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NVIDIA Virtual Compute Server

Accélérez les opérations de calcul intensif sur serveur pour les infrastructures basées sur KVM.

Des performances maximales pour maximiser vos charges de travail

Les workflows d’IA, de Deep Learning et de Data Science nécessitent une puissance de calcul de plus en plus importante. Conçue pour les Data Centers exécutant Red Hat Enterprise Linux, Red Hat Virtualization ou d’autres hyperviseurs basés sur KVM, la solution NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permet d’accélérer la virtualisation des serveurs avec des GPU NVIDIA de nouvelle génération, tels que les GPU NVIDIA A100 Tensor Core ou A30, de manière à exécuter les opérations de calcul les plus intensives sur une machine virtuelle (VM) dans des champs d'application tels que l'intelligence artificielle, le Deep Learning et la Data Science grâce à la technologie NVIDIA vGPU.

NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise est une suite logicielle d’IA et d’analyse de données de bout en bout native pour le Cloud, optimisée pour permettre à toutes les entreprises d’exploiter le plein potentiel de l’IA et certifiée pour des déploiements allant des Data Centers d’entreprise aux Clouds public. Elle inclut des services mondiaux d’assistance aux entreprises pour vous aider à assurer la continuité de vos projets d’IA. Pour les Data Centers virtualisés exécutant VMware, la suite NVIDIA AI Enterprise a été optimisée, certifiée et prise en charge sur VMware vSphere avec Tanzu et sur VMware Cloud Foundation avec Tanzu.

Évolutivité accrue pour une efficacité maximale

Les GPU virtuels de NVIDIA, qui délivrent un niveau de performances aussi élevé que sur un environnement Bare-Metal, optimisent l’utilisation, la gestion et la supervision de votre infrastructure grâce à un environnement de virtualisation basé sur des hyperviseurs et KVM pour les workflows d’IA accélérés par GPU.

Mise à l’échelle des performances d’entraînement Deep Learning avec vCS sur les GPU NVIDIA A100 Tensor Core

Les développeurs, les data scientists, les chercheurs et les étudiants ont besoin d’une importante puissance de calcul pour mener à bien leurs procédures d’entraînement de modèles d’IA basés sur le Deep Learning. Le GPU NVIDIA A100 Tensor Core accélère l’intégralité des procédures d’entraînement pour renforcer la productivité de ces spécialistes. Le logiciel Virtual Compute Server de NVIDIA offre un niveau de performances aussi élevé que sur un environnement Bare-Metal, y compris pour l’entraînement des modèles complexes d’apprentissage profond ayant recours à de multiples GPU.

Accélération du rendement des inférences Deep Learning grâce à la technologie MIG sur des GPU NVIDIA A100 Tensor Core avec vCS

Exclusive au GPU NVIDIA A100 Tensor Core, la technologie MIG de GPU multi-instances permet de partitionner chaque GPU A100 en sept instances distinctes, entièrement isolées et sécurisées au niveau matériel avec leur propre mémoire à bande passante élevée, un cache spécial et des cœurs de calcul dédiés. Grâce au logiciel Virtual Compute Server, une machine virtuelle peut être mise en œuvre sur chacune de ces instances MIG. Le niveau de performances est ainsi totalement stable lors de l’exécution d’une charge de travail d’inférence avec plusieurs instances MIG sur un serveur Bare-Metal ou un serveur virtualisé avec vCS.

Ressources pour les responsables informatiques

Obtenez plus d’informations sur la façon dont NVIDIA vCS maximise les performances GPU et simplifie la gestion informatique pour les infrastructures basées sur KVM.

Optimisation de l’utilisation

Profitez de ressources à haute valeur ajoutée pour partager un GPU en toute transparence afin de traiter des charges de travail légères dans des champs d’application comme l’inférence, mais aussi pour mettre en œuvre de multiples GPU virtuels pour la gestion de charges de travail à haute intensité dans des domaines tels que le Deep Learning.

Gestion et surveillance

Renforcez la disponibilité et rationalisez le fonctionnement des systèmes sur lesquels s’appuient les data scientists ou les chercheurs. Surveillez facilement les performances du GPU au niveau de l’invité, de l’hôte et de l’application. Tirez également parti d'outils de gestion proactive permettant de procéder à une migration en direct ou de suspendre et de reprendre rapidement une tâche. En savoir plus sur les avantages opérationnels de la virtualisation GPU.

Découvrir les avantages

Découvrez les GPU virtuels pris en charge

Le logiciel vCS prend en charge les GPU NVIDIA les plus puissants du marché, parmi lesquels NVIDIA A100 Tensor Core, NVIDIA A30 Tensor Core, NVIDIA A40, NVIDIA T4 et NVIDIA V100 Tensor Core.

Découvrez la liste complète des GPU NVIDIA recommandés pour la virtualisation.

NVIDIA s’est associé à de nombreux partenaires OEM dont vous pouvez prendre connaissance sur la page Trouver un serveur certifié.

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FAQ

En quoi vCS diffère-t-il de NVIDIA vPC/vApps et de NVIDIA RTX vWS ?

NVIDIA Virtual PC (vPC), NVIDIA Virtual Apps (vApps) et NVIDIA RTX Virtual Workstation (vWS) sont des produits de calcul client pour la virtualisation graphique conçus pour les utilisateurs bureautiques, ainsi que pour les professionnels créatifs et techniques. vCS traite les opérations de calcul intensif sur serveur dans des domaines tels que l'IA, le Deep Learning et la Data Science.
Le système de licence de vCS est-il similaire à celui de NVIDIA vPC/vApps et NVIDIA RTX vWS ?

Non, vCS possède un système de licence qui diffère de celui de vPC/vApps et vWS. Les licences vPC/vApps et vWS, qu'elles soient perpétuelles ou annuelles, sont octroyées pour une utilisation multi-utilisateurs (modèle de licence CCU). Dans la mesure où vCS est destiné aux opérations de calcul sur serveur, la licence est liée au GPU et non à un utilisateur. C'est pourquoi la licence vCS est concédée sous la forme d'un abonnement annuel par GPU. Vous trouverez de plus amples informations sur les licences dans le Guide de conditionnement, de tarification et de licence NVIDIA vGPU.
Quels sont les GPU NVIDIA compatibles avec vCS ?

Pour connaître les GPU NVIDIA pris en charge par vCS, veuillez vous référer à la page des GPU NVIDIA pour la virtualisation. Les GPU NVIDIA A100, A30, V100S, V100, A40, T4, RTX 8000 et RTX 6000 sont recommandés pour vCS. Les produits NVIDIA P100, P40 et P6 sont également pris en charge.
Quels sont les hyperviseurs compatibles avec vCS ?

Pour en savoir plus, veuillez vous référer au lien vers les produits compatibles que vous trouverez sous la dernière version du logiciel sur la page Documentation logicielle NVIDIA vGPU. Les hyperviseurs basés sur KVM tels que Red Hat RHV/RHEL, Nutanix, Canonical et SUSE prennent en charge vCS.
Quels sont les serveurs certifiés pour exécuter vCS ?

Veuillez vous rendre sur la page des Serveurs vGPU certifiés afin de consulter la liste des serveurs certifiés pour tous les produits vGPU.
Les conteneurs peuvent-ils être utilisés avec vCS ?

Oui, vous pouvez exécuter des conteneurs sur des machines virtuelles avec vCS. NVIDIA NGC propose un catalogue exhaustif de conteneurs accélérés par GPU pour le Deep Learning, l’apprentissage automatique et le calcul haute performance. Les charges de travail peuvent également être exécutées directement dans une machine virtuelle via vCS, sans conteneur.

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