与英伟达(Nvidia)合作的VMware今天宣布，推出一个AI-Ready Enterprise平台，作为其核心虚拟机软件更新的一部分。
在去年秋天的VMworld 2020大会上，两家公司宣布了围绕在Nvidia图形处理器单元(GPU)上部署VMware虚拟机软件的一系列合作计划。
VMware今天还为其ESXi hypervisor增加了内存挂起功能，以减少升级时间和维护窗口。vSphere高可用性现在也支持持久内存(PMEM)，并添加了对选择Hitachi Vantara UCP服务器的支持。
VMware提供的虚拟存储软件也已更新，以支持分解计算和存储节点的HCI Mesh软件，以及支持将存储的任何应用状态和关联数据迁移到另一台主机的vSphere主动性高可用性软件。vSAN 7 Update 2版本还增加了跨多个集群和工具的额外数据持久性功能，以便更容易地识别潜在问题的根本原因。
VMware正在考虑部署虚拟机软件，使多个工作负载以相同的方式共享同一个GPU处理器。虚拟机软件广泛应用于x86处理器。GPU比x86处理器贵得多，这就产生了一种使用虚拟机软件的经济动力。VMware云平台业务部门营销副总裁Lee Caswell表示，两家公司的合作对VMware软件进行了优化，增加的开销与单机GPU系统没什么区别。
Caswell表示，这一努力不仅将有助于人工智能的平民化，还将鼓励在VMware上标准化的企业IT组织采用基于GPU的系统。Caswell补充道，这种方法还提供了额外的好处，即让普通IT专业人员也可以访问AI工作负载。他说:“我们希望减少感知和实际的风险。”
英伟达企业与边缘计算副总裁兼总经理Justin Boitano表示，英伟达正努力将人工智能工作负载在生产环境中的部署时间从平均80周缩短至8周。Boitano指出，这种努力的一部分要求以一种普通IT管理员都熟悉的方式部署IT基础设施。他说:“我们想让它成为IT管理的钥匙。”
目前，大多数人工智能工作是由数据科学团队部署的，这些团队刚刚开始定义和使用一组最佳机器学习操作(MLOps)流程。目前还不清楚传统的IT管理员将在这些过程中扮演什么角色。然而，VMware显然认为，随着人工智能工作负载在企业中越来越普遍地部署，MLOps将成为现有IT管理流程的扩展。
