WEB服务器/应用服务/数据服务器,分别有配置要求?
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发布时间：2022-05-25 23:38
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时间：2024-11-15 22:53
虚拟化，如exsi6.7---vSphere针对机器学习和AI工作负载优化（简单理解，传统服务器，无论
CPU与GPU,都有限的，最高配置，也有速度限的，，而虚拟化，就是将N台机的资源整合，所有机器都可调配，优化所有性能，将N台机合一使用。。。。）
我们在解藕了计算资源,存储资源,网络资源后,新的应用场景,例如大数据,AI,ML需要新的算力技术,比如GPU。在vSphere 7之前或者说在目前市场上的AI/ML算力解决方案中都是将GPU的算力和CPU.
vSphere 7集成了VMware前期收购的Bitfusion，解决方案是将GPU/FPGA等AI/ML资源池化置于计算资源后端，计算资源需要AI相关算力时，通过网络灵活可力度调度后端AI算力资源
基于vSphere针对机器学习和AI工作负载优化
像ML和AI这样的现代应用程序需要计算加速来处理大型和复杂的计算。vSphere利用功能强大的加速器来处理VM或容器中的工作负载。基础结构也可以用于某些HPC工作负载。
整合和共享硬件加速器
轻松确定未充分利用的孤立且昂贵的资源。不论位置如何，都可以远程（全部或部分）共享硬件加速器。GPU资源的切分也变得灵活
现在和将来扩展
在整个基础架构中利用GPU，并使用同一基础架构集成不断发展的技术，例如FPGA和定制ASIC。
