NVIDIA Virtual Compute Server

計算負荷の高いサーバー ワークロードを強化

高速コンピューティング、仮想化

AI、ディープラーニング、データ サイエンスのワークフローでは、かつてないほどの計算処理能力を必要とします。NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) は、NVIDIA A100 Tensor コア GPU を含む、最新の NVIDIA データ センター GPU でデータ センターのサーバー仮想化を加速します。人工知能 (AI)ディープラーニングデータサイエンスなど、非常に多くの計算リソースを必要とするワークロードが、NVIDIA vGPU テクノロジを採用した仮想マシン (VM) で実行できます。これは仮想化にとって取るに足りない一歩ではありません。大きな飛躍です。

効率を最大化するアップスケーリング

NVIDIA 仮想 GPU は、GPU で加速された AI 向けのハイパーバイザーベースの仮想化環境で、ベア メタルに近いパフォーマンスを実現し、最大限の使用率、管理、監視を実現できます。

NVIDIA A100 Tensor コア GPU 上の vCS を使用したディープラーニング トレーニングのパフォーマンスのスケーリング

開発者、データ サイエンティスト、研究者、学生は、ディープラーニングのトレーニングに膨大な量の計算処理能力を必要としています。NVIDIA の A100 Tensor コア GPU がワークロードを加速し、より高速で実行できるようにします。NVIDIA ソフトウェアと仮想コンピューティング サーバーは、複数の GPU を使用する大規模なディープラーニングのトレーニング モデルにスケーリングする場合でも、ベア メタルとほぼ同じパフォーマンスを実現します。

vCS を使用した NVIDIA A100 Tensor コア GPU での MIG によるディープラーニング推論のスループット パフォーマンス

マルチインスタンス GPU (MIG) は、NVIDIA A100 Tensor コア GPU でのみ使用されるテクノロジで、A100 GPU を 7 つのインスタンスに分割し、それぞれが独自の高帯域幅メモリ、キャッシュ、コンピューティングのコアで完全に分離されます。MIG では、仮想コンピューティング サーバーで各 MIG インスタンスに 1 つの VM を使用できます。  ベア メタルと vCS による仮想化の両方で、複数の MIG インスタンスを対象に推論ワークロードを実行しても、パフォーマンスは安定します。

IT 管理者向けのリソース

NVIDIA Virtual Compute Server がパフォーマンスを最大化し、IT 管理を簡素化する詳細について、ご覧ください。

使用率の最適化

使用率の最適化

貴重な GPU リソースを利用して、推論などの軽いワークロードには GPU 共有をシームレスにプロビジョニングしたり、ディープラーニング トレーニングなどの計算負荷の高いワークロードには複数の仮想 GPU をプロビジョニングすることができます。

管理性と監視

管理性と監視

データ サイエンティストや研究者が利用するシステムの高可用性とアップタイムを確保します。ゲスト、ホスト、アプリケーションの各レベルで GPU パフォーマンスを簡単に監視できます。一時停止/再開やライブ マイグレーションなどの管理ツールを利用することもできます。GPU 仮想化の運用上のメリットの詳細について、ご覧ください。

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Virtual Compute Server は、NVIDIA A100 Tensor コア GPU、NVIDIA A40 Tensor コア GPU、NVIDIA T4 Tensor コア GPU、NVIDIA V100 Tensor コア GPU など、最もパワフルな NVIDIA GPU によってサポートされています。

推奨される仮想化向け NVIDIA GPU の全リストをご覧ください。

NVIDIA は、「認定サーバーを探す」ページに掲載されている、OEM パートナーの幅広いエコシステムと提携しています。

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