NVIDIA Virtual Compute Server

Potencia para las cargas de trabajo de servidor más intensivas en computación para infraestructuras basadas en KVM

Máximo rendimiento para maximizar las cargas de trabajo

Los flujos de trabajo de IA, deep learning y ciencia de datos requieren una cantidad sin precedentes de potencia informática. NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permite a los centros de datos que se ejecutan en Red Hat Enterprise Linux, Red Hat Virtualization y otros hipervisores basados en KWM, acelerar la virtualización de servidores con las GPU para centros de datos de NVIDIA más recientes, incluida NVIDIA A100 Tensor Core GPU y A30, para que las cargas de trabajo más intensivas en computación, como la inteligencia artificial, el deep learning y la ciencia de datos, puedan ejecutarse en una máquina virtual (VM) que cuente con la tecnología NVIDIA vGPU.

NVIDIA AI Enterprise

Con NVIDIA AI Enterprise, las empresas acceden a un conjunto de software de análisis de datos e IA nativo en la nube de extremo a extremo que ha sido optimizado, certificado y admitido por NVIDIA para ejecutarse en VMware vSphere con sistemas con certificación de NVIDIA.

MÁS INFORMACIÓN

Ampliación para obtener la máxima eficiencia

Las GPU virtuales de NVIDIA te ofrecen un rendimiento casi equivalente a trabajar sin sistema operativo en un entorno virtualizado, con el máximo nivel de utilización, administración y supervisión, en un entorno de virtualización basado en hipervisores para la IA acelerada por GPU.

Ampliación del rendimiento para la formación de deep learning con vCS en GPU NVIDIA A100 Tensor Core

Los desarrolladores, científicos de datos, investigadores y estudiantes necesitan una enorme cantidad de potencia informática para la formación de deep learning. Nuestra GPU A100 Tensor Core acelera la carga de trabajo y permite hacer más en menos tiempo. El software NVIDIA, Virtual Compute Server, ofrece casi el mismo rendimiento que trabajar sin sistema operativo, incluso al ampliar a grandes modelos de formación de deep learning en los que se utilizan varias GPU.

Rendimiento de inferencia de deep learning con MIG en las GPU NVIDIA A100 Tensor Core con vCS

GPU multiinstancia (MIG) es una tecnología, exclusiva de la GPU NVIDIA A100 Tensor Core, que divide la GPU A100 en hasta siete instancias, cada una completamente aislada con sus propios componentes, como la memoria de alto ancho de banda, la caché y los núcleos de computación. MIG se puede utilizar con Virtual Compute Server, una máquina virtual por instancia MIG.  El rendimiento es consistente al ejecutar una carga de trabajo de inferencia en varias instancias MIG en entornos sin sistema operativo y virtualizados con vCS.

Recursos para gestores de TI

Obtén más información sobre cómo NVIDIA Virtual Compute Server ayuda a maximizar el rendimiento y simplificar la administración de TI en infraestructuras basadas en KVM.

Optimización de la utilización

Optimización de la utilización

Aprovecha valiosos recursos de GPU para aprovisionar sin complicaciones el uso compartido de GPU en cargas de trabajo más ligeras, como la inferencia, o varias GPU virtuales para cargas de trabajo más intensivas en computación, como la formación de deep learning.

Capacidad de gestión y supervisión

Capacidad de gestión y supervisión

Aprovecha la alta disponibilidad y el tiempo de actividad de los sistemas en los que confían los científicos de datos y los investigadores. Supervisa fácilmente el rendimiento de la GPU en los niveles de invitado, host y aplicación. Incluso puedes utilizar herramientas de administración como suspender/reanudar y migración en directo. Obtén más información sobre las ventajas operativas de la virtualización de GPU.

Descubrir las ventajas para TI

Examinar las GPU compatibles

Virtual Compute Server es compatible con las GPU NVIDIA más potentes disponibles, incluidas la GPU NVIDIA A100 Tensor Core, la GPU NVIDIA A30 Tensor Core, la GPU NVIDIA A40 Tensor Core, la GPU NVIDIA T4 Tensor Core y la GPU NVIDIA V100 Tensor Core.

Consulta la lista completa de las GPU NVIDIA recomendadas para virtualización.

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