建立GPU资源池多GPU弹性部署和调度采用虚拟化技术异构算力资源统一管理 

基本都可以，这个问题需要从容器云平台的提供商来看，实现方式不太一样，我们把提供商分成2类：第一类就是头部云厂商提供容器云平台，基本都支持GPU资源池化，支持跨服务器进行灵活调度，同时支持单张卡的切分，即，多个pod可以共享一张卡，比如阿里云的cGPU，腾讯云的qGPU等；第二类是规模较小...

个人理解在个人如何从容面对chatGPT环境挑战的前提下，感觉可以从一下几个方面入手：1、深入的学习相关技术，比如量化交易、极速交易需要了解金融市场、交易算法等知识，了解一些推荐算法，如用户行为分析等知识；人脸识别需要了解计算机视觉、深度学习等知识；视频质检需要了解视频处...

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。

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，...

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、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...

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。

通过使用NVAIE软件套件中的GPU Operator 来实现GPU池化能力。NVAIE也已在Redhat Openshift, VMware Tanzu,以及K8S 平台做了认证。客户可以通过购买NVAIE软件获得专业服务指导如何配置GPU池化方案。

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...