NVIDIA Virtual Compute Server

Accélérez les opérations de calcul intensif sur serveur grâce aux GPU virtuels

Virtualisez les calculs pour l'IA, le Deep Learning et la science des données

Le serveur de calcul virtuel de NVIDIA (vCS) permet aux Data Centers d’accélérer la virtualisation des serveurs avec des GPU NVIDIA de nouvelle génération, comme le GPU NVIDIA A100 Tensor Core¹ 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 science des données.

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Fonctionnalités

Partage de GPU

Partage de GPU

Le partage de GPU (fractionné) n’est possible qu’avec la technologie vGPU de NVIDIA. Il permet à plusieurs machines virtuelles de partager un GPU, maximisant ainsi l’utilisation pour des charges de travail plus légères nécessitant une accélération GPU.

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Agrégation de GPU

Agrégation de GPU

Grâce à l’agrégation de GPU, une machine virtuelle peut accéder à plusieurs GPU, ce qui est souvent nécessaire pour des opérations de calcul intensif. vCS prend en charge les systèmes multi-vGPU et peer-to-peer. En multi-vGPU, les GPU ne sont pas directement connectés tandis que, en peer-to-peer, ils passent par NVLink pour bénéficier d'une bande passante plus élevée.

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Gestion et supervision

Gestion et supervision

vCS apporte un support aux niveaux de l'application, de l'invité et de l'hôte. Les fonctionnalités de gestion proactive permettent en outre de procéder à une migration en direct, de suspendre et de reprendre une tâche, mais aussi d'identifier les principales tendances impactant les expériences utilisateur, le tout via le kit de développement pour la gestion vGPU.

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NGC

NGC

NVIDIA GPU Cloud (NGC) est un ensemble de logiciels optimisés pour l'accélération GPU qui simplifie les workflows de Deep Learning, d’apprentissage automatique et de HPC, et qui prend désormais en charge les environnements virtualisés grâce à NVIDIA vCS.

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Calculs en peer-to-peer

Calculs en peer-to-peer

NVIDIA® NVLink™ est une technologie d’interconnexion directe GPU vers GPU à haut rendement fournissant une bande passante plus élevée, un plus grand nombre de liens et une meilleure évolutivité pour les configurations système multi-GPU, et qui est désormais virtuellement compatible avec la technologie de GPU virtuels de NVIDIA (vGPU).

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Retrait de page et ECC

Retrait de page et ECC

Les fonctionnalités de code de correction d’erreurs (ECC) et de retrait de page procurent une meilleure fiabilité pour les applications de calcul les plus sensibles à la corruption de données. Elles sont particulièrement importantes dans les environnements de calcul en cluster à grande échelle, où les GPU traitent d'importants volumes de données et/ou exécutent des applications sur de longues périodes.

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GPU multi-instances (MIG)

GPU multi-instances (MIG)

La technologie de GPU multi-instances (MIG) constitue une innovation révolutionnaire qui améliore les capacités des Data Centers modernes et permet à chaque GPU A100 Tensor Core d’être partitionné en sept instances de GPU distinctes, entièrement isolées et sécurisées au niveau matériel avec leur propre mémoire à bande passante élevée, un cache dédié et des cœurs de calcul. Avec le logiciel vCS, une machine virtuelle peut être mise en œuvre sur chacune de ces instances MIG afin que les entreprises puissent tirer parti de fonctionnalités de gestion et de supervision avancées et d’avantages opérationnels majeurs grâce à un système de virtualisation de serveur basé sur des hyperviseurs.

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GPU recommandés

  NVIDIA A100¹ NVIDIA V100S NVIDIA RTX 8000 NVIDIA RTX 6000 NVIDIA T4
Mémoire 40 Go HBM2 32 Go HBM2 48 Go GDDR6 24 Go GDDR6 16 Go GDDR6
Performances maximales FP32 19,5 TFLOPS 16,4 TFLOPS 14,9 TFLOPS 14,9 TFLOPS 8,1 TFLOPS
Performances maximales FP64 9,7 TFLOPS 8,2 TFLOPS - - -
NVLink : nombre de GPU par machine virtuelle Jusqu'à 8 Jusqu'à 8 2 2 -
ECC et retrait de page
Multi-vGPU par machine virtuelle1 Jusqu'à 16 Jusqu'à 16 Jusqu'à 16 Jusqu'à 16 Jusqu'à 16

1 La prise en charge du GPU NVIDIA A100 Tensor Core sera assurée via une mise à jour ultérieure du logiciel vGPU (2020).

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