Descubre por qué más clientes han adoptado la virtualización acelerada por vGPU de NVIDIA >
TECNOLOGÍA DE GPU VIRTUAL NVIDIA
Acelera cada carga de trabajo con vGPU de NVIDIA
RENDIMIENTO ACELERADO POR GPU PARA LOS FLUJOS DE TRABAJO EXIGENTES ACTUALES
La tecnología de GPU virtual (vGPU) de NVIDIA utiliza la potencia de las GPU de NVIDIA y el software de GPU virtual de NVIDIA para acelerar todos los flujos de trabajo virtuales, desde la IA hasta la infraestructura de escritorio virtual (VDI). Al hacer posible el rendimiento de GPU para cada máquina virtual (VM), la tecnología vGPU permite a los usuarios trabajar de forma más eficiente y productiva.
CÓMO FUNCIONA
En un entorno VDI basado en una GPU virtual NVIDIA, el software de GPU virtual de NVIDIA se instala en la capa de virtualización junto con el hipervisor. El software de GPU virtual de NVIDIA crea GPU virtuales que permiten que cada máquina virtual (VM) comparta una GPU física instalada en el servidor para asignar varias GPU a una única VM y potenciar las cargas de trabajo más exigentes. El software de virtualización de NVIDIA incluye un controlador para cada VM. NVIDIA Quadro® Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS) incluye, por ejemplo, el potente controlador Quadro. Dado que la CPU se encargaba de hacer el trabajo liberando a la GPU, el usuario mejora su experiencia y las aplicaciones de ingeniería y creatividad se pueden sustentar en un entorno virtualizado en la nube.
CARACTERÍSTICAS Y VENTAJAS
SUPERVISIÓN E INFORMACIÓN
La información de extremo a extremo por toda la pila de virtualización te permite crear, implantar y sustentar tus proyectos a gran escala con un coste total de propiedad reducido.
MIGRACIÓN EN DIRECTO
Habilita la migración en directo de máquinas virtuales habilitadas para GPU mediante la compatibilidad de Citrix XenMotion y VMware vMotion con NVIDIA vGPU.
MULTI-vGPU
Usa la potencia de varias GPU por máquina virtual para habilitar nuevos flujos de trabajo para el renderizado, la simulación y el diseño.
UN PRODUCTO PARA CADA CARGA DE TRABAJO
El software de GPU virtual de NVIDIA está disponible en cuatro ediciones para satisfacer las necesidades de múltiples casos de uso de virtualización.
NVIDIA Virtual Compute Server
(vCS)
Para cargas de trabajo de IA, aprendizaje profundo y ciencia de datos; incluye un controlador de cálculo NVIDIA.
NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS)
For professional graphics applications; includes an NVIDIA Quadro driver.
NVIDIA GRID Virtual PC (GRID vPC)
For virtual desktops delivering standard PC applications, browser, and multimedia.
NVIDIA GRID Virtual Applications
(GRID vApps)
Use with Citrix XenApp or other RDSH solutions like VMware Horizon Apps.
PREGUNTAS FRECUENTES
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¿Dónde obtengo los controladores NVIDIA para mi implementación de GPU virtual?
Las soluciones de GPU virtual de NVIDIA requieren componentes de licencias de hardware y software. Los controladores de cálculo NVIDIA, de gráficos o de Quadro® están disponibles con tu licencia de software de GPU virtual de NVIDIA y se pueden descargar desde el portal del cliente.
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¿Qué tarjetas GPU son compatibles con el software de GPU virtual de NVIDIA y cómo sé cuál es la adecuada para mí?
Puedes encontrar una lista de GPU NVIDIA compatibles con el software de GPU virtual de NVIDIA aquí. Dependiendo de los requisitos de la aplicación, la densidad de usuarios y del factor de forma del servidor, se puede recomendar una GPU sobre las demás. Mira nuestra tarjeta de línea para obtener más información. Asegúrate de consultar también con tu OEM para ver qué GPU es compatible con tu plataforma específica.
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¿Qué software se requiere para la solución de GPU virtual NVIDIA?
Hay cuatro tres ediciones de productos de software para GPU virtual NVIDIA: NVIDIA GRID® Virtual Applications (GRID vApps), NVIDIA GRID Virtual PC (GRID vPC), NVIDIA Quadro vDWS y NVIDIA Virtual Compute Server (vCS). Se debe adquirir una suscripción de soporte, actualización y mantenimiento (SUMS) junto con la licencia de software de GPU virtual NVIDIA. Consulta nuestra Guía de licencias para descubrir qué características son compatibles con cada edición de software.
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¿Cómo puedo dimensionar correctamente mi entorno VDI?
El tamaño depende en gran medida de los tipos de cargas de trabajo que el cliente está ejecutando y de los requisitos de visualización. Por ejemplo, un perfil de vGPU de 1 GB puede ser suficiente para un usuario vDI de Windows 10 con aplicaciones de uso general, pero un diseñador de Autodesk AutoCAD con tres pantallas de resolución 4K puede necesitar 2 GB o más de memoria de vídeo. Se recomienda encarecidamente leer las guías de rendimiento de los ISV de terceros para comprender los requisitos exactos de cada aplicación. También hay disponibles Guías de dimensionamiento de aplicaciones de NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation para aplicaciones específicas.
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¿Cómo se cuantifican las mejoras de rendimiento que se obtienen al usar GPU virtual NVIDIA? ¿Cómo podemos medir con precisión el impacto medir el impacto de usar aceleración mediante GPU?
Se logran mejoras de rendimiento para cada tipo de solución de GPU virtual. Para los diseñadores, ejecutar una aplicación sin aceleración de GPU sería extremadamente lento en comparación. Para los trabajadores especializados, la aceleración de GPU aumenta la densidad computacional y mejora la experiencia del usuario. Las ganancias se pueden cuantificar con herramientas como VMware vRealize Operations (vROps) o GPU Profiler. También puede consultar nuestra documentación técnica que mide la experiencia del usuario de un entorno VDI habilitado para GPU en un entorno VDI solo de CPU mediante métricas como latencia, fotogramas remotos y calidad de imagen.
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¿Cómo se compara la ejecución de cargas de trabajo de IA, aprendizaje profundo y ciencia de datos virtualizadas con NVIDIA vCS con respecto a la ejecución de las mismas cargas de trabajo en un entorno sin necesidad de virtualización?
El software NVIDIA vCS ofrece varias ventajas, incluida una mayor seguridad para entornos multiinquilino; facilidad de administración con herramientas de virtualización e infraestructura; supervisión en los niveles de host, aplicación e invitado; migración en vivo para mejorar el tiempo de actividad y un uso más eficiente de los recursos del centro de datos; y la capacidad de escalar recursos de GPU de una fracción de una GPU a varias GPU con opciones de programador para aprovisionar granularidad.
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¿Hay alguna diferencia de rendimiento al ejecutar cargas de trabajo de proceso intensivo en vCS frente a servidores completos?
Ejecutar una carga de trabajo de cálculo en un entorno completo siempre ofrecerá un rendimiento óptimo, sin embargo, el rendimiento de la vGPU en comparación con entornos completos suele estar dentro de un delta de rendimiento del 10 % y, por lo general, inferior al 5 %. Los resultados pueden variar en función de la carga de trabajo y el número de GPU que se utilicen.