长期以来,人们一直在谈论将更多的计算能力放在应用程序发生的位置附近的概念,通常称为“边缘计算”。毕竟,将资源放在更接近实际需要的地方是合乎逻辑的。另外,随着人们逐渐认识到并不是所有事物都可以或应该在超大规模云数据中心中运行,因此人们对使运行基于云的应用程序和服务所需的计算功能的类型和位置多样化的兴趣日益浓厚。
但是,到目前为止,对于边缘计算引擎的选择有所限制。这就是Nvidia宣布EGX边缘计算硬件和软件平台(在今年早些时候在Computex正式亮相后重新宣布的技术上)在多个不同行业中具有重要意义的原因。从根本上讲,EGX本质上将GPU推向了边缘,从而使物联网,电信和其他行业特定应用(通常不被视为Nvidia客户端)具有利用通用GPU计算的能力。
具体来说,该公司在MWC LA上的新闻显示了如何运行由边缘IoT传感器提供的AI应用程序的方法,以及对5G网络至关重要的两种不同功能:软件定义的无线电访问网络(RAN)和虚拟网络功能,它们将是即将到来的5G独立网络中预期的网络切片功能的核心。
“从根本上讲,EGX本质上将GPU推向了边缘,从而使物联网,电信和其他行业特定的应用程序(通常不被视为Nvidia客户)能够利用通用GPU计算。”
Nvidia宣布与微软建立伙伴关系,以使新的EGX平台与微软的Azure IoT平台一起使用,这是两家公司整体AI和IoT战略的重要扩展。例如,英伟达(Nvidia)一直在谈论在数据中心内部进行AI应用程序的问题,但直到现在,它们还没有成为将AI推理工作负载扩展到零售,制造和智慧城市等应用程序边缘的大多数讨论的一部分。相反,Microsoft的许多Azure IoT工作都集中在低功耗(和低性能水平)计算引擎上,从而限制了可使用它们的应用程序范围。但是,通过这种合作关系,每个公司都可以利用彼此的优势来实现更广泛的分布式计算应用程序。此外,
在5G方面,英伟达(Nvidia)宣布与关键的5G基础架构提供商爱立信(Ericsson)建立新的联系,这为关键移动网络组件内部的GPU的未来打开了许多有趣的可能性。具体来说,两家公司正在研究如何利用GPU来构建完全虚拟化和软件定义的RAN,这些RAN为5G和其他移动网络提供关键的连接能力。在其大部分历史中,蜂窝网络基础结构组件主要是通常基于定制ASIC的专用封闭系统,因此支持GPU的举动可能会提供更大的灵活性以及更小,更高效的设备。
“这些公告的有趣之处还在于,它们强调了GPU的功能范围已经扩展了多大。早在PC上图形速度更快的早期,作为EGX产品的一部分提供的GPU现在就可以支持软件了。与令人惊讶的广泛行业和应用相关。”
对于其他5G应用程序,Nvidia与RedHat及其OpenShift平台合作,创建了一个称为天线的软件工具包。利用Aero的软件组件,GPU不仅可以用于执行无线电接入网络工作负载(应该可以在即将推出的爱立信硬件上运行),而且还可以在5G网络切片之后实现虚拟网络功能。网络切片背后的概念是为5G网络上的每个人提供个性化功能,包括AI和VR等功能。网络切片是5G独立网络标准的一部分,但它是一个崇高的目标,但需要大量的基础设施才能切实交付。为了使开发人员更轻松地创建这些专用功能,Nvidia提供了容器化版本的GPU计算和管理资源,
启用这些网络切片功能的另一个关键部分是能够尽快有效地处理数据。在无线网络的实时环境中,这要求与网络上的数据建立极其快速的连接,并且需要始终将这些数据保存在内存中。这就是Nvidia的新Mellanox连接出现的地方,因为Aero SDK的另一个关键功能是Mellanox网卡和GPU内存之间的低延迟连接。此外,空中天线还集成了特殊的信号处理功能,该功能针对RAN应用的实时要求进行了优化。
这些公告的有趣之处还在于,它们强调了GPU的功能范围已经扩展了多少。早在PC上提供更快图形处理的早期,作为EGX产品的一部分包括的GPU,现在已经具有与令人惊讶的广泛行业和应用相关的软件支持。
2021-08-11
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