NVIDIA Virtual Compute Server

Leistung für die rechenintensivsten Server-Workloads

Beschleunigte Rechenleistung, Virtualisiert

KI, Deep Learning und Datenwissenschaft erfordern beispiellose Rechenleistung. Mit dem Virtual Compute Server von NVIDIA (vCS) können Rechenzentren die Servervirtualisierung mit aktuellen NVIDIA-Grafikprozessoren für Rechenzentren beschleunigen, etwa den NVIDIA A100 und A30 Tensor Core-GPUs, sodass auch die rechenintensivsten Workloads, wie z. B. künstliche Intelligenz, Deep Learning und Datenwissenschaften, auf einer virtuellen Maschine (VM) mit NVIDIA vGPU-Technologie ausgeführt werden können. Dies ist nicht etwa ein kleiner Schritt für die Virtualisierung, sondern ein großer Sprung.

Für maximale Effizienz skaliert

NVIDIA Virtual GPUs bieten Ihnen nahezu Bare-Metal-Leistung in einer virtualisierten Umgebung, maximale Auslastung, Verwaltung und Überwachung in einer Hypervisor-basierten Virtualisierungsumgebung für GPU-beschleunigte KI.

Leistungsskalierung für Deep-Learning-Training mit vCS auf NVIDIA A100 Tensor-Core-GPUs

Entwickler, Datenwissenschaftler, Forscher und Studenten benötigen enorme Rechenleistung für Deep-Learning-Training. Unsere A100 Tensor-Core-GPU beschleunigt die Arbeit, wodurch schneller mehr erreicht werden kann. NVIDIA-Software, der Virtual Compute Server, bietet nahezu die gleiche Leistung wie Bare Metal, selbst wenn sie auf große Deep-Learning-Trainingsmodelle skaliert wird, die mehrere GPUs verwenden.

Durchsatzleistung bei Deep-Learning-Inferenz mit MIG auf NVIDIA A100 Tensor-Core-GPUs mit vCS

Multi-Instance GPU (MIG) ist eine Technologie, die nur auf der NVIDIA A100 Tensor-Core-GPU zu finden ist und die A100-GPU in bis zu sieben Instanzen partitioniert, die jeweils vollständig mit eigenem Speicher mit hoher Bandbreite sowie eigenem Cache und eigenen Rechenkernen isoliert sind. MIG kann mit Virtual Compute Server verwendet werden und bietet eine VM pro MIG-Instanz.  Die Leistung ist gleichbleibend, ob nun ein Inferenz-Workload über mehrere MIG-Instanzen auf Bare Metal ausgeführt oder mit vCS virtualisiert wird.

Ressourcen für IT-Manager

Erfahren Sie, wie NVIDIA Virtual Compute Server die Leistung maximiert und das IT-Management vereinfacht.

Nutzungsoptimierung

Nutzungsoptimierung

Schöpfen Sie wertvolle GPU-Ressourcen voll aus, indem Sie GPUs nahtlos für einfachere Workloads wie Inferenz aufteilen oder mehrere virtuelle GPUs für rechenintensivere Workloads wie Deep-Learning-Training bereitstellen.

Verwaltbarkeit und Überwachung

Verwaltbarkeit und Überwachung

Sichern Sie die Verfügbarkeit und Einsatzbereitschaft der Systeme, die Datenwissenschaftler und Forscher benötigen. Überwachen Sie die GPU-Leistung auf Gast-, Host- und Anwendungsebene. Sie können sogar Verwaltungstools wie Anhalten/Fortsetzen und Live-Migration nutzen. Erfahren Sie mehr über die betrieblichen Vorteile der GPU-Virtualisierung.

Unterstützte vGPUs durchsuchen

Virtual Compute Server wird bei den leistungsstärksten NVIDIA-GPUs unterstützt, einschließlich der NVIDIA A100 Tensor-Core-GPU, NVIDIA A40 Tensor-Core-GPU, NVIDIA T4 Tensor-Core-GPU und der NVIDIA V100 Tensor-Core-GPU.

Vollständige Liste empfohlener NVIDIA-GPUs für Virtualisierung anzeigen.

NVIDIA arbeitet mit einem breiten Ökosystem von OEM-Partnern zusammen, die auf der Seite Zertifizierten Server finden einsehbar sind.

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FAQ

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