今天在旧金山举行的 VMworld 2019 上，NVIDIA 和 VMware 宣布他们将为 AWS 上的 VMware Cloud 提供加速 GPU 服务。 这种新的技术组合将允许 VMware Cloud on AWS 以高度可扩展和安全的方式为其现代企业应用程序提供支持，包括人工智能、机器学习和数据分析工作流。
AI 可以从字面上改变企业应用程序。 许多组织，无论大小，都在采用 AI 和 AI 策略来创建预测模型。 与此同时，正在部署机器学习应用程序，例如图像和语音识别、高级金融建模和使用神经网络的自然语言处理。 AI 和 ML 应用程序都严重依赖 NVIDIA GPU 来实现更快的训练和实时推理。
VMware Cloud on AWS 的客户也希望利用人工智能和机器学习技术，现在通过此次合作，他们将能够访问高度可扩展且安全的云服务，该服务由 Amazon EC2 裸机实例组成，并由 NVIDIA T4 GPU 和全新的 NVIDIA 虚拟计算服务器 ( vComputeServer ) 软件进行加速。使用基于 VMware vSphere 的应用程序的客户可以将这些应用程序以及容器无缝迁移到 VMware Cloud on AWS。这些应用程序不仅可以原封不动地迁移，还能享受到云的所有优势，包括高性能计算、机器学习、数据分析和视频处理应用程序。
带有 NVIDIA GPU 的 VMware Cloud on AWS 在人工智能、机器学习和数据分析方面的优势包括：
- 无缝可移植性：客户将能够通过单击按钮移动由 NVIDIA vComputeServer 软件和 GPU 提供支持的工作负载，而无需使用 VMware HCX 停机。 这将为客户提供更多选择和灵活性，以在云端或本地执行训练和推理。
- 弹性 AWS 基础设施：由于能够自动扩展由 NVIDIA T4 加速的 VMware Cloud on AWS 集群，管理员将能够根据数据科学家的需求扩大或缩小可用的培训环境。
- 现代应用程序的加速计算：NVIDIA T4 GPU 具有用于加速深度学习推理工作流程的 Tensor Core。 当这些与用于 GPU 虚拟化的 vComputeServer 软件相结合时，企业可以灵活地在虚拟化环境中运行 GPU 加速的工作负载，如人工智能、机器学习和数据分析，以提高安全性、利用率和可管理性。
- 一致的混合云基础架构和运营：借助 VMware Cloud on AWS，组织可以跨混合云建立一致的基础架构和一致的运营，利用 VMware 行业标准 vSphere、vSAN 和 NSX 作为实现关键业务应用程序现代化的基础。 IT 操作员将能够管理 vCenter 中的 GPU 加速工作负载，以及在本地 vSphere 上运行的 GPU 加速工作负载。
- 无缝的端到端数据科学和分析管道：NVIDIA T4 数据中心 GPU 为主流服务器增压并使用 NVIDIA RAPIDS 加速数据科学技术，NVIDIA RAPIDS 是一组用于数据科学的 NVIDIA GPU 加速库，包括深度学习、机器学习和数据分析.
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