放眼商用與企業級GPU的軟硬體技術發展，Nvidia堪稱是投入時間最久、持續經營程度最理想，應用層面最廣泛且深入的IT廠商，從專業繪圖處理的領域，一路拓展到GPU虛擬化、資料科學與AI軟體的支援，可運用GPU的環境，也從辦公室的工作站、資料中心的伺服器，如今也延伸到雲端服務、邊緣運算裝置。
基於這樣的長期布局，以及建構企業級AI軟硬體廠商生態系的需求，Nvidia近年來持續推動相關的整合解決方案，DGX系統就是典型的例子，從AI整合應用伺服器，已陸續衍生出工作站DGX Station、整櫃式套件DGX POD與DGX SuperPOD。
除此之外，他們在去年3月與VMware共同發表一款整合軟體平臺套餐，名為Nvidia AI Enterprise，當中包含多種企業級AI工具與框架軟體，它們均為經由Nvidia進行驗證、調校與支援的軟體，並搭配企業級伺服器虛擬化平臺VMware vSphere的最新版本7.0 Update 2。
同年8月，Nvidia AI Enterprise正式推出，Dell、技嘉、HPE、Supermicro等多家伺服器廠商也響應Nvidia的號召，提供通過NVIDIA-Certified認證的伺服器系統設備，可用於執行VMware的虛擬化平臺與Nvidia的AI軟體套餐，提供最佳化的AI工作負載執行。
持續擴充與更新支援的GPU硬體、GPU系統軟體環境，以及深度學習與資料科學軟體套件
從Nvidia AI Enterprise的文件網站來看，這款軟體平臺正式發布1.0版的時間是2021年11月，截至目前已有1年半，這段期間總共經歷了5次改版，最新版本是今年8月推出的2.2版。
在每次發行的新版中，Nvidia主要的改善是增加支援的GPU、伺服器虛擬化軟體（Hypervisor）、虛擬機器的作業系統、伺服器裸機的作業系統，而在自家的系統與應用軟體套件搭配上，諸如GPU Operator、vGPU software、Deep Learning Frameworks、RAPIDS，也經常會換成當時推出的最新版本，維持整體軟體支援的一致性。
以Nvidia AI Enterprise各版本對於系統平臺支援的狀況而言，腳步也相當快速。例如，今年初登場的1.1版，已涵蓋VMware vSphere with Tanzu、vSphere 7.0 Update 3、Red Hat Enterprise Linux 8.4；6月發行的2.0版，可搭配紅帽OpenShift 4.9以後的版本，內建Nvidia GPU Operator、Nvidia Network Operator等軟體元件；7月發表的2.1版，則能使用Ubuntu 22.04 LTS、Red Hat Enterprise Linux 9.0。
關於AI軟體支援方面，Nvidia AI Enterprise 1.0支援開放原始碼的TensorFlow、PyTorch，以及Nvidia主導的Triton Inference Server、TensorRT、RAPIDS；2.0開始支援TAO Toolkit，以及基於CPU架構運作的深度學習框架與資料科學軟體容器，可用於一般未搭配GPU的伺服器。
公開付費與授權模式，提供企業級支援服務
關於費用與授權的計算，Nvidia也在2021年8月公布相關的消息。基本上，分成兩種計價方式，一種是訂閱制，每個CPU插槽的訂閱授權年費為 2千美元，包含1週5天、1天9小時的商用標準支援服務；另一種則是永久授權，費用為3,595美元，需要額外購買支援服務（根據2022年3月的Nvidia套裝、收費與授權指南，每個CPU插槽的永久授權加上1年支援服務為4,494美元）。
用戶還可以加購關鍵商用支援服務，獲得1週7天、1天24小時的技術協助。以訂閱1年、單顆處理器為例，需再支付450美元，若是永久授權，每個CPU插槽加上1年支援服務，同樣支付450美元。
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由VMware與Nvidia共同合作促成，推動新一代AI混合雲架構
關於Nvidia AI Enterprise這項解決方案的發展，源自2020年9月VMware舉行VMworld全球用戶大會期間，兩家公司宣布進一步合作，希望能夠提供一套囊括各種應用環節的企業級AI平臺，以及將Nvidia資料處理器（DPU）用於資料中心、雲端服務、邊緣運算的新架構，支援既有與新一代應用系統的執行。
以企業級AI平臺而言，雙方期盼能夠將Nvidia NGC雲端容器軟體映像儲存庫服務，提供的各種AI軟體，整合到VMware的三大系統平臺：VMware vSphere、VMware Cloud Foundation、VMware Tanzu，協助推動企業更快採用AI，使他們延伸既有IT基礎架構，可以透過單一維運套件來管理所有的應用系統，在資料所在位置附近，部署可充分因應AI軟體執行需求的環境。
而在DPU的支援上，兩家公司也宣布推出名為Project Monterey的計畫，期盼能夠提供一套基於SmartNIC技術的架構，以便在混合雲環境使用，而箇中關鍵包含Nvidia BlueField-2 DPU，以及VMware Cloud Foundation，透過兩者的結合，不僅能產生新型基礎架構，因應AI、機器學習、高吞吐量、聚焦於資料處理等專屬應用系統的執行需求，也可以將資料中心關鍵服務從CPU卸載至DPU處理，而得以涵蓋所有的企業IT系統工作負載，擴充應用程式加速執行能力，並且提供額外的安全防護層。
預告2.3版將支援H100 GPU與DGX系列系統，並且整合更多類型應用框架
在9月舉行的GTC秋季大會期間，Nvidia在一場介紹Nvidia AI Enterprise的最新發展時，提到下一版（2.3版）即將登場的新功能與近期廠商合作。
首先是今年上半推出的資料中心GPU產品H100、搭配H100的EGX伺服器，以及AI整合應用設備DGX系統，將能支援Nvidia AI Enterprise使用（DGX將會內建Nvidia AI Enterprise）；
第二是他們宣布新的MLOps合作夥伴整合關係，一家是AI工作負載的運算調度技術應用廠商Run:ai，一家是機器學習開發工具平臺廠商Weights & Biases，；
第三是可延伸支援更多類型AI應用工作流程，像是Riva、Morpheus、Merlin，協助企業更快建置AI模型；
第四是，協助全球企業運用Nvidia AI Enterprise，以便快速開發、建置、部署混合雲解決方案。
產品資訊
Nvidia AI Enterprise 2.2
●原廠：Nvidia
●建議售價：每顆處理器1年訂閱授權為2,000美元，含商用標準支援服務
●支援伺服器虛擬化平臺：VMware vSphere 7.0 Update 3
●支援虛擬機器作業系統：Ubuntu 20.04 LTS/22.04 LTS、Red Hat Enterprise Linux 8.4/9.0、Red Hat OpenShift 4.9以後版本
●虛擬機器組態：16顆vCPU、64 GB記憶體、500 GB虛擬硬碟空間、VMXNet3 NIC虛擬網卡
●軟體組成：基礎架構最佳化軟體（Nvidia vGPU software、Nvidia CUDA Toolkit、Nvidia Magnum IO軟體堆疊）、雲端原生部署軟體（Nvidia GPU Operator、Nvidia Network Operator）、AI與資料科學框架軟體（TensorFlow、PyTorch、Nvidia Triton Inference Server、Nvidia TensorRT、RAPIDS）
【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】
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