NVIDIA-Certified サーバーと VMware vSphere 上で実行される
NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアが AI の採用を簡素化・加速
2021 年 4 月 12 日 カリフォルニア州サンタクララ — GTC21 — NVIDIA は本日、新しいクラスの NVIDIA-Certified Systems™ (NVIDIA 認証システム) を発表しました。この業界標準のエンタープライズ データセンター インフラストラクチャでアプリケーションを実行することにより、組織は AI を容易に活用できるようになります。
これらのシステムには、1 月に発表され、大量に出荷されている大手メーカーのエンタープライズ サーバーが含まれます。 NVIDIA AI Enterprise ソフトウェア スイートを実行できることが認証されており、このソフトウェア スイートは、世界で最も広く利用されているコンピューティング仮想化プラットフォームである VMware vSphere 7 でのみ認証されています。
NVIDIA-Certified サーバーのエコシステムは、メインストリームの AI とデータ分析向けの NVIDIA A30 GPU と AI 対応のグラフィックス、仮想ワークステーション、コンピューティングとグラフィックスの混合ワークロード向けの NVIDIA A10 GPU を搭載した新しい一連のシステムによってさらに拡張されます。これらの GPU についても、本日発表されました。
NVIDIA のエンタープライズ コンピューティング責任者であるマヌヴィア ダス (Manuvir Das) は、次のように述べています。「AI は急速に普及しており、企業が大規模に AI を導入するために必要なインフラストラクチャとソフトウェアに対する需要が高まっています。NVIDIA-Certified Systems 上で NVIDIA AI Enterprise と VMware vSphere 7 を利用すると、お客様は業界標準のサーバー上で仮想化された AI アプリケーションを実行できます。これにより、数十万社の企業が、それぞれの VMware プラットフォーム上で新しい AI サービスをホストすることができるようになります。」
Atos、Dell Technologies、GIGABYTE、H3C、Inspur、Lenovo、QCT、Supermicro は、NVIDIA EGX™ プラットフォームをサポートするメインストリームの NVIDIA-Certified サーバーを最初に提供します。これらのサーバーを利用すると、企業は、従来の業務用アプリケーションに使用しているのと同じインフラストラクチャで、初めて AI ワークロードを実行できるようになります。
自社のデータセンターに これらのシステムを最初に導入した企業には、Lockheed Martin や Mass General Brigham などがあります。
NVIDIA と VMware のコラボレーションによって、AI 対応のエンタープライズ プラットフォームがお客様に提供されます。AI ワークロードやコンテナーベースの従来のエンタープライズ ワークロードを加速する一方で、ベアメタル サーバーとほぼ区別ができないスケールアウト性能を備えた仮想化 AI アプリケーションに対応します。
VMware のクラウド プラットフォーム事業部門担当のシニア バイス プレジデント兼ジェネラル マネージャーであるクリシュ パラサッド (Krish Prasad) 氏は、次のように話しています。「お客様に必要なのは、サイロ化された AI ではありません。お客様は、管理性、拡張性、セキュリティ、ガバナンスのために、エンタープライズ インフラストラクチャ上で AI アプリケーションを実行することを望んでいます。VMware と NVIDIA の協業により、お客様が簡単に導入および運用可能なエンドツーエンドの AI 対応エンタープライズ プラットフォームで、既存のエンタープライズ インフラストラクチャを発展させることができるようになります」
新たなエンタープライズ向け GPU を組み込むための NVIDIA-Certified EGX システム
NVIDIA Ampere アーキテクチャに基づいた、エンタープライズ クラスの A30 は、業界標準サーバー向けに最適な価格で多目的な性能を提供します。A30 は、24GB の HBM2 GPU メモリを搭載し、高速な PCIe Gen 4 のメモリ帯域幅に対応し、NVIDIA Multi-Instance GPU テクノロジで 4 つの 6GB GPU インスタンスをサポートします。
A30 は、幅広い AI 推論、トレーニング、従来のエンタープライズ コンピューティング ワークロードをサポートしています。これにより、レコメンダー システム、対話型 AI、コンピューター ビジョン システムなどの AI ユース ケースを支援することができます。
AI トレーニングのために、第 3 世代の NVIDIA Tensor コアは、32 ビットの単精度浮動小数点数の演算と TensorFloat-32 と呼ばれる革新的な新しい演算モードをサポートしています。TensorFloat-32 を利用することで、前世代の NVIDIA T4 GPU に比べて性能が 20 倍以上向上します。
エンタープライズ グレードの NVIDIA A10 Tensor コア GPU は、メインストリームの NVIDIA-Certified Systems で、高速なグラフィックス、レンダリング、AI、コンピューティング ワークロードをサポートします。最新の NVIDIA Ampere アーキテクチャで構築されたこの GPU は、デザイナー、エンジニア、アーティスト、科学者の業務を高速化するために、24GB のメモリを搭載しています。
仮想化 AI を採用している業界リーダー
ヘルスケア、専門サービス、製造業などの分野にわたる各業界の革新的な企業が、仮想化 AI とデータ サイエンスをサポートするために、NVIDIA-Certified Systems と、NVIDIA および VMware の AI 対応エンタープライズ プラットフォームを導入しています。
Lockheed Martin の最高技術責任者 (CTO) であるスティーヴン ウォーカー (Steven Walker) 氏は、次のように述べています。「NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームによって、当社は幅広いミッションクリティカルなアプリケーションをサポートする柔軟性を獲得しました。リアルタイムの共同設計とシミュレーションの実現から、予知保全、サイバーセキュリティ、人道支援ミッションに革新を起こしているディープラーニング機能に至るまで、NVIDIA-Certified Systems とソフトウェアはインフラストラクチャを拡張するのに不可欠です。」
Mass General Brigham の情報システム エンタープライズ医療画像処理 臨床データ サイエンス担当ディレクターであるトム シュルツ (Tom Schultz) 氏は、次のように話しています。「仮想化を利用することにより、ヘルスケア システムは、放射線科の部門と施設にわたって大規模に医師と患者にサービスを提供することができます。これにより、GPU ベースの AI アプリケーションの採用を大幅に増やすことが可能になり、テクノロジ インフラストラクチャの利用が改善され、プロジェクトごとの専用 GPU システムの必要性を最小限に抑えることができます。つまり、AI をより幅広く活用して、患者へのサービスを改善することができます。」
提供時期
現在、20 を超える NVIDIA-Certified Systemsが、世界中のコンピューター メーカーから提供されています。
NVIDIA A30 と NVIDIA A10 GPU を搭載した NVIDIA-Certified Systems は、今年後半にメーカーから提供される予定です。
NVIDIA AI Enterprise は、CPU ソケット当たり 3,595 ドルの永続ライセンスでご利用いただけます。NVIDIA AI Enterprise に対するエンタープライズ ビジネス向けスタンダード サポートは、ライセンスごとに年間 899 ドルです。VMware vSphere 7 Update 2 へのアップグレードを計画中のお客様は、NVIDIA AI Enterprise のアーリー アクセスの申請が可能です。
4 月 12 日～ 16 日にオンラインで開催される GTC21 で、NVIDIA EGX プラットフォーム、NVIDIA-Certified Systems、 VMware vSphere のためのNVIDIA AI Enterpriseについて詳しく知りたい方は、無料でご登録ください。
NVIDIA について
1999年における NVIDIA (NASDAQ表示: NVDA) による GPU の発明は、PC ゲーミング市場の成長に爆発的な拍車をかけ、現代のコンピューター グラフィックス、ハイパフォーマンス コンピューティング、そして人工知能 (AI) を再定義しました。NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングと AI における先駆的な取り組みは、輸送、ヘルスケア、製造業などの数兆ドル規模の産業を再構築し、その他のさまざまな産業の拡大も加速させています。詳細は、こちらのリンクから： https://nvidianews.nvidia.com/