MULTIPLIEZ LES GPU VIRTUELS DE NVIDIA

Accélérez la performance de vos GPU virtuels.

EXPLOITEZ LA PUISSANCE DE MULTIPLES vGPU

Vous pouvez désormais déployer de multiples GPU virtuels (vGPU) de NVIDIA au sein d’une seule machine virtuelle pour faire évoluer les performances d’application et accélérer le rendement des workflows de production.

FONCTIONNEMENT

L’environnement logiciel de NVIDIA pour les GPU virtuels (vGPU) permet aux utilisateurs d’infrastructures VDI d’exploiter toute la puissance d’un GPU NVIDIA.

GPU Sharing

Pour les charges de travail les plus légères, de multiples machines virtuelles (VM) peuvent se partager les mêmes ressources GPU grâce à NVIDIA vGPU. 

GPU Aggregation

Pour les modèles de grande taille et les charges de travail plus exigeantes, la Station de travail virtuelle NVIDIA Quadro® pour Data Center (vDWS) et le logiciel NVIDIA Virtual Compute Server (vComputeServer) permettent d’assigner plusieurs GPU à une seule machine virtuelle.

Peer-to-Peer Computing

NVIDIA® NVLink permet une interconnexion directe GPU-vers-GPU à haute vitesse pour la configuration des systèmes multi-GPU, qui fournit une bande passante bien plus élevée que les solutions PCIe traditionnelles. 

Travaillez plus vite avec davantage de puissance

Accélérez l’entraînement des modèles Deep Learning grâce aux GPU multiples

Une charge de travail mettant en œuvre l’entraînement d’un modèle Deep Learning avec TensorFlow ResNet-50 et des calculs en précision mixte peut être exécutée jusqu’à 50 fois plus rapidement avec plusieurs GPU NVIDIA V100 et le logiciel NVIDIA vComputeServer qu’avec un serveur exclusivement basé sur le traitement CPU. Mais ce n’est pas tout : l’exécution de cette charge de travail dans un environnement virtuel basé sur un hyperviseur avec NVIDIA vComputeServer fonctionne quasiment aussi bien que dans un environnement Bare-Metal.

PERFORMANCES D’ENTRAÎNEMENT DEEP LEARNING

Performances jusqu’à 50 fois plus rapides avec NVIDIA vComputeServer & V100

Accélérez le temps d’accès au marché et travaillez avec des modèles plus grands et plus complexes

Par rapport aux systèmes uniquement basés sur le traitement CPU, les simulations d’ingénierie s’exécutent près de 7 fois plus rapidement, en toute fluidité et en toute sécurité, grâce à la combinaison de GPU NVIDIA multiples et de Quadro vDWS. Dans certains cas, vous bénéficiez en outre d’un coût nettement inférieur aux solutions vCPU. Les vGPU multiples peuvent accélérer le traitement informatique de manière exponentielle, tout en vous permettant de travailler avec des modèles de plus haute fidélité dans votre environnement VDI.

Ansys Fluent - Mécanique des fluides numérique (MFN)

Tests effectués sur un serveur équipé de deux CPU Intel Xeon Skylake (6148 2,4 GHz Turbo - 3,6 GHz), du logiciel NVIDIA Quadro vDWS, de plusieurs GPU Tesla V100 avec profil 32Q, des pilotes graphiques version 410.53, de 256 Go de RAM et du système Cent OS 7.4 64-bit. Modèle de benchmark : Water Jacket Model, Unsteady RANS, Internal Flow, Fluid-Water, taille 4, 20 étapes

Abaqus/Standard 2018 - Modèle de palier en élastomère

Tests effectués sur un serveur équipé de deux CPU Intel Xeon Skylake (Xeon 6148 2,4 GHz et 32 cœurs), du logiciel NVIDIA Quadro vDWS, de plusieurs GPU Tesla V100 avec profil 32Q, des pilotes graphiques version 410.53, de 256 Go de vRAM et du système Cent OS 7.4 64-bit. Modèle de benchmark : ~450-550 TFLOPs, 5,9M DOF, statique non linéaire, modèle axisymétrique avec charge et déformation non axisymétriques, solveur à traitement direct (modèle fourni par SIMULIA)

Trouvez le temps pour perfectionner votre travail

Vous pouvez désormais procéder au rendu de scènes photoréalistes jusqu’à 4 fois plus vite, n’importe où et n’importe quand. Cela permet aux concepteurs d’exécuter un plus grand nombre d’itérations en moins de temps.

SOLIDWORKS Visualize (IRAY)

Tests effectués sur un serveur équipé de deux CPU Intel Xeon Gold (6154 à 3 GHz), de 512 Go de RAM, de RHEL 7.5, du logiciel NVIDIA Quadro vDWS, de GPU Tesla V100-32Q, des pilotes graphiques version 410.39, de 256 Go de RAM et du système Windows 10 x64 RS3.

Blender Cycles (CUDA) – Délais de rendu

Tests effectués sur un serveur équipé de deux CPU Intel Xeon Gold (6154 à 3 GHz), de 512 Go de RAM, de RHEL 7.5, du logiciel NVIDIA Quadro vDWS, de GPU Tesla V100-32Q, des pilotes graphiques version 410.39, de 256 Go de RAM et du système Windows 10 x64 RS3.

Le développement de produits basé sur les simulations est une technique novatrice qui fait passer les simulations d’ingénierie au niveau supérieur, d'autant plus que l’utilisation de GPU multiples permet d’accélérer les performances de manière significative. Grâce à la dernière version de NVIDIA vGPU (Quadro vDWS), nos utilisateurs peuvent travailler plus vite, de manière fluide et sécurisée, de quasiment n’importe où, et dans certains cas pour un coût nettement inférieur aux solutions vCPU.

- Sumit Sathe, Responsable du développement logiciel, ANSYS

 

La polyvalence de la nouvelle fonctionnalité multi-GPU intégrée à NVIDIA Quadro vDWS permet de mettre en œuvre de nouveaux workflows de rendu à hautes performances pour les utilisateurs de SOLIDWORKS Visualize. La mise à l’échelle quasi linéaire des performances permet de modifier des modèles d’infographie à la vitesse de la lumière sur des stations de travail professionnelles entièrement virtualisées. Il est ainsi possible de livrer aux clients des produits de la plus haute qualité en un minimum de temps.

- Brian Hillner, SOLIDWORKS, Gestionnaire du portefeuille de produits

L’inspiration peut frapper n’importe où et à tout moment. Les utilisateurs d’Autodesk Maya peuvent désormais utiliser jusqu’à quatre GPU NVIDIA Tesla sur la même machine virtuelle, de manière à créer et à générer des scènes photoréalistes encore plus rapidement, sans contraintes de lieu ni de temps.

- Chris Vienneau, Directeur senior, Multimédia et Divertissement, Autodesk

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APPLICATIONS INDUSTRIELLES DE LA TECHNOLOGIE MULTI-vGPU

Pétrole et Gaz

Interprétation sismique, simulation

Production industrielle

Simulation, modélisation et conception

Rendu, modélisation et conception

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