仮想 GPU により極めて計算負荷の高いサーバー ワークロードにパワーを
NVIDIA 仮想コンピューティング サーバー (vCompute Server) により、データ センターは GPU でサーバーの仮想化を高速化できます。その結果、人工知能 (AI)、ディープラーニング、HPC (ハイ パフォーマンス コンピューティング) など、非常に計算負荷の高いワークロードを仮想マシン (VM) で実行できます
GPU 共有 (分割使用) は、NVIDIA vGPU テクノロジでのみ可能です。複数の仮想マシンで GPU を共有し、GPU アクセラレーションを必要とする軽めのワークロードの使用率を最大化します。
GPU 集約により、VM から複数の GPU にアクセスできます。これはよく計算負荷の高いワークロードに必要となります。vCompute Server は、マルチ vGPU と P2P コンピューティングの両方に対応しています。マルチ vGPU では、GPU は直接接続されません。P2P では、 NVLink を介して帯域幅を広げます。
vComputeServer では、アプリレベル、ゲストレベル、ホストレベルでの監視をサポートしています。さらに、予防的管理機能では、vGPU 管理 SDK を通じて、ライブ マイグレーションの実行、中断と再開、およびユーザーの体験に影響を与える消費傾向を明らかにするしきい値を作成することができます。
NVIDIA GPU Cloud (NGC) は、GPU 最適化ソフトウェア用のハブであり、 ディープラーニング、機械学習、HPC のワークフローを簡素化します。また、NVIDIA vCompute Server で仮想化環境をサポートするようになりました。
NVIDIA® NVLink™は、高速な GPU-GPU の直接相互接続であり、帯域幅を広くし、リンク数を増やし、マルチ GPU システム設定のスケーラビリティを向上させます。現在は、NVIDIA 仮想 GPU (vGPU) テクノロジにより、仮想的にサポートされています。
エラー修正コード (ECC) とページ リタイアメントにより、データ破壊に敏感なアプリケーションの処理により高い信頼性をもたらします。GPU が非常に大きなデータセットを処理し、長期間にわたってアプリケーションを実行する大規模クラスターコンピューティング環境では、これらは特に重要です。
GRID vPC/vApps と Quadro vDWS は、ナレッジ ワーカーおよびクリエイティブ系または技術系の専門家向けに設計された、仮想グラフィックス用のクライアント コンピューティング製品です。vCompute Server は、AI、ディープラーニング、HPC など、計算負荷の高いサーバー ワークロードに適しています。
いいえ、vCompute Server のライセンス付与は、GRID vPC/vApps および Quadro vDWS とは異なります。GRID vPC/vApps および Quadro vDWS の場合、同時接続ユーザー (CCU) 単位で、永久ライセンスまたは年間サブスクリプションとしてライセンスが付与されます。vCompute Server は、サーバー コンピューティング ワークロードに適しているため、ライセンスはユーザーではなく、物理 GPU に関連付けられています。したがって、vCompute Server の場合は、物理GPU 単位の年間サブスクリプションとしてライセンスが付与されます。ライセンスの詳細については、「NVIDIA Virtual GPU Packaging, Pricing, and Licensing Guide」を参照してください。
vCompute Server の推奨 NVIDIA GPU として、ディープラーニングのトレーニングおよび HPC 向けには NVIDIA V100 を、ディープラーニングの推論向けには NVIDIA T4 をお勧めします。Quadro RTX™ 6000 と RTX 8000 に加え、NVIDIA P40、P100、および P6 など、Pascal ベースの GPU も対応しています。
全 vGPU 製品についての認定サーバーの全リストを確認するには、vGPU 認定サーバーのページを参照してください。
はい、 vCompute Server では、VM 内でコンテナーを実行できます。NVIDIA NGC では、ディープラーニング、機械学習、HPC に適した GPU 対応コンテナーの総合カタログを提供しています。vCompute Server を使用し、コンテナーなしで、ワークロードを VM 内で直接実行することもできます。
製品リリース ノートと対応サードパーティ製ソフトウェア製品をご覧ください。.