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TECNOLOGIA NVIDIA VIRTUAL GPU

Accelera tutti i carichi di lavoro con NVIDIA vGPU

PRESTAZIONI ACCELERATE DA GPU PER I FLUSSI DI LAVORO ESIGENTI DI OGGI

La tecnologia NVIDIA Virtual GPU (vGPU) sfrutta la potenza delle GPU NVIDIA e dei prodotti software NVIDIA Virtual GPU per accelerare tutti i flussi di lavoro, dall'IA alla VDI. Garantendo le prestazioni della GPU a tutte le macchine virtuali (VM), la tecnologia vGPU permette agli utenti di lavorare in modo più efficiente e produttivo.

Scopri perché sono sempre di più i clienti che adottano la virtualizzazione accelerata con NVIDIA vGPU >

COME FUNZIONA

In un ambiente di VDI con tecnologia NVIDIA Virtual GPU, questo software viene installato a livello di virtualizzazione unitamente all'hypervisor. Il software NVIDIA Virtual GPU crea GPU virtuali che permettono a tutte le macchine virtuali di condividere una GPU fisica installata sul server o di allocare più GPU a una singola VM per potenziare i carichi di lavoro più esigenti. Il software di virtualizzazione NVIDIA include un driver per ogni macchina virtuale. NVIDIA Quadro^® Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS) include, ad esempio, il potente driver Quadro. Poiché il lavoro normalmente eseguito dalla CPU viene demandato alla GPU, l'utente riscontra un'esperienza decisamente migliore. Inoltre, le impegnative applicazioni di progettazione e creatività possono ora essere supportate in un ambiente cloud virtualizzato.

CARATTERISTICHE E VANTAGGI

MONITORAGGIO E INFORMAZIONI

Informazioni complete dall'intero stack di virtualizzazione per creare, distribuire e supportare su larga scala a un TCO più basso.

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Watch Video

MIGRAZIONE IN TEMPO REALE

Migrazione in tempo reale di VM basate su GPU con supporto per Citrix XenMotion e VMware vMotion con NVIDIA vGPU.

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MULTI-vGPU

Fino a quattro GPU per VM per consentire nuovi flussi di lavoro di rendering, simulazione e design.

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UN PRODOTTO PER TUTTI I CARICHI DI LAVORO

Il software NVIDIA Virtual GPU è disponibile in quattro edizioni per soddisfare le esigenze di svariati casi d'uso della virtualizzazione.

NVIDIA vComputeServer

Per carichi di lavoro IA, deep learning e scienza dei dati; include un driver di elaborazione NVIDIA.

Scarica la scheda tecnica di vComputeServer

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NVIDIA Quadro vDWS

Per applicazioni di grafica professionale, include un driver NVIDIA Quadro.

Scarica la scheda tecnica di Quadro vDWS

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NVIDIA GRID vPC

Per desktop virtuali con applicazioni, browser e contenuti multimediali standard per PC.

Scarica la scheda tecnica di GRID vPC

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NVIDIA GRID vApps

Da utilizzare con Citrix XenApp o altre soluzioni RDSH come VMware Horizon Apps.

Scarica la scheda tecnica di GRID vApps

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DOMANDE FREQUENTI

Dove scaricare i driver NVIDIA per la distribuzione di GPU virtuali?

Le soluzioni NVIDIA Virtual GPU richiedono componenti con licenza hardware e software. I driver di elaborazione, grafica NVIDIA o Quadro® sono disponibili con il download della NVIDIA Virtual GPU dal portale clienti.
Quali schede GPU sono supportate dal software NVIDIA Virtual GPU e come scegliere quella giusta?

Consulta l'elenco di GPU NVIDIA supportate dal software NVIDIA Virtual GPU qui. A seconda dell'applicazione, della densità utente e i requisiti del form factor, una GPU potrebbe essere raccomandata rispetto alle altre. Consulta la scheda informativa per saperne di più. Assicurati di verificare anche presso il produttore quale GPU è supportata sulla relativa piattaforma.
Quale software occorre per la soluzione NVIDIA Virtual GPU?

