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NVIDIA vComputeServer

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 (vComputeServer) permet aux Data Centers d’accélérer la virtualisation des serveurs avec des GPU afin d'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).

Téléchargez la présentation de la solution vComputeServer

Fonctionnalités

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

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. vComputeServer 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

vComputeServer 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

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 vComputeServer.

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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

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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