NVIDIA擴大邊緣運算平台應用,加速5G連網應用與各類網路服務佈署

今年在Computex 2019期間宣布推出可藉由Jetson Nano進行低功耗的影像辨識,或是針對複雜人工智慧應用NVIDIA T4進行更具彈性運算效能佈署的NVIDIA EGX邊緣運算平台,NVIDIA在MWC LA 2019活動上更宣布借助5G連網頻寬與傳輸速度,搭配名為Aerial的軟體開發工具驅動GPU加速以軟體定義的網路串接效率。

Aerial基本上區分兩款開發工具,分別為CUDA Virtual Network Function (cuVNF),以及CUDA Baseband (cuBB),其中前者主要針對5G網路傳輸封包最佳化,讓數據資料能藉由GPU加速方式更快傳遞,而後者則同樣藉由GPU加速方式讓5G網路訊號實際傳輸流程更具效率。

由於在5G連網時代有不少網路基礎架構仍基於現有4G網路設計,同時在既有4G網路服務仍持續運作情況下,如何讓電信業者能有更具彈性的資源調度,並且維持網路傳輸流暢便成為重要課題,尤其相比4G網路僅維持傳輸語音、數據資料,5G網路更涵蓋針對物聯網、車聯網,以及諸如人工智慧、虛擬視覺或串流互動內容使用需求,因此在網路資源調度、分配將會更加複雜。

縱使5G網路相比過網路傳輸帶來10倍以上傳輸效率,同時擁有1000倍以上的傳輸頻寬,藉此容納更多裝置數量連接吞吐量,但若無法即時因應需求動態調整,依然會讓5G網路資源很快被耗盡。因此,如何妥善分配不同網路連接使用需求,便成為電信業者必須謹慎考量重點。

而先前宣布推出的NVIDIA EGX邊緣運算平台,便是針對各類邊緣運算需求打造,分別可對應5G網路基地台、自動化倉儲、智慧商店、自動化工廠等運作需求打造,並且可透過堆疊方式建構更具彈性的運算規模,同時也支援Kubernetes容器運算,藉此在NVIDIA EGX邊緣運算平台快速佈署各類網路應用服務。

其中可以藉由體積極小的Jetson Nano運算平台,以更小電功耗執行每秒可達5萬億兆次浮點運算 (TOPS)效能,藉此對應影像識別等邊緣運算,而藉由可堆疊建構的NVIDIA T4伺服器,對應每秒超過1萬兆次浮點運算效能,則可對應即時語音識別等人工智慧技術應用。

而此次宣布在NVIDIA EGX邊緣運算平台中,加入先前收購Mellanox所打造可對應200Gbps傳輸效率的網路介面控制器,藉此打造EGX邊緣超算平台,透過Tesla T4、Tesla V100或Quadro RTX 8000在內GPU加速資源,對應240TOPS以上的人工智慧算力、對應140路以上HD畫質H.265影音內容串流,或是對應每秒120億光線運算處理效率,並且在啟用時確保資料安全,同時以IPsec網路安全協定及TLS加密安全層傳輸內容,對應需要更高度安全的雲端原生應用服務,或是人工智慧技術應用。

除此之外,NVIDIA EGX邊緣運算平台更可對應Canonical、NUTANIX、Cisco、Red Hat、VMWare在內軟體應用,並且藉由CUDA-X串接更多軟體框架,進而讓NVIDIA EGX邊緣運算平台能更廣泛對應諸多邊緣運算需求。

目前包含宏碁、華擎、華碩、源訊、Cisco、Dell EMC、富士通、技嘉、HPE、聯想、廣達、泰安在內廠商均與NVIDIA EGX邊緣運算平台設計合作。在此次MWC LA 2019活動中,NVIDIA則宣布與BMW、寶僑 (P&G)、三星、NTT East、Walmart在內機構合作,成為早期導入NVIDIA EGX邊緣運算平台的企業,而舊金山與拉斯維加斯兩座城市也針對商業區導入NVIDIA EGX邊緣運算平台提升邊緣運算應用需求。

另外,NVIDIA也與目前隸屬IBM的Red Hat攜手合作,將NVIDIA旗下邊緣堆疊技術與企業級Kubernetes容器編譯平台的OpenShift功能進行整合、優化,藉此讓各類邊緣運算可以透過NVIDIA旗下GPU產品進行硬體加速。

至於電信應用方面則是與Ericsson攜手合作,預計透過NVIDIA旗下GPU加速技術,並且透過軟體定義方式讓5G網路訊號實際傳輸流程運作效率提昇。

同時,微軟也確定與NVIDIA合作,預計讓旗下Azure雲端服務平台結合NVIDIA EGX邊緣運算平台資源,使Azure Data Box Edge產品可結合NVIDIA T4 GPU加速運作,藉此加快Azure IoT Edge及ML執行效率。

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