红帽和 AMD 正在深化合作，以提高对人工智能工作负载的支持，并使虚拟化基础架构现代化。它们的目标是为企业提供更多选择，以应对不断增长的数据需求以及在内部部署和云系统中运行的混合应用。
随着人工智能应用的增长，对能够支持人工智能的数据中心的需求也在增长。然而，许多数据中心仍专注于传统 IT 工作负载，几乎没有能力支持人工智能。为帮助解决这一问题，红帽正在将其开源软件与 AMD 处理器和 GPU 搭配使用，为人工智能和虚拟机提供更加平衡、高效的基础。
这项工作的一个关键部分是让 AMD Instinct GPU 与红帽 OpenShift AI 协同工作。这样，用户就能获得人工智能所需的计算能力，同时控制资源使用。红帽和 AMD 还在 Microsoft Azure 的 ND MI300X v5 虚拟机中测试了在红帽企业 Linux AI 上运行的 Instinct MI300X GPU。测试结果表明，这些 GPU 可以支持小型和大型语言模型，无需在多个虚拟机上分割工作负载，从而降低了成本和复杂性。
这两家公司还积极参与上游 vLLM 社区的活动，该社区致力于改进人工智能推理。通过提供内核优化和通信改进等更新，红帽和 AMD 致力于让多 GPU 工作负载更快、更高效。这项工作还包括更好地支持在 AMD 硬件上运行的量化和密集人工智能模型。
作为上游工作的一部分，AMD Instinct GPU 将支持 Red Hat AI Inference Server（红帽人工智能推理服务器）--一个经过测试、企业就绪的 vLLM 版本。红帽正在努力确保客户可以在 AMD 硬件上运行人工智能模型，而无需定制设置。这样做的目的是为用户提供一种可靠的方式，在经过优化和验证的 GPU 上部署开源 AI 模型。
除 GPU 外，AMD 的 EPYC CPU 在托管 GPU 驱动的系统中也发挥了作用。这些CPU为包括人工智能训练和推理在内的各种工作负载提供了强大的性能支持，同时还有助于提高GPU服务器的投资回报率。
除人工智能外，双方的合作还有助于改变企业管理虚拟机的方式。在AMD EPYC处理器上运行的红帽OpenShift虚拟化可帮助企业将基于虚拟机的应用迁移到云原生平台。该功能允许 IT 团队从单一环境中管理虚拟机和容器，无论它们是部署在数据中心还是跨公共云平台。
这种设置可以改善基础设施的使用并减少开销。OpenShift 虚拟化支持在主要服务器品牌上部署，包括戴尔、HPE 和联想。它旨在帮助企业简化传统基础架构，降低总成本，并为人工智能等更新的工作负载留出空间。
通过使虚拟机和人工智能工作负载更容易在同一基础架构上运行，红帽和 AMD 正在努力帮助企业更好地利用现有系统，同时为未来的需求做好准备。
红帽公司高级副总裁兼首席产品官Ashesh Badani说："充分实现人工智能的优势意味着企业必须拥有选择权和灵活性，以优化其IT足迹，满足不断扩大的需求。我们与AMD的扩展合作扩大了企业的选择范围，使其能够为不断发展的未来准备好IT环境，从在高性能CPU架构和虚拟化平台上对现有投资进行现代化，到利用下一代硬件加速器和开源AI技术为生产AI做好准备。”
AMD执行副总裁兼首席商务官Philip Guido表示："随着企业客户的工作负载越来越多样化，要求越来越高，他们需要能够扩展的解决方案。通过将红帽业界领先的开源平台与世界一流的AMD Instinct GPU和AMD EPYC CPU相结合，我们正在提供客户所需的性能和效率，以加速人工智能、虚拟化和混合云创新。”
