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Canonical et NVIDIA étendent le support des solutions de vGPU dans le cloud
octobre 2022 par Marc Jacob
Canonical annonce le support natif des solutions de GPU virtuel de NVIDIA, notamment NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) and NVIDIA RTX Virtual Workstation (vWS) dans l’hyperviseur Ubuntu KVM. Canonical a travaillé en étroite collaboration avec NVIDIA pour garantir une intégration fluide et une expérience utilisateur de premier ordre. Cela permet à tous les utilisateurs d’Ubuntu, des data scientists aux graphistes et aux spécialistes de l’animation, de bénéficier de performances GPU élevées sur l’ensemble du spectre de l’infrastructure cloud.
Associé à Charmed OpenStack, la prise en charge des produits logiciels NVIDIA vGPU inclut de riches capacités de gestion du cycle de vie disponibles sur la plate-forme. Les entreprises peuvent déployer rapidement une infrastructure rentable de niveau entreprise et l’intégrer au logiciel NVIDIA vGPU, en bénéficiant de l’automatisation complète disponible dans Charmed OpenStack. Cela élimine les barrières technologiques et permet à davantage d’organisations d’adopter plus rapidement des charges de travail IA/ML et de visualisation poussées.
La prise en charge des produits logiciels NVIDIA vGPU dans Ubuntu KVM fait suite à l’annonce d’Ubuntu 21.10 d’octobre 2021, où Canonical a introduit la prise en charge du logiciel NVIDIA vGPU 13.1 dans Ubuntu Server. Au cours du dernier cycle de développement d’Ubuntu, Canonical a collaboré avec NVIDIA pour étendre les capacités vGPU au-delà de KVM, permettant aux développeurs de provisionner des ressources GPU virtualisées via un portail cloud en libre-service. Par conséquent, tous les clients Canonical qui disposent de licences logicielles NVIDIA vGPU actuelles peuvent désormais bénéficier d’une assistance commerciale dans le cadre des conditions régulières d’Ubuntu Advantage for Infrastructure (UA-I).
Le logiciel NVIDIA vGPU permet aux scientifiques des données, ainsi qu’aux professionnels techniques et créatifs, de briser les contraintes d’évolutivité matérielle, en rendant les ressources GPU hautement performantes disponibles à la demande pour tous les utilisateurs du cloud. Alors que les contraintes physiques dictent le nombre maximum de GPU pouvant être installés sur les hyperviseurs, la couche de virtualisation efface ces contraintes, permettant le partage des ressources. Cela améliore l’efficacité énergétique de la plate-forme et contribue à réduire l’impact climatique négatif des data centers.
