NVIDIA 仮想コンピューティングサーバー: vCS

AI、ディープラーニング、データサイエンス向けにコンピューティングを仮想化

NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) は、NVIDIA A100 Tensor コア GPU¹ 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を仮想マシン (VM) で実行可能となります。

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特徴

GPU 共有

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。

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GPU 集約

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。vCS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。

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管理機能と監視機能

vCS 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。

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NGC

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 vCS で仮想化環境をサポートするようになりました。

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P2P コンピューティング

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。

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ECC とページリタイアメント

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。

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マルチインスタンス GPU (MIG)

マルチインスタンス GPU (MIG) は、データセンターの機能を拡張する革命的なテクノロジです。各 NVIDIA A100 Tensor コア GPU を最大 7 つのインスタンスに分割、ハードウェアレベルで完全に分離および保護、それぞれに高帯域幅のメモリ、キャッシュ、コンピューティングコアを与えることができます。vCS ソフトウェアを利用することで、VM を各 MIG インスタンスで実行できます。ハイパーバイザーをベースとしたサーバー仮想化による管理、監視、運用上の利点が組織に与えられます。

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GPUDirect

GPUDirect^® RDMA (リモートダイレクトメモリアクセス) を利用すると、ネットワークデバイスが GPU メモリに直接アクセスすることを可能にします。CPU ホストメモリをバイバスし、GPU と GPU の間の通信レイテンシが減少させ、CPU の負荷がオフロードされます。

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推奨 GPU

	NVIDIA A100¹	NVIDIA V100S	NVIDIA A40¹	NVIDIA RTX 8000	NVIDIA RTX 6000	NVIDIA T4
メモリ	40 GB HBM2	32 GB HBM2	48 GB GDDR6	48 GB GDDR6	24 GB GDDR6	16 GB GDDR6
ピーク FP32	19.5 TFLOPS	16.4 TFLOPS	38.1 TFLOPS	14.9 TFLOPS	14.9 TFLOPS	8.1 TFLOPS
ピーク FP64	9.7 TFLOPS	8.2 TFLOPS	-	-	-	-
NVLink: VM あたりの GPU の数	最大 8	最大 8	2	2	2	-
ECC とページリタイアメント
VM あたりのマルチ GPU	最大 16	最大 16	最大 16	最大 16	最大 16	最大 16

¹NVIDIA A40 GPU は、今後の NVIDIA 仮想 GPU (vGPU) リリースでサポートされます。

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よく寄せられる質問

vCS は、GRID vPC/vApps や Quadro vDWS と何が違いますか?

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。vCS 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。
vCS のライセンスは、GRID vPC/vApps および Quadro vDWS と同様の方法で付与されますか?

いいえ、vCS 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。vCS 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、vCS 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。
vCS は、どの NVIDIA GPU に対応していますか?

上記の推奨 GPU の表を参照してください。vCS 向け推奨 GPUとして NVIDIA V100S、V100、T4、RTX 8000 に加えて、NVIDIA P100、P40、P6 もサポートされています。NVIDIA A 100 Tensor コア GPUも間もなくサポートされます。
vCS を実行する認定済みサーバーはどれですか?

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。
vCS でコンテナーを使用できますか?

はい、 vCS 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。vCS 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。

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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。.

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NVIDIA Virtual Compute Server

AI、ディープラーニング、データ サイエンス向けにコンピューティングを仮想化

特徴

GPU 共有

GPU 集約

管理機能と監視機能

NGC

P2P コンピューティング

ECC とページ リタイアメント

マルチインスタンス GPU (MIG)

GPUDirect

推奨 GPU

仮想化のパートナー

よく寄せられる質問

vCS は、GRID vPC/vApps や Quadro vDWS と何が違いますか?

vCS のライセンスは、GRID vPC/vApps および Quadro vDWS と同様の方法で付与されますか?

vCS は、どの NVIDIA GPU に対応していますか?

vCS を実行する認定済みサーバーはどれですか?

vCS でコンテナーを使用できますか?

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