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MULTIPLICACIÓN DE GPU VIRTUAL NVIDIA

Potencia el Rendimiento de la GPU Virtual

LA POTENCIA DE LAS MÚLTIPLES vGPUs

Ahora, las múltiples NVIDIA virtual GPUs (vGPUs) se pueden implementar en una sola máquina virtual para escalar el rendimiento de las aplicaciones y reducir enormemente la velocidad de los workflows de producción.

CÓMO FUNCIONA

El software NVIDIA vGPU permite que cada usuario de la infraestructura de desktops virtuales (VDI) aproveche la potencia de una GPU de NVIDIA.

Para las cargas de trabajo más livianas, varias máquinas virtuales (VMs) pueden compartir los recursos de la GPU con el software NVIDIA virtual GPU.

Para los modelos más grandes y los workflows más exigentes, los softwares NVIDIA Quadro® Virtual Desktop Workstation (vDWS) y NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permiten asignar múltiples GPUs a una sola VM.

NVIDIA^® NVLink^™ permite una interconexión de GPU a GPU directa y de alta velocidad, que proporciona un ancho de banda más alto para sistema de múltiples GPU, en comparación con las tradicionales soluciones basadas en PCIe.

APROVECHA LA POTENCIA PARA TRABAJAR MÁS RÁPIDO

Entrena Modelos de Deep Learning Más Rápido con Múltiples GPUs

Una carga de trabajo de entrenamiento de deep learning que se ejecuta en TensorFlow ResNet-50 con precisión mixta puede acelerarse hasta 50 veces con múltiples GPUs NVIDIA V100 y el software vCS, en comparación con un servidor que solo usa CPUs. Además, ejecutar esta carga de trabajo en un entorno virtual basado en un hipervisor con vCS funciona tan bien como ejecutar la misma carga de trabajo en un entorno básico.

RENDIMIENTO DE ENTRENAMIENTO DE DEEP LEARNING

Hasta 50 veces más rápido con vCS y V100

Configuración del servidor: 2 Intel Xeon Gold (6140 3.2GHz) [VMware ESXI 6.7 U3, vCS 9.1 RC, NVIDIA V100 (perfil 32C), Driver 430.18] TensorFlow Resnet-50 V1, NGC 19.01, FP16 BS: 256

Acelera el Lanzamiento al Mercado y Trabaja con Modelos Más Grandes y Complejos

Las simulaciones de ingeniería se ejecutan casi 7 veces más rápido, de forma más fluida y más segura, cuando se potencian con múltiples GPUs de NVIDIA con Quadro vDWS, en comparación con los sistemas que solo usan CPUs. En algunos casos, se pueden ejecutar por un costo significativamente menor que una solución única de vCPU. Las múltiples vGPUs permiten un procesamiento exponencialmente más rápido con modelos de fidelidad más alta en un entorno de VDI.

Dinámica de Fluidos Computacional Fluida (CFD) de Ansys

Las pruebas se ejecutaron en un servidor con 2 Intel Xeon Skylake (6148 2.4 GHz Turbo - 3.6 GHz), software NVIDIA Quadro vDWS, GPUs Tesla V100 con perfil 32Q, Driver - 410.53, 256 GB RAM, Cent OS 7.4 64 bits. Modelo de referencia: Modelo Water Jacket, Unsteady RANS, flujo interno, agua, pasos con tamaño de 4 veces

Abaqus / Modelo de Cojinete Elastomérico Estándar 2018

Las pruebas se ejecutaron en un servidor con 2 CPU Intel Xeon Skylake (Xeon 6148 2.4 GHz de 32 núcleos), software NVIDIA Quadro vDWS, GPUs Tesla V100 con perfil 32Q, Driver - 410.53, 256 GB vRAM, Cent OS 7.4 64 bits. Modelo de referencia: Modelo axisimétrico, estático y altamente no lineal de ~450-550 TFLOPs, 5.9M DOF, con carga y combinación no axisimétrica, Direct Spare Solver (modelo cortesía de SIMULIA)

Encuentra el Momento Ideal para Trabajar

Renderiza escenas fotorrealistas hasta 4 veces más rápido, desde cualquier lugar, para que los diseñadores ejecuten múltiples iteraciones en menos tiempo.

SOLIDWORKS Visualize (IRAY)

Las pruebas se ejecutaron en un servidor con 2 Intel Xeon Gold (6154 3.0 GHz) CPUs, 512 GB RAM, RHEL 7.5, NVIDIA Quadro vDWS software, Tesla V100-32Q, Driver - 410.39, 256 GB RAM, Windows 10 x64 RS3

Tiempo de Renderizado de Blender Cycles (CUDA)

Las pruebas se ejecutaron en un servidor con 2 Intel Xeon Gold (6154 3.0 GHz) CPUs, 512 GB RAM, RHEL 7.5, NVIDIA Quadro vDWS software, Tesla V100-32Q, Driver - 410.39, 256 GB RAM, Windows 10 x64 RS3