NVIDIA Virtual Compute Server

Impulsar las Cargas de Trabajo de Servidor para Infraestructuras Basadas en KVW

Máximo Rendimiento para Maximizar las Cargas de Trabajo

Los workflows de inteligencia artificial, deep learning y ciencia de datos requieren una cantidad de potencia de computación sin precedentes. NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permite que los data centers que se ejecutan en Red Hat Enterprise Linux, Red Hat Virtualization y otros hipervisores compatibles basados en KVM aceleren la virtualización del servidor con las últimas GPU NVIDIA para data center, incluidas las GPU NVIDIA A100 Tensor Core y A30, por lo que que las cargas de trabajo más intensivas en computación, como inteligencia artificial, deep learning y ciencia de datos, se pueden ejecutar en una máquina virtual (VM) impulsada por la tecnología NVIDIA vGPU.

NVIDIA AI Enterprise

Con NVIDIA AI Enterprise, las empresas acceden a un conjunto de software de análisis de datos e inteligencia artificial nativo del cloud de un extremo a otro que ha sido optimizado, certificado y respaldado por NVIDIA para ejecutarse en VMware vSphere con los Sistemas Certificados por NVIDIA.

MÁS INFORMACIÓN

Escalado para Máxima Eficiencia

Las NVIDIA virtual GPU te brindan un rendimiento casi idéntico al de una plataforma bare metal en un entorno virtualizado, además de máxima utilización, administración y supervisión, en un entorno de virtualización basado en hipervisor para IA acelerada por GPU.

Escalado del Rendimiento del Entrenamiento de Deep Learning con vCS en las GPU NVIDIA A100 Tensor Core

Los desarrolladores, científicos de datos, investigadores y estudiantes necesitan una enorme cantidad de potencia computacional para el entrenamiento de deep learning. Nuestra GPU A100 Tensor Core acelera la carga de trabajo, lo que les permite trabajar más rápido. NVIDIA Virtual Compute Server ofrece casi el mismo rendimiento que una plataforma bare metal, incluso cuando se transiciona a grandes modelos de entrenamiento de deep learning que utilizan varias GPU.

Rendimiento de la Tasa de Transferencia de Inferencia de Deep Learning con MIG en GPU NVIDIA A100 Tensor Core que usan vCS

La GPU de instancias múltiples (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 su propia memoria de alto ancho de banda, caché y núcleos de computación. MIG se puede utilizar con Virtual Compute Server, es decir, se asigna una VM por instancia de MIG. El rendimiento es consistente cuando se ejecuta una carga de trabajo de inferencia en múltiples instancias MIG tanto en plataformas bare metal como virtualizadas con vCS.

RECURSOS PARA GERENTES 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 los valiosos recursos de la GPU para compartir sin problemas la GPU y administrar cargas de trabajo más livianas, como la inferencia, o varias GPU virtuales para cargas de trabajo con exigencias computacionales, como el entrenamiento de deep learning.

Capacidad de Gestión y Monitoreo

Capacidad de Gestión y Monitoreo

Garantiza una disponibilidad y un tiempo de actividad altos para los sistemas en los que confían los científicos e investigadores de datos. Monitorea fácilmente el rendimiento de la GPU a nivel del invitado, del host y de la aplicación. Incluso puedes aprovechar herramientas de administración como suspender/reanudar y migración en vivo. Obtén más información sobre los beneficios operativos de la virtualización de GPU.

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El Servidor de Computación Virtual es compatible con las GPU de NVIDIA más potentes disponibles, incluidas la GPU NVIDIA A100 Tensor Core, la GPU NVIDIA A30 Tensor Core, la GPU NVIDIA A40, la GPU NVIDIA T4 y la GPU NVIDIA V100 Tensor Core.

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

NVIDIA se asoció con un amplio ecosistema de socios OEM que puedes encontrar en la página Encontrar un Servidor Certificado.

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