今日、NVIDIA LaunchPad は新たな高みに達しました。 LaunchPad は、企業顧客がエクイニクスが管理する vSphere 7 環境で NVIDIA AI Enterprise サーバーを 2 ～ 4 週間無料で使用できるハンズオン環境です。企業は、NVIDIA 環境への導入を検討している実際のワークロードでこのサービスを使用することを歓迎しますが、IT プロフェッショナルが NVIDIA 対応サーバーの使用に慣れられるようにする、NVIDIA が作成したラボを利用することもできます。
エンタープライズ AI を実現する NVIDIA LaunchPad
NVIDIA は、多くの企業が AI をさらに活用しない理由の 1 つは、AI 環境のセットアップの複雑さに対する根拠のない恐怖であると考えています。これを念頭に置いて、ラボは 2 つの異なるタイプの AI 専門家を念頭に置き、こうした不安を払拭するように設計されました。 AI 環境を立ち上げてサポートする必要がある IT 管理者とマネージャー、およびそれらを使用する必要がある AI 実践者。
NVIDIA LaunchPad を提供することで、AI の取り組みに IT 予算を投資する前に、AI のサポートと使用能力に対する自信を築くことができます。さらに、顧客は実際に LaunchPad 上に AI ワークロードをデプロイできるため、非常に摩擦の少ない方法で、NVIDIA GPU を使用した AI プロジェクトの価値を確認できます。
NVIDIA LaunchPad – 仕組み
ユーザーは環境に登録後、URLと認証情報を使用して環境にアクセスします。今回確認した環境は、NVIDIA A30 GPUを搭載したDell EMC PowerEdge R750 NVIDIA認定システムでした。NVIDIAによると、他のサーバーやベンダーも使用可能で、使用状況に応じてNVIDIA A30またはT4 GPUが搭載される場合もあるとのことです。
ハードウェアに関係なく、すべてのシステムは NVIDIA AI Enterprise を使用します。これは、NVIDIA が次のように説明しています。
「AI およびデータ分析ソフトウェアのエンドツーエンドのクラウドネイティブ スイートであり、NVIDIA 認定システムを備えた VMware vSphere 上で実行するために NVIDIA によって最適化、認定され、サポートされています。これには、最新のハイブリッド クラウドにおける AI ワークロードの迅速な導入、管理、スケーリングを可能にする NVIDIA の主要なテクノロジーが含まれています。」
ラボには vSphere がプリインストールされており、ユーザーは NVIDIA から提供された URL から vSphere クライアントにアクセスします。
前述したように、NVIDIA では、2 人の中心人物が LaunchPad について簡単にネゴシエートできるようにしています。 IT 管理者は、GPU を使用するように VM を構成する手順を説明するラボを用意しています。 AI 実践者は、たとえば、Ubuntu VM の作成、NVIDIA GPU の関連付け、NVIDIA ドライバーの取得と OS への追加、NVIDIA API キーとソフトウェアの取得、VM へのライセンス供与などを段階的に説明するラボを用意しています。 GPUを使用します。
AI ソフトウェアの多くはコンテナベースであるため、LaunchPad では、NVIDIA のコンテナ ツール キットである Docker のインストールと、Tensor フローのインストールと AI サンプルの実行をトライアルリストに説明します。これは実際の環境であるため、ユーザーはその上で独自の AI プロジェクトを構築してデプロイすることもできます。
閉じた思考
NVIDIAが提供するこの無料サービスは、 VMware Hands-on-labsやVMware TestDriveを彷彿とさせるだけでなく、独自のAIプロジェクトに取り組めるという利点も加わっており、非常に魅力的です。そもそもこのクラスのGPUを入手すること自体が難しい人もいることを考えると、NVIDIA LaunchPadは比較的すぐに利用できる最も簡単な方法と言えるでしょう。
最後に、NVIDIA はすべてのコンポーネントをまとめてこれを非常に簡単にする優れた仕事をしました。ドキュメントは驚異的であり、GPU を備えた完全にデプロイされた vCenter にすぐに飛び込むことができ、非常に有利なスタートとなります。数週間後に顧客が LaunchPad エクスペリエンスを終了すると、これはすべて VMware ハイパーバイザー内にあるため、必要に応じて VM を Equinix、GPU を備えた他のクラウド コンピューティング インスタンス、または顧客が選択した環境に簡単に移行できます。
私たちは NVIDIA LaunchPad をあと数週間使いますが、その経験についてさらに詳しく報告する予定です。
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