# 虚拟化技术在GPU上的应用 - Bitfusion GPU虚拟化 随着人工智能和大数据分析的发展,GPU在计算领域中扮演着越来越重要的角色。而Bitfusion GPU虚拟化技术正是一项为了更好地利用GPU资源而诞生的技术。本文将介绍Bitfusion GPU虚拟化的基本概念和应用,并给出相应的代码示例。 ## 什么是Bitfusion GPU虚拟化 Bitfusion GPU虚拟化技术
原创 2024-06-21 06:41:21
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前言某些企业因为安全等原因所以无法连接外网,但又希望团队能够做到CI&CD,所以今天这篇文章笔者就来演示一下如何基于内网部署一套基于nexus+maven+Jenkins+gitlab实现Jenkins自动化部署落地方案。 本文算是对于CI&CD一个综合部署方案的总结,如果希望详细了解这其中每一个技术点的读者可以参考笔者写的这几篇文章,仔细阅读可以对后续文章很多细节有深入的了解:基
GPU 已经成为支撑 AI 应用的一种关键计算加速设备,GPU 的多处理器架构非常适合用来加快深度神经网络应用中的大量矩阵运算过程。大量实测数据表明,跟通用处理器相比,GPU 在运行深度神经网络时具有显著的效能优势。在虚拟机中使用 GPU 主要有三种设置:DirectPath I/O、NVIDIA vGPU、vSphere Bitfusion,我们来比较一下这几种方法的优缺点。
翻译 2021-11-24 15:26:55
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启用 WHS2011 的 RemoteFX 和 Aero 特效日期: 2011/08/08, 分类: WHS 2011, 作者: tingpu....Windows 7 SP1 和 Windows Server 2008 R2 SP1 支持了一个叫做 RemoteFX 的新功能, 它做为桌面虚拟化的一部分可以运行在远程桌面和虚拟桌面之上, 允许重定向和视频解码功能, 任何来自服务器端用来显示的资源
vSphe
原创 2024-01-04 10:07:39
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VMware vSphere Bitfusion 3.0 | 2021 年 3 月 11 日 | 内部版本 11关于 vSphere BitfusionVMware vSphere Bitfusion 共享图形处理单元 (GPU) 等加
原创 2024-01-03 09:32:52
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VMware vSphere Bitfusion 4.5 | 23 NOV 2021 | Build 4作者:gc,主页:www.sysin.org关于 vSphere BitfusionVMware vSphere Bitfusion 共享图形处理单元 (GPU) 等加速器以提供共享网络可访问资源池,从而支持资源密集型人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载。vSphere Bitfu
原创 2024-01-04 11:24:35
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VMware vSphere BitFusion介绍VMware在2019年8月收购了BitFusion,后者是硬件加速设备虚拟化领域的先驱,重点关注GPU技术。 BitFusion 提供了一个软件平台,可将特定的物理资源与环境中所连接的服务器分离,通过网络的方式让多个Client共享GPU计算能力。VMware一直没有自己的GPU虚拟化技术,通过BitFusion终于补上了GPU虚拟化这块空白。
转载 2023-08-11 12:20:19
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VMware vSpherehttps://docs.vmware.com/cn/VMware-vSphere/index.html 全部展开 ESXi and vCenter Server vSphere with Tanzu VMware vSAN vSphere Bitfusion ESXi and vCenter Server&n
VMware 与 GPU的发展随着机器学习和深度学习对大规模算例的要求,基于大的吞吐量设计的GPU得到了大力发展,其中NVIDIA的发展最快,占据市场第一的份额。VMware对硬件对支持一直在更新,GPU也不例外。在没有Bitfusion出现之前,GPU在vSphere虚拟化平台上使用,分为2种模式:直通模式和vGPU模式。GPU直通模式(Pass-Through)在GPU直通模式下,整个物理GP
GPU 已经成为支撑 AI 应用的一种关键计算加速设备,GPU 的多处理器架构非常适合用来加快深度神经网络应用中的大量矩阵运算过程。大量实测数据表明,跟通用处理器相比,GPU 在运行深度神经网络时具有显著的效能优势。在虚拟机中使用 GPU 主要有三种设置:DirectPath I/O、NVIDIA vGPU、vSphere Bitfusion,我们来比较一下这几种方法的优缺点。DirectPath
转载 2023-10-26 13:18:30
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GPU 已经成为支撑 AI 应用的一种关键计算加速设备,GPU 的多处理器架构非常适合用来加快深度神经网络应用中的大量矩阵运算过程。大量实测数据表明,跟通用处理器相比,GPU 在运行深度神经网络时具有显著的效能优势。在虚拟机中使用 GPU 主要有三种设置:DirectPath I/O、NVIDIA vGPU、vSphere Bitfusion,我们来比较一下这几种方法的优缺点。01DirectPa