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NVIDIA GPUs für die Virtualisierung

NVIDIA-Virtualisierungssoftware auf NVIDIA Grafikprozessoren

Die NVIDIA-Software für virtuelle Grafikprozessoren (vGPU) läuft auf NVIDIA-GPUs, die auf NVIDIAs Ampere-, Turing^™-, Volta^™-, Pascal^™- oder Maxwell^™-Architektur basieren. Die richtige GPU für Ihre Bedürfnisse.

GPU	A100	A40	Quadro RTX 8000	Quadro RTX 6000
GPU-ARCHITEKTUR	NVIDIA Ampere	NVIDIA Ampere	NVIDIA Turing	NVIDIA Turing
SPEICHERGRÖẞE	40 GB HBM2	48 GB GDDR6	48 GB GDDR6	24 GB GDDR6
VIRTUALISIERUNGS-WORKLOAD	Virtualisierte Rechenworkloads wie KI, Deep Learning und High Performance Computing (HPC) mit dem NVIDIA Virtual Compute Server (vCS). Upgradepfad für V100/V100S Tensor Core GPUs.	Mit NVIDIA^® Quadro^® Virtual Data Center Workstation (vDWS) lassen sich erweiterte und hochwertige 3D-Designs und kreative Workflows entwickeln. Virtualisierte KI mit NVIDIA vCS. Upgradepfad für Quadro RTX^™ 8000 und Quadro RTX 6000.	Highend-Rendering, 3D-Design und kreative Workflows mit Quadro vDWS.	Midrange- bis Highend-Rendering, 3D-Design und kreative Workflows mit Quadro vDWS.
vGPU-SOFTWAREUNTERSTÜTZUNG	NVIDIA Virtual Compute Server (vCS)	Quadro vDWS, NVIDIA GRID^® Virtual PC (vPC), GRID Virtual Apps (vApps), vCS	Quadro vDWS, Grid vPC, Grid vApps, vCS	Quadro vDWS, GRID vPC, GRID vApps, vCS

GPU	V100	T4	M10	P6
GPU-ARCHITEKTUR	NVIDIA Volta	NVIDIA Turing	NVIDIA Maxwell	NVIDIA Pascal
CUDA CORES	5,120	2,560	2.560 (640 pro Prozessor	2,048
SPEICHERGRÖẞE	32/16 GB HBM2	16 GB GDDR6	32 GB GDDR5 (8 GB pro GPU)	16 GB GDDR5
VIRTUALISIERUNGS-WORKLOAD	Ultra-Highend-Rendering, Simulation und 3D-Design mit NVIDIA Quadro® Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS). KI, Deep Learning und Datenwissenschaft mit NVIDIA Virtual Compute Server (vCS). Idealer Upgradepfad für V100.	Einstiegsklasse- bis Highend-Rendering, 3D-Design und kreative Workflows mit Quadro vDWS. GPU-Beschleunigung mit hoher Dichte und geringer Leistung für Wissensarbeiter mit NVIDIA GRID-Software. KI, Deep Learning und Datenwissenschaft mit vCS.	Wissensarbeiter, die moderne Produktivitätsanwendungen und Windows 10 verwenden und die beste Dichte und niedrigsten Gesamtbetriebskosten benötigen. Unterstützung für mehrere Bildschirme mit NVIDIA GRID vPC und vApps.	Für Kunden, die GPUs mit Formfaktor für Blade-Server benötigen. Idealer Upgradepfad für M6.
vGPU-SOFTWAREUNTERSTÜTZUNG	Quadro vDWS, GRID vPC, GRID vApps, vCS	Quadro vDWS, GRID vPC, GRID vApps, vCS	Quadro vDWS, GRID vPC, GRID vApps	Quadro vDWS, GRID vPC, GRID vApps, vCS

Liefern bahnbrechende Beschleunigung für KI, Datenanalysen und HPC
Unterstützen Multi-Instance-GPU-Technologie (MIG), die die Partitionierung in sieben isolierte Grafikprozessorinstanzen ermöglicht, um Workloads verschiedenster Größen zu beschleunigen
Sind der ideale Upgradepfad gegenüber V100
Ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Forschern, Entwicklungszeiten zu verkürzen, und bieten gleichzeitig mehr Sicherheit und bessere Verwaltung mit NVIDIA Virtual Compute Server

