Introducen la infraestructura elástica para apps AI/ML en VMware vSphere 7

Autor: José Luis Becerra Pozas
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Una nueva característica integrada en VMware vSphere 7 permitiría a las empresas ofrecer infraestructura elástica por encargo para aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático o Machine Learning (ML).

Se trata de VMware vSphere Bitfusion, una nueva característica desarrollada a partir de la adquisición por parte de VMware en 2019 de Bitfusion, empresa pionera en la virtualización de recursos aceleradores en hardware, incluida la tecnología de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU).

La combinación de Bitfusion y VMware vSphere se propone ayudar a las organizaciones a lograr ahorros de costos, habilitar el uso compartido de recursos de forma inmediata y entregar el acelerador en hardware apropiado, por ejemplo una GPU, a la carga de trabajo correcta en el momento correcto.

“Nuestro objetivo es proporcionar a las GPUs el mismo valor que proporcionamos a las CPUs”, explicó Krish Prasad, vicepresidente sénior y gerente general de la Unidad comercial de plataforma en la nube en VMware. 

“Al desglosar los silos existentes de recursos de GPU, las organizaciones podrán lograr una mejor utilización y un uso eficiente de ellos al compartirlos, lo que resulta en un ahorro inmediato de costos. Más importante aún, las organizaciones podrán dar impulso a iniciativas de AI/ML nuevas o que estaban estancadas y hacer avanzar su negocio al compartir por encargo con VMware vSphere 7 esos recursos de GPU con sus equipos”, agregó Prasad.

Para agrupar y compartir GPUs de manera eficiente

Las aplicaciones basadas en AI y ML, en particular la capacitación de Aprendizaje Profundo (Deep Learning), se basan en aceleradores en hardware para ocuparse de la computación grande y compleja. Las capacidades integradas de Bitfusion, VMware vSphere 7 darán a las empresas la posibilidad de agrupar sus potentes recursos de GPU en sus servidores y compartirlos en sus centros de datos. “Eso permitirá a las organizaciones compartir GPUs de manera eficiente y rápida en toda la red con equipos de investigadores de AI, científicos de datos y programadores de ML que se valen de aplicaciones de AI/ML o las construyen”, de acuerdo con información proporcionada por la compañía.

Presentado en abril de 2020, VMware vSphere 7 fue reorganizado en una plataforma abierta que usa Kubernetes para proporcionar una experiencia similar a la nube para programadores y operadores. Mediante la función Bitfusion de VMware vSphere 7 se propone aprovechar las GPUs para aplicaciones que se ejecutan en máquinas virtuales o contenedores. Bitfusion puede funcionar en un entorno de Kubernetes como VMware Tanzu Kubernetes Grid, y se espera que se ejecute de forma paralela a medida que los clientes implementen aplicaciones AI/ML como parte de una estrategia general de aplicaciones modernas.

Se anunció que la función Bitfusion de VMware vSphere podrá obtenerse en una sola descarga única sin interrupción de la infraestructura actual, para integrarse con los flujos de trabajo y ciclos de vida existentes.

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