Accélérez les opérations de calcul intensif sur serveur.
Les workflows d’intelligence artificielle, de Deep Learning et de science des données requièrent une puissance de calcul sans précédent. La solution NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permet aux Data Centers d’accélérer la virtualisation des serveurs avec des GPU NVIDIA de nouvelle génération, comme le NVIDIA A100 ou A30 Tensor Core, 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. NVIDIA vCS constitue un véritable bond en avant pour la virtualisation.
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 pour les workflows d’IA accélérés par GPU.
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.
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.
Obtenez plus d’informations sur la façon dont NVIDIA vCS maximise les performances GPU et simplifie la gestion informatique.
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.
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.
Le logiciel vCS prend en charge les GPU NVIDIA les plus puissants du marché, parmi lesquels NVIDIA A100 Tensor Core, NVIDIA A40 Tensor Core, NVIDIA T4 Tensor Core 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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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 science des données.
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.
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. vCS prend en charge les GPU NVIDIA A100, A40, A30 et A10.
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. Red Hat RHV/RHEL et Nutanix AHV prennent en charge NVIDIA vCS. La compatibilité avec VMware vSphere est assurée via la suite logicielle NVIDIA AI Enterprise.
Veuillez vous rendre sur la page des Serveurs vGPU certifiés afin de consulter la liste des serveurs certifiés pour tous les produits vGPU.
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.
Stations de travail virtuelles pour les professionnels créatifs et techniques qui utilisent des applications à haute intensité graphique.
Solution d’infrastructure de bureaux virtuels (VDI) pour les travailleurs bureautiques qui utilisent des applications de productivité et de conception multimédia.
Streaming d’applications avec des solutions RDSH (Remote Desktop Session Host).
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