NVIDIA 가상 컴퓨팅 서버

KVM 기반 인프라의 컴퓨팅 집약적 서버 워크로드 강화 

워크로드 최대화를 위한 최대 성능

AI, 딥 러닝 및 데이터 사이언스 워크플로우에는 전례 없는 수준의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. NVIDIