近日，VMware推出一项全新的VMware vSphere 7集成功能，帮助企业面向人工智能和机器学习（AI/ML）应用，按需提供弹性基础架构。全新的VMware vSphere Bitfusion功能，脱胎于VMware公司2019年对硬件加速器资源虚拟化技术先驱Bitfusion的收购，其业务覆盖图形处理器单元（GPU）技术等领域。

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企业通过采用GPU等硬件加速器，显著提升可能持续运行数小时或更长时间的AI/ML工作负载的性能。IT团队已经意识到，这些硬件加速器作为孤岛无法由多业务部门所共享，导致现有和新购的资源效率和利用率低下。Bitfusion与VMware vSphere的集成将帮助企业节省成本，实现开箱即用式资源共享，并在正确的时间为正确的工作负载提供GPU等恰到好处的硬件加速器资源。

VMware高级副总裁兼云平台业务部总经理Krish Prasad表示： “我们旨在将曾经提供给CPU的价值同等交付给GPU。通过打破当前的GPU资源孤岛，企业能够共享资源，从而提升利用率和效率，即刻节省成本。更重要的是凭借VMware vSphere 7，企业能够与团队按需共享GPU资源，快速启动全新或搁置的AI/ML计划，推动业务发展。”

VMware vSphere 7 with Bitfusion实现高效GPU池化与共享

基于AI和ML的应用，尤其是深度学习训练，依靠硬件加速器来处理大型的复杂计算。凭借全新集成的Bitfusion功能，VMware vSphere 7将使企业能够在服务器上池化其强大的GPU资源，并在数据中心内部进行资源共享。这将帮助企业跨团队网络高效、快速地共享GPU，这些团队中包括依靠或正在构建AI/ML应用、或两者均有涉及的AI研究人员、数据科学家以及ML开发者。

VMware vSphere 7在2020年4月正式发布，被重构为采用Kubernetes 的开放平台，为开发人员和运维人员提供类似云的体验。VMware vSphere 7的Bitfusion功能将利用GPU处理虚拟机或容器中运行的应用。Bitfusion可以在VMware Tanzu Kubernetes Grid等Kubernetes环境中运行，而且随着客户将AI/ML应用作为其现代化应用整体策略的一部分进行部署，该功能预计将实现并行。VMware vSphere的Bitfusion功能在单独下载后即可使用，不影响当前基础架构，并且能与现有工作流程和生命周期无缝集成。

VMware去年收购Bitfusion，即旨在将这项技术集成至VMware vSphere之中。 Bitfusion所提供的软件平台可将特定的物理资源从环境中所连接的服务器中解耦合。其中包括在虚拟化基础架构中共享GPU，将其作为网络可访问资源池，而非单个服务器的孤立资源。

戴尔科技集团通过VMware支持Dell EMC Ready解决方案

戴尔科技集团发布两项全新解决方案：面向AI的Dell EMC Ready解决方案；GPU即服务，以及面向虚拟化高性能计算（HPC）的Dell EMC Ready解决方案。点击此处获取更多消息。

凭借全新面向AI的Dell EMC Ready解决方案，客户将能够快速、方便地利用GPU加速预测分析、机器学习和深度学习等AI项目。这些Ready解决方案包含VMware Cloud Foundation，其中包括搭配Dell EMC服务器、存储、网络和服务的VMware vSphere Bitfusion，将帮助客户为开发人员和数据科学家提供虚拟化加速器资源池的自助式访问，进而提高这些宝贵资源的利用率和效率。

全新面向虚拟化高性能计算（vHPC）的Dell EMC Ready解决方案，将帮助企业更轻松地在VMware环境中运行要求严苛的AI应用。该解决方案通过包括VMware vSphere Bitfusion或VMware vSphere Scale-Out Edition在内的VMware Cloud Foundation，拥有虚拟化HPC和AI运营的能力，从而提供快速的按需硬件配置、更快的初始设置，并通过集中化管理和安全功能进行配置和长期维护。面向vHPC的Dell EMC Ready 解决方案能够支持生物信息学、计算化学和计算机辅助工程的密集运算需求。

ITQ咨询EUC及AI技术专家Johan van Amersfoort表示：“在我们的数据科学部门中，许多人工智能应用已经在容器中运行。通过vSphere与Bitfusion的结合，以及vSphere with Kubernetes的原生扩展功能，我们拥有了为数据科学部门加快研究提供更好服务的绝佳机会。”

网页题目：VMwarevSphere7引入新功能面向AI和ML应用提供弹性基础架构
标题链接：http://pwwzsj.com/article/cjihcs.html