随着金融行业的蓬勃发展，客户数量快速增长，金融行业涉及的业务领域不断拓展。在此背景下，AI技术在金融公司的各类交易、业务处理、客户服务等众多场景中将得到更加广泛深入的应用，比如量化交易、极速交易、精准推荐、人脸识别、视频质检、智能客服等等。大语言模型是自然语言...
(more)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...
可以使用NVAIE软件套件，该软件套件在Openshift, VMware Tanzu以及上游K8S都已做了性能认证，可以通过NVAIE中的Operator模块支持云原生的编排调度和扩展。
1、传统虚拟化技术是指使用的是CPU算力吧，不过，GPU算力处理和CPU算力处理模式是不同的。2、 GPU：控制器少，计算单元多 ， 采用的是流式并行计算模式 并发算力方面远远胜于CPU。例如黑客们破解密码时，需要大量的尝试性计算，首选必是GPU。 3、 CPU：控制器很大，计算单元则很少，适合于...
1、这涉及到GPU资源池化的一虚多和多虚一的技术。2、一虚多是将一张物理GPU卡虚拟化出多张VGPU卡，增加AI工作负载的处理并行度。3、多虚一是指多张GPU卡或多台GPU物理服务器的算力建设成统一的资源池，支撑AI工作负载的运行。4、例子1:趋动科技OrionX猎户座产品，部署在多台不...
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，...
导读：随着金融科技的发展，大数据、AI人工智能等技术在银行智能风控、精准营销、信用风险定价、数据运营等应用场景的落地，金融企业IT基础设施需要为这些AI应用提供大量的算力资源。如果采用独占式使用模式的烟囱式的竖井结构，如一个AI应用场景提供一套硬件资源、每块GPU卡上...
(more)NVAIE软件套件基于Redhat Openshift, VMware Vsphere 7.02+, 上游Kubernets 平台都已经过认证和测试。客户选用NVIDIA 开源AI软件是未经过测试的。
