VMware和NVIDIA推出新一代混合云架构
北京时间9月30日消息，在VMworld 2020大会上，VMware和NVIDIA宣布开展进一步合作，推出面向AI的端到端企业平台以及采用NVIDIA DPU（数据处理单元）、面向数据中心、云和边缘的全新架构，从而为现有应用和新的一代应用提供支持。
通过此次合作，NVIDIA NGCTM中心上线的丰富AI软件将被集成至VMware vSphere、VMware Cloud Foundation和VMware Tanzu中。这将有助于加速AI部署，支持企业扩展现有的AI基础架构，通过一套操作来管理所有应用程序，跨数据中心、云和边缘部署AI就绪的基础架构。
此外，作为近期单独发布的Project Monterey计划的一部分，两家公司将携手推出基于SmartNIC技术的混合云架构，包括NVIDIA的可编程NVIDIA BlueField®-2。VMware Cloud Foundation和NVIDIA BlueField-2相结合，将提供专为AI、机器学习、高通量和以数据为中心的应用需求构建的新一代基础架构。同时还将为所有企业工作负载提供扩展至AI以外的应用加速，并通过全新架构提供额外安全层，从而减少从CPU到SmartNIC和可编程DPU的关键数据中心服务。
VMware首席执行官Pat Gelsinger表示： “我们正携手NVIDIA，将AI引入所有企业，从而真正实现这项强大技术的普及推广。我们共同推出了全新的混合云架构，专为满足新一代应用需求而开发。我们将致力于帮助所有企业加速采用突破性创新应用，从而推动其业务不断发展。”
NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示： “AI和机器学习已从科研实验室迅速扩展到几乎所有地区和行业的企业数据中心。NVIDIA和VMware将共同帮助客户把企业数据中心改造为AI加速超级计算机。NVIDIA DPU帮助企业通过构建安全、可编程的软件定义数据中心，加速所有企业应用，并带来非凡价值。”
NVIDIA和VMware支持加州大学旧金山分校提升医疗水平
加州大学旧金山分校智能成像中心（UCSF Center for Intelligent Imaging）是整合VMware和NVIDIA生态系统的机构之一。作为医学成像AI和分析工具开发领域的佼佼者，该中心采用NVIDIA ClaraTM医疗应用框架实现AI成像，并为加州大学旧金山分校的社区、学术和行业合作伙伴提供探索、创新和部署AI所需的资源，以此改善患者护理水平。
加州大学旧金山分校放射与生物医学成像主任Christopher Hess表示：“在大规模患者成像研究中，采用AI可以比肉眼更快检测到疾病。通过进一步的研究，该技术将帮助医生为患者提供最快、最准确且安全的诊断和治疗方案。NVIDIA Clara AI应用框架和VMware Cloud Foundation的结合，将有助于我们采用公共数据中心基础架构扩展AI工作，开展诸如培训和研究等活动，并为时间紧迫的急救诊断提供支持。”
面向企业的AI就绪平台
作为NVIDIA与VMware合作的首要内容，NVIDIA NGC与VMware vSphere和VMware Cloud Foundation集成在一起，针对要求严苛的工作负载简化AI部署和管理。从医疗、金融服务、零售到制造等诸多行业能够在混合云中大规模使用容器和虚拟机，在与企业应用相同的平台上开发和部署AI工作负载。
VMware客户将能够使用现有的基础架构、资源和工具为数据科学和AI工作负载提速，助力AI和机器学习技术的普及。数据科学家、开发者和研究者将可以立即访问NGC的各种云原生GPU优化容器、模式和特定行业软件开发套件。目前， 戴尔、慧与和联想等领先系统制造商提供的预测试NVIDIA A100服务器系列均支持NGC软件。
面向新一代应用的全新混合云架构
VMware与NVIDIA合作的第二大要素，双方认识到随着现代化工作负载日趋复杂，SmartNIC和DPU已成为可以安全加速各类企业应用的关键技术。
VMware和NVIDIA正在提供面向混合云的全新基础架构，帮助企业提高运营水平，引入全新安全模式， 把hypervisor、网络、安全和存储的部分工作量卸载到DPU。全新架构将把VMware Cloud Foundation运维模式扩展到裸机服务器。
该架构是VMware 于VMworld 2020大会上发布的Project Monterey技术预览的基石。通过利用NVIDIA BlueField-2 DPU和VMware Cloud Foundation，客户将能够加速各类新一代应用和通用应用，提供可编程智能，并跨数据中心、边缘和电信云环境运行分布式零信任安全模式。
为企业提供抢先试用机会
目前，NVIDIA和VMware正在企业AI和加速计算平台领域开展广泛的软件开发合作。
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