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Nvidia IA Enterprise conteneurise l’IA avec la prise en charge de Tanzu

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Nvidia a mis à jour sa suite logicielle d’IA d’entreprise. L’entreprise ajoute la prise en charge de la production pour VMware vSphere avec Tanzu. Il s’agit de la plate-forme de virtualisation du cloud computing de VMware. vSphere avec Tanzu vous aide à gérer les applications cloud conteneurisées en créant un plan de contrôle Kubernetes au niveau de l’hyperviseur vSphere.

L’entreprise peut désormais exécuter des charges de travail d’IA accélérées sur vSphere. NVIDIA AI Enterprise peut donc s’exécuter à la fois sur des conteneurs Kubernetes et sur des machines virtuelles. Ce qui permet de prendre en charge le développement avancé de l’IA sur une infrastructure informatique classique », a déclaré John Fanelli, vice-président du groupe de produits de virtualisation de Nvidia.

Fanelli a déclaré que la prise en charge de vSphere avec Tanzu était l’une des fonctionnalités les plus demandées par les clients. Il sera également ajouté au LaunchPad de Nvidia, un projet d’accélération de l’intelligence artificielle, a-t-il ajouté. Les entreprises qualifiées peuvent tester et prototyper gratuitement des charges de travail d’IA. Ils peuvent le faire dans des laboratoires dédiés aux praticiens de l’IA et aux responsables informatiques dans neuf sites Equinix différents.

Cas d’utilisation de l’IA en entreprise

Ann Hecht, directrice principale des projets d’entreprise chez Nvidia, a déclaré :

« Un cas d’utilisation courant de l’IA dans les entreprises comprend les systèmes exécutant des chatbots utilisés pour le service client. Hecht indique également que la classification des images, l’analyse des sentiments et la prévision des prix sont également largement utilisées.

« Nous avons mis en place un laboratoire dédié pour traiter ces cas d’utilisation courants que nous voyons le plus souvent et qui ont la valeur la plus immédiate », a déclaré Mme Hecht. Nous avons construit notre infrastructure dans neuf centres de données pour la faire fonctionner. »

Cela évite aux clients de Nvidia d’être bloqués par des problèmes de chaîne d’approvisionnement avant de pouvoir obtenir du matériel dans les locaux, a déclaré Hecht.

D’autres améliorations apportées à AI Enterprise 1.1 incluent la validation Domino Data Lab Enterprise. Domino Data Lab Enterprise est une plate-forme utilisée pour centraliser les données d’entreprise et les opérations d’infrastructure à l’aide de MLOps. MLOps utilise les modèles d’intégration continue et de déploiement continu DevOps pour améliorer et itérer les capacités d’apprentissage automatique (ML).

Nvidia a également certifié les systèmes Cisco et Hitachi Ventara pour une utilisation avec AI Enterprise. Elle a notamment certifié le serveur rack Cisco UCS C240 ​​​​M6 et le serveur Hitachi Advanced DS220 G2. Les deux systèmes sont construits avec des GPU Nvidia A100 Tensor Core. Les solutions Cisco sont conçues pour l’analyse de mégadonnées et le calcul haute performance (HPC). Hitachi se concentre sur une combinaison d’exigences de calcul et de stockage.

L’intérêt des télécoms pour l’IA

Hecht a déclaré que Nvidia travaillait avec des partenaires de télécommunications pour rendre AI Enterprise disponible pour les opérateurs. Les opérateurs apprécient le contrôle et la sécurité fournis par AI Enterprise. La combinaison de Tanzu et AI Enterprise est attrayante pour les opérateurs, a déclaré Hecht.

Hecht a déclaré : « Nous avons plusieurs grandes entreprises de télécommunications. Certaines d’entre elles travaillent sur une solution. Elles veulent effectivement des capacités supplémentaires qui vont au-delà de l’IA. Toutefois, elles souhaitent également utiliser cette plate-forme pour exécuter leurs charges de travail de visualisation. »

Cependant, Hecht s’est abstenu de donner un calendrier pour ces nouvelles capacités de communication. Plus tôt ce mois-ci, VMware a annoncé la plate-forme d’application Tanzu. Cette boîte à outils de modernisation des applications combine divers composants pour permettre aux développeurs de créer et de gérer plus facilement des applications cloud à l’aide de Kubernetes.

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