Beschleunigt anspruchsvollste Double-Precision-Computing-Workflows
Bietet den idealen Upgradepfad von P100 und V100
Bietet Datenwissenschaftlern und Forschern mit NVIDIA vComputeServer die Leistung, um effizient mit verbesserter Sicherheit und Verwaltbarkeit zu arbeiten

Schnelle, interaktive Leistung dank der NVIDIA Ampere-GPU-Architektur – mit ultraschneller On-board-Grafikspeichertechnologie und optimierten Softwaretreibern für professionelle Anwendungen
RT-Recheneinheiten der zweiten Generation zur Beschleunigung von fotorealistischem Raytracing mit bis zu 2-fach schnellerem Rendern im Vergleich zur Vorgängergeneration
Tensor-Recheneinheiten der dritten Generation zum Beschleunigen von KI-Workloads ermöglichen KI auch in Grafikanwendungen mit Funktionen wie DLSS, KI-Denoising und verbesserter Bearbeitung für ausgewählte Anwendungen
Unterstützt größere, leistungsfähigere virtuelle Workstations für Remotebenutzer. Dies ermöglicht umfangreichere Workflows für High-End-Design mit Quadro vDWS oder KI und Berechnung der Spitzenklasse mit NVIDIA vCS

Umfasst 48 Gigabyte (GB) Speicher mit doppelt so großem Framebuffer wie RTX 6000
Ermöglicht Designern und Künstlern, mit den größten und komplexesten Workloads für Raytracing und Visual Computing zu arbeiten
Bietet größtmögliche Flexibilität mit der Quadro vDWS-Software, um virtuelle Design-Workstations und Renderknoten bereitzustellen und kreative Workflows voranzutreiben

Verbessert Grafikleistung bis zu 75 % gegenüber P40
Ermöglicht in Kombination mit der Quadro vDWS-Software Künstlern den Zugriff auf hochleistungsfähige virtuelle Design-Workstations und Renderknoten, um Design-Workflows zu beschleunigen und den perfekten Entwurf noch schneller kreieren zu können
Mit RT-Recheneinheiten, einem großen Framebuffer und mehreren Profilgrößen sind Künstler und Designer flexibel genug, um die anspruchsvollsten Workloads aus dem Rechenzentrum auszuführen
Ermöglicht Unternehmen, sowohl beschleunigte Grafik als auch Single-Precision-Rechenworkloads (NVIDIA CUDA^® and OpenCL^™) zu virtualisieren

Entwickelt für Rechenzentren, die eine Grafikbeschleunigung für virtuelle Desktopumgebungen mit hoher Dichte benötigen, um den Anforderungen des modernen digitalen Arbeitsplatzes gerecht zu werden
Bietet die ideale Lösung für Unternehmen, die auf Windows 10 migrieren– das bisher grafikintensivste Betriebssystem – oder zusätzlicher Infrastruktur für Notfallwiederherstellung und hohe Verfügbarkeit aufgrund geschäftlicher oder behördlicher Anforderungen bereitstellen
Mit PCI-Express-Formfaktor für zwei Steckplätze geeignet für Rack- und Towerserver; unterstützt bis zu 64 simultane Anwender (512-MB-Profil)

Bieten bis zu doppelt so viel Framebuffer wie P4
Bieten bis zu doppelt so viel Leistung wie M60
Bieten durch die Quadro vDWS-Software die ideale Lösung von der Einstiegsklasse bis zu Highend-Workflows in 3D-Design und Technik
Eignen sich dank NVIDIA Virtual Compute Server für Deep Learning-Inferenz in virtuellen Umgebungen
Erreichen maximale GPU-Dichte pro Serverknoten mit einem niedrigen Formfaktor für einen Slot und nur 70 Watt (W) Stromverbrauch

Entwickelt für Bladeserver, unterstützt die Belastung durch mehrere Rechenzentren-Workloads einschließlich Deep Learning, Hochleistungs-Computing und Grafik-Virtualisierung
Verfügt im Vergleich zum Tesla M6 über eine stärkere Grafikleistung, verbesserte Energieeffizienz und höhere Nutzerdichte und ist dadurch ein idealer Upgradepfad
Im MXM-Formfaktor, der weniger als 90 W verbraucht; für hochdichte Rechenzentren mit Blade-Servern und konvergenter Infrastruktur