Sono disponibili quattro soluzioni di prodotti software per NVIDIA Virtual GPU: NVIDIA GRID^® Virtual Applications (GRID vApps), NVIDIA GRID Virtual PC (GRID vPC), NVIDIA Quadro vDWS e NVIDIA Virtual Compute Server (vComputeServer). È necessario acquistare un abbonamento per supporto, aggiornamento e manutenzione (SUMS) insieme alla licenza software NVIDIA Virtual GPU. Consulta la guida alle licenze per sapere quali funzionalità sono supportate in ciascuna edizione del software.
Come si ridimensiona correttamente l'ambiente VDI?

Le dimensioni dipendono dai carichi di lavoro eseguiti dal cliente e dai requisiti del display. Ad esempio, un profilo vGPU da 1 GB può essere sufficiente per un utente di Windows 10 VDI con applicazioni per scopi generici, ma un progettista che usa Autodesk AutoCAD con tre display a 4K potrebbe necessitare di 2 GB o più di frame buffer. Si consiglia di consultare le guide alle prestazioni dei fornitori ISV di terze parti per conoscere i requisiti esatti di ciascuna applicazione. Sono inoltre disponibili le guide al dimensionamento dell'applicazione NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation per applicazioni specifiche
Come si quantificano i guadagni in termini di prestazioni derivanti dall'uso di NVIDIA Virtual GPU? Come si può dell'accelerazione con GPU?

Per ogni tipo di soluzione GPU virtuale si ottengono miglioramenti delle prestazioni. Per i progettisti, l'esecuzione di un'applicazione senza accelerazione GPU sarebbe estremamente lenta al confronto. Per i knowledge worker, l'accelerazione GPU aumenta la densità computazionale e migliora l'esperienza utente. I miglioramenti possono essere quantificati utilizzando strumenti come VMware vRealize Operations (vROps) o GPU Profiler. È inoltre possibile fare riferimento al nostro white paper che misura l'esperienza utente di un ambiente VDI con GPU rispetto a un ambiente VDI con solo CPU, utilizzando metriche come latenza, frame remoti e qualità dell'immagine.
Qual è la differenza tra l'esecuzione di carichi di lavoro IA, deep learning e scienza dei dati virtualizzati con NVIDIA vComputeServer rispetto all'esecuzione degli stessi carichi di lavoro in un ambiente puramente bare-metal, senza virtualizzazione?

Il software NVIDIA vComputeServer offre diversi vantaggi, tra cui più sicurezza per ambienti multi-tenant, semplicità di gestione con strumenti e infrastruttura per la virtualizzazione, monitoraggio a livello di host, applicazione e guest, migrazione in tempo reale per un uptime migliorato e un uso più efficiente delle risorse del data center, nonché e la possibilità di scalare le risorse della GPU da una frazione della GPU a più GPU con opzioni di programmazione per la granularità del provisioning.
Esiste una differenza di prestazioni quando si eseguono carichi di lavoro a elevati requisiti di elaborazione su vComputeServer rispetto ai server bare-metal?

L'esecuzione di un carico di elaborazione su server fisici genera sempre le prestazioni più ottimali, tuttavia le prestazioni su vGPU rispetto al bare metal rientrano tipicamente in un delta del 10% e di norma meno del 5%. I risultati possono variare a seconda del carico di lavoro e del numero di GPU utilizzate.

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Dove scaricare i driver NVIDIA per la distribuzione di GPU virtuali?

Quali schede GPU sono supportate dal software NVIDIA Virtual GPU e come scegliere quella giusta?

Quale software occorre per la soluzione NVIDIA Virtual GPU?

Come si ridimensiona correttamente l'ambiente VDI?

Come si quantificano i guadagni in termini di prestazioni derivanti dall'uso di NVIDIA Virtual GPU? Come si può dell'accelerazione con GPU?

Qual è la differenza tra l'esecuzione di carichi di lavoro IA, deep learning e scienza dei dati virtualizzati con NVIDIA vComputeServer rispetto all'esecuzione degli stessi carichi di lavoro in un ambiente puramente bare-metal, senza virtualizzazione?

Esiste una differenza di prestazioni quando si eseguono carichi di lavoro a elevati requisiti di elaborazione su vComputeServer rispetto ai server bare-metal?

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