Сегодня искусственный интеллект преобразует бизнес во всех отраслях, однако компании сталкиваются с проблемами, связанными со стоимостью, безопасностью данных и масштабируемостью при запуске задач инференса (производительной нагрузки) в публичных облаках. VMware и NVIDIA предлагают альтернативу — платформу VMware Private AI Foundation with NVIDIA, предназначенную для эффективного и безопасного размещения AI-инфраструктуры непосредственно в частном датацентре. В документе «VMware Private AI Foundation with NVIDIA on HGX Servers» подробно рассматривается работа технологии Private AI на серверном оборудовании HGX.
Зачем бизнесу нужна частная инфраструктура AI?
1. Оптимизация использования GPU
На практике графические ускорители (GPU), размещенные в собственных датацентрах, часто используются неэффективно. Они могут простаивать из-за неправильного распределения или чрезмерного резервирования. Платформа VMware Private AI Foundation решает эту проблему, позволяя динамически распределять ресурсы GPU. Это обеспечивает максимальную загрузку графических процессоров и существенное повышение общей эффективности инфраструктуры.
2. Гибкость и удобство для специалистов по AI
Современные сценарии работы с AI требуют высокой скорости и гибкости в работе специалистов по данным. Платформа VMware обеспечивает привычный облачный опыт работы, позволяя командам специалистов быстро разворачивать AI-среды, при этом сохраняя полный контроль инфраструктуры у ИТ-команд.
3. Конфиденциальность и контроль за данными
Публичные облака вызывают беспокойство в вопросах приватности, особенно когда AI-модели обрабатывают конфиденциальные данные. Решение VMware Private AI Foundation гарантирует полную конфиденциальность, соответствие нормативным требованиям и контроль доступа к проприетарным моделям и наборам данных.
4. Знакомый интерфейс управления VMware
Внедрение нового программного обеспечения обычно требует значительных усилий на изучение и адаптацию. Платформа VMware использует уже знакомые инструменты администрирования (vSphere, vCenter, NSX и другие), что существенно сокращает время и затраты на внедрение и эксплуатацию.
Основные компоненты платформы VMware Private AI Foundation с NVIDIA
VMware Cloud Foundation (VCF)
Это интегрированная платформа, объединяющая ключевые продукты VMware:
- vSphere для виртуализации серверов.
- vSAN для виртуализации хранилищ.
- NSX для программного управления сетью.
- Aria Suite (бывшая платформа vRealize) для мониторинга и автоматизации управления инфраструктурой.
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA AI Enterprise является важным элементом платформы и включает:
- Технологию виртуализации GPU (NVIDIA vGPU C-Series) для совместного использования GPU несколькими виртуальными машинами.
- NIM (NVIDIA Infrastructure Manager) для простого управления инфраструктурой GPU.
- NeMo Retriever и AI Blueprints для быстрого развёртывания и масштабирования моделей AI и генеративного AI.
NVIDIA HGX Servers
Серверы HGX специально разработаны NVIDIA для интенсивных задач AI и инференса. Каждый сервер оснащён 8 ускорителями NVIDIA H100 или H200, которые взаимосвязаны через высокоскоростные интерфейсы NVSwitch и NVLink, обеспечивающие высокую пропускную способность и минимальные задержки.
Высокоскоростная сеть
Сетевое взаимодействие в кластере обеспечивается Ethernet-коммутаторами NVIDIA Spectrum-X, которые предлагают скорость передачи данных до 100 GbE, обеспечивая необходимую производительность для требовательных к данным задач AI.
Референсная архитектура для задач инференса
Референсная архитектура предлагает точные рекомендации по конфигурации аппаратного и программного обеспечения:
Физическая архитектура
- Серверы инференса: от 4 до 16 серверов NVIDIA HGX с GPU H100/H200.
- Сетевая инфраструктура: 100 GbE для рабочих нагрузок инференса, 25 GbE для управления и хранения данных.
- Управляющие серверы: 4 узла, совместимые с VMware vSAN, для запуска сервисов VMware.
Виртуальная архитектура
- Домен управления: vCenter, SDDC Manager, NSX, Aria Suite для управления облачной инфраструктурой.
- Домен рабочих нагрузок: виртуальные машины с GPU и Supervisor Clusters для запуска Kubernetes-кластеров и виртуальных машин с глубоким обучением (DLVM).
- Векторные базы данных: PostgreSQL с расширением pgVector для поддержки Retrieval-Augmented Generation (RAG) в генеративном AI.
Производительность и валидация
VMware и NVIDIA протестировали платформу с помощью набора тестов GenAI-Perf, сравнив производительность виртуализированных и bare-metal сред. Решение VMware Private AI Foundation продемонстрировало высокую пропускную способность и низкую задержку, соответствующие или превосходящие показатели не виртуализированных решений.
Почему компании выбирают VMware Private AI Foundation с NVIDIA?
- Эффективное использование GPU: максимизация загрузки GPU, что экономит ресурсы.
- Высокий уровень безопасности и защиты данных: конфиденциальность данных и контроль над AI-моделями.
- Операционная эффективность: использование привычных инструментов VMware сокращает затраты на внедрение и управление.
- Масштабируемость и перспективность: возможность роста и адаптации к новым задачам в области AI.
Итоговые выводы
Платформа VMware Private AI Foundation с NVIDIA является комплексным решением для компаний, стремящихся эффективно и безопасно реализовывать задачи искусственного интеллекта в частных дата-центрах. Она обеспечивает высокую производительность, гибкость и конфиденциальность данных, являясь оптимальным решением для организаций, которым критично важно сохранять контроль над AI-инфраструктурой, не жертвуя при этом удобством и масштабируемостью.
