需预定停机时间，用户即可使用 VMware HCX 一键迁移 NVIDIA vComputeServer 软件和 GPU 赋力的工作负载。这给在云或本地执行训练和推理的客户带来更多的选择和更大的灵活性。
- 灵活的AWS基础架构：由于能够自动扩展由 NVIDIA T4 加速的 AWS 集群上的 VMware Cloud ，管理员能够根据数据科学家的需求扩大或缩小可用的训练环境。
- 更快的现代应用计算速度：NVIDIA T4 GPU 搭载能够加快深度学习推理工作流程的 Tensor Core 。通过与用于 GPU 虚拟化的 vComputeServer 软件相结合，企业能够在虚拟化环境中灵活运行 AI 、机器学习和数据分析等 GPU 加速工作负载，从而提高安全性、实用性和易管理性。
- 一致的混合云基础架构和运营：借助 VMware Cloud on AWS ，企业机构可以建立统一的跨混合云基础架构和运营，将 VMware 行业标准级 vSphere 、 vSAN 和 NSX 作为关键业务应用更新的基础。 IT 运维人员可以在本地同时管理 vCenter 内的 GPU 加速工作负载和 vSphere 上运行的 GPU 加速工作负载。
- 无缝端对端数据科学和分析管线：借助 NVIDIA RAPIDS™， NVIDIA T4 数据中心 GPU 为主流服务器提供超强支持，并可加速数据科学技术。 NVIDIA RAPIDS ™是一个包含深度学习、机器学习和数据分析的 NVIDIA GPU 数据科学加速库集。
(1) Gartner“人工智能和机器学习发展战略”研究，2019年7月15日。
关于NVIDIA
NVIDIA （纳斯达克股票代码： NVDA ）在 1999 年发明的 GPU 激发了 PC 游戏市场的增长，重新定义了现代计算机显卡，并且对并行计算进行了革新。最近，通过将 GPU 作为可以感知和理解世界的计算机、机器人乃至自动驾驶汽车的大脑， GPU 深度学习再度点燃了全新的计算时代——现代人工智能。更多信息，请访问 http://nvidianews.nvidia.com/。
关于VMware
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