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TECNOLOGÍA DE GPU VIRTUAL NVIDIA

Acelere Todo Tipo de Cargas de Trabajo con las vGPU NVIDIA

RENDIMIENTO ACELERADO EN LA GPU PARA LOS WORKFLOWS MÁS EXIGENTES

La tecnología de GPU virtual NVIDIA (vGPU) utiliza la potencia de las GPU NVIDIA y los productos de software de GPU virtual NVIDIA para acelerar todo tipo de workflows, desde la IA hasta la infraestructura de escritorio virtual (VDI). Al proporcionar el rendimiento de una GPU en cualquier máquina virtual (VM), la tecnología vGPU permite a los usuarios trabajar con mayor eficiencia y productividad.

CPU-only VDI vs GPU-Powered VDI with NVIDIA Grid vPC

Descubre por qué muchos clientes han adoptado la virtualización acelerada en la vGPU NVIDIA >

CÓMO FUNCIONA

En un entorno VDI basado en la GPU virtual NVIDIA, el software se instala en la capa de virtualización con el hipervisor. El software de GPU virtual NVIDIA crea GPUs virtuales que permiten que cada máquina virtual (VM) comparta una GPU física instalada en el servidor o asignar varias GPUs a una sola VM para ejecutar los trabajos más exigentes. El software de virtualización NVIDIA incluye un controlador para cada VM. NVIDIA Quadro^® Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS) incluye, por ejemplo, el potente controlador Quadro. El trabajo que solía hacerse en la CPU se traspasa a la GPU, por lo que el usuario obtiene una experiencia muy superior y las aplicaciones de ingeniería y creatividad más exigentes pueden funcionar perfectamente en un entorno virtualizado o en cloud.

CARACTERÍSTICAS Y VENTAJAS

SUPERVISIÓN E INFORMACIÓN

La visión de extremo a extremo en todo lo pacote de virtualización te permite crear, implantar y sustentar tus proyectos a gran escala con un coste de propiedad reducido.

MÁS INFORMACIÓN

MIGRACIÓN EN VIVO

Habilita la migración en vivo de las VM basadas en GPU con Citrix XenMotion y VMware vMotion gracias a la vGPU NVIDIA.

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MULTI-vGPU

Aprovecha la potencia de hasta cuatro GPU por VM para habilitar nuevos workflows de renderizado, simulación y diseño.

MÁS INFORMACIÓN

UN PRODUCTO PARA CADA CARGA DE TRABAJO

Hay cuatro ediciones del software de GPU virtual NVIDIA que cubren las necesidades de numerosos escenarios de virtualización.

NVIDIA vComputeServer

Para IA, deep learning y ciencia de datos, incluye un controlador NVIDIA.

Descargar la datasheet de vComputeServer

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NVIDIA Quadro vDWS

Para aplicaciones gráficas profesionales, incluye un controlador NVIDIA Quadro.

Descargar la datasheet de Quadro vDWS

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NVIDIA GRID vPC

Para escritorios virtuales que ofrecen aplicaciones estándar de PC, exploración y multimedia.

Descargar la datasheet de GRID vPC

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NVIDIA GRID vApps

Para uso con Citrix XenApp u otras soluciones RDSH como VMware Horizon Apps.

Descargar la datasheet de GRID vApps

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PREGUNTAS FRECUENTES

¿Dónde puedo conseguir los controladores NVIDIA para mi despliegue de GPU virtuales?

Las soluciones de GPU virtual NVIDIA necesitan licencias tanto de hardware como de software. Los controladores NVIDIA de computación, gráficos o Quadro están incluidos en la licencia de software de GPU virtual NVIDIA y se pueden descargar desde el portal del cliente.
¿Qué GPUs son compatibles con el software de GPU virtual NVIDIA y cómo puedo saber cuál es la adecuada?

Consulta la lista de GPUs NVIDIA compatibles con el software de GPU virtual NVIDIA. Dependiendo de la aplicación, la densidad de usuarios y los requisitos del servidor, puede ser recomendable utilizar una GPU u otra. Consulta nuestro line card para obtener más información. Consulta también con tu OEM qué GPU es mejor para su plataforma.
¿Qué software requiere la solución de GPU virtual NVIDIA?

Hay cuatro ediciones de software para la GPU virtual NVIDIA: NVIDIA GRID® Virtual Applications (GRID vApps), NVIDIA GRID Virtual PC (GRID vPC), NVIDIA Quadro vDWS, y NVIDIA Virtual Compute Server (vComputeServer). Es necesario adquirir una Support, Update, and Maintenance Subscription (SUMS) con la licencia de software de GPU virtual NVIDIA virtual GPU. Consulta nuestra guía de licencias para descubrir las funciones que incluye cada edición de software.
¿Cómo puedo dimensionar correctamente mi entorno VDI?

El dimensionamiento depende en gran medida de las cargas de trabajo y las necesidades de visualización del cliente. Por ejemplo, un perfil vGPU de 1GB puede ser suficiente para un usuario VDI de Windows 10 con aplicaciones de uso general, pero un diseñador usuario de Autodesk AutoCAD con tres pantallas 4K puede necesitar 2GB o más. Lee las guías de rendimiento de los ISV independientes para comprender los requisitos precisos de cada aplicación. También existen guías de dimensionamiento para aplicaciones de workstations y centros de datos virtuales NVIDIA Quadro.
¿Cómo puedo cuantificar la mejora de rendimiento al utilizar una GPU virtual NVIDIA? ¿Cómo puedo evaluar con precisión las consecuencias de utilizar la aceleración por GPU?

La mejora de rendimiento es posible en cualquier tipo de GPU virtual. En el caso de los diseñadores que ejecutan aplicaciones sin aceleración en la GPU, el resultado sería muy lento. Para los profesionales especializados, la aceleración en la GPU, mejora la densidad computacional y la experiencia de uso. Las mejoras se pueden cuantificar con herramientas como VMware vRealize Operations (vROps) o GPU Profiler. También puedes leer nuestro informe técnico que evalúa la experiencia del usuario de un entorno VDI basado en GPU con relación a un entorno VDI basado únicamente en CPU con valores tales como latencia, fotogramas transmitidos y calidad de imagen.
¿Qué diferencia hay entre la virtualización de tareas de IA, deep learning y ciencia de datos con NVIDIA vComputeServer y la ejecución de las mismas tareas en un entorno sin virtualización?

El software NVIDIA vComputeServer aporta varias ventajas: mayor seguridad para entornos compartidos, facilidad de gestión con herramientas de virtualización e infraestructura, supervisión a nivel de host, aplicación y cliente, migración en vivo con mayor tiempo productivo, uso más eficiente de los recursos del centro de datos y posibilidad de multiplicar los recursos desde parte de una GPU hasta varias GPUs con opciones de programación y granularidad.
¿Hay diferencia de rendimiento al ejecutar tareas de alta carga de computación en vComputeServer y en servidores de acceso directo?

Ejecutar una tarea en un sistema de acceso directo ofrecerá un rendimiento óptimo, pero el rendimiento de una vGPU será sólo un 10% superior, o inferior al 5%. Los resultados varían dependiendo de la carga y del número de GPUs.

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PREGUNTAS FRECUENTES

¿Dónde puedo conseguir los controladores NVIDIA para mi despliegue de GPU virtuales?

¿Qué GPUs son compatibles con el software de GPU virtual NVIDIA y cómo puedo saber cuál es la adecuada?

¿Qué software requiere la solución de GPU virtual NVIDIA?

¿Cómo puedo dimensionar correctamente mi entorno VDI?

¿Cómo puedo cuantificar la mejora de rendimiento al utilizar una GPU virtual NVIDIA? ¿Cómo puedo evaluar con precisión las consecuencias de utilizar la aceleración por GPU?

¿Qué diferencia hay entre la virtualización de tareas de IA, deep learning y ciencia de datos con NVIDIA vComputeServer y la ejecución de las mismas tareas en un entorno sin virtualización?

¿Hay diferencia de rendimiento al ejecutar tareas de alta carga de computación en vComputeServer y en servidores de acceso directo?

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