1、此问题应该是指这2者是否引入虚拟化平台的吧。2、 常见的NVIDIA GPU虚拟化技术方案有：NVIDIA GRID(vGPU)，NVIDIA MPS，阿里的cGPU和腾讯开源的vCUDA。其中，在k8s容器上常用的为vCUDA和cGPU方案。3、GPU虚拟化的基础上池化的方式通常是GPU物理服务器+基于K8S的容器管理平台，...

关于GPU高效共享的解决方案，行业有很多的技术实现，大致分成Remote CUDA，CUDA原生实现，GPU硬件实现。1. R-CUDA的方案，也叫远程CUDA和CUDA劫持，是一种基于驱动或CUDA句柄的拦截和转发机制，英伟达官方并不支持这样的做法，尤其在跨服务器请求转发方面，其性能和效果对于网络和处理延...

使用 NVIDIA AI Enterprise on vSphere 交付 AI 工作负载时，有多种编排方法。1.带有 Docker 的虚拟机允许您使用带有启动脚本的虚拟机模板。启动脚本将运行 docker 容器和 Jupyter 笔记本，供您的 AI 从业者或数据科学家使用。通过这些 VM 模板，您可以使用 VMware 的 vRA、Ho...

我的理解：1.超融合是区别计算存储分离的，的IT系统硬件架构。2.云原生是新的IT开发范式，集合devops、容器、k8s一系列闭环的软件开发方式

这是个好问题，提到减少网络对AI训练的影响，想必你所在AI环境的规模已经不小了，单机或较小规模场景下，一般都不会考虑到网络对AI环境的影响，其实，AI环境对网络的依赖程度是非常高的，成规模化部署时必须要提前规划好AI环境的网络架构，如存储网络区、训练网络区、推理网络区、业务网...

在ChatGPT大语言模型时代，金融行业可以采用一下方式保证数据安全：数据加密：使用加密技术对客户数据进行加密，以保护数据的机密性、完整性和可用性。数据脱敏：对于涉及到客户隐私的数据，如姓名、地址、身份证号码等，需要进行脱敏处理，以保护客户的隐私。访问控制：建立严格的访问控...

如果计算资源比较少，可以相对应训练模型参数大小不会太大，比如训练 6B，8B 参数并不需要一千片计算卡

目前小型公司的算力只能用于推理，训练基本只够7B-13B范畴。希望组件行业级别算力池用于租赁。

作为起步资源来说，可以先购置若干台中高配的AI芯片服务器作为训练或推理服务器，英伟达或国产AI芯片的都可以，大概30-100w一台。更简便的方法是使用大厂的云服务，现在逐渐完善大模型的云服务，再使用脱敏后数据做些微调训练，然后把模型拿回行内部署。...

部分容器云平台支持GPU的资源调度