NVIDIA Virtual Compute Server

Alimentare i carichi di lavoro server più intensivi per infrastrutture basate su KVM

Massime prestazioni per massimizzare i carichi di lavoro

I flussi di lavoro di IA, deep learning e scienza dei dati richiedono una potenza di calcolo senza precedenti. NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permette ai data center di accelerare la virtualizzazione server su Red Hat Enterprise Linux, Red Hat Virtualization e altri hypervisor basati su KVM con le più recenti GPU NVIDIA per data center, tra cui NVIDIA A100 Tensor Core e A30, in modo che i carichi di lavoro più intensivi, come intelligenza artificiale, deep learning e scienza di dati, possano essere eseguiti su una macchina virtuale (VM) basata su tecnologia NVIDIA vGPU.

NVIDIA AI Enterprise

Con NVIDIA AI Enterprise, le imprese possono accedere a una suite completa e cloud-native di software IA e di analisi dei dati ottimizzata, certificata e supportata da NVIDIA per l'esecuzione su VMware vSphere con NVIDIA-Certified Systems.

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Upscaling per la massima efficienza

Le NVIDIA Virtual GPU offrono prestazioni quasi bare metal in un ambiente virtualizzato, il massimo utilizzo, gestione e monitoraggio, in un ambiente di virtualizzazione basato su hypervisor per l'intelligenza artificiale accelerata da GPU.

Scalabilità delle prestazioni del training su deep learning con vCS su GPU NVIDIA A100 Tensor Core

Sviluppatori, esperti di dati, ricercatori e studenti hanno bisogno di un'enorme quantità di potenza di calcolo per il training su deep learning. La nostra GPU A100 Tensor Core accelera i carichi di lavoro, per fare di più e più velocemente. Il software NVIDIA, Virtual Compute Server, offre quasi le stesse prestazioni del bare metal, anche scalando su modelli di training su deep learning di grandi dimensioni che utilizzano più GPU.

Prestazioni del training su deep learning con MIG su GPU NVIDIA A100 Tensor Core utilizzando vCS

Multi-instance GPU (MIG) è una tecnologia, presente solo nella GPU NVIDIA A100 Tensor Core, in grado di partizionare la GPU A100 in un numero massimo di sette istanze, ciascuna completamente isolata con la memoria a banda elevata, cache e core di elaborazione distinti. La tecnologia MIG può essere utilizzata con Virtual Compute Server, una macchina virtuale per istanza MIG.  Le prestazioni risultano coerenti con carichi di lavoro di inferenza in più istanze MIG sia su bare metal che in ambienti virtualizzati con vCS.

Risorse per i responsabili IT

Scopri di più su come NVIDIA Virtual Compute Server consente di massimizzare le prestazioni e semplificare la gestione IT in infrastrutture basate su KVM.

Ottimizzazione dell'utilizzo

Ottimizzazione dell'utilizzo

Sfrutta preziose risorse della GPU per attivare condivisione della GPU per carichi di lavoro più leggeri come l'inferenza o utilizzare più istanze GPU virtuali per carichi di lavoro ad alta intensità come il training su deep learning.

Gestibilità e monitoraggio

Gestibilità e monitoraggio

Assicura l'alta disponibilità e tempi di attività nei sistemi a cui si affidano esperti di dati e ricercatori. Monitora facilmente le prestazioni della GPU a livello di guest, host e applicazione. Puoi persino sfruttare strumenti di gestione come la sospensione/ripresa e la migrazione in tempo reale. Scopri di più sui vantaggi operativi della virtualizzazione della GPU.

Esplora i vantaggi per l'IT

Esplora le GPU supportate

Virtual Compute Server è supportato con le GPU NVIDIA più potenti disponibili, tra cui la GPU NVIDIA A100 Tensor Core, la GPU NVIDIA A30 Tensor Core, la GPU NVIDIA A40, la GPU NVIDIA T4 e la GPU NVIDIA V100 Tensor Core.

Vedi l'elenco completo delle GPU NVIDIA consigliate per la virtualizzazione.

NVIDIA collabora con un ampio ecosistema di partner OEM disponibili nella pagina di ricerca di server certificati.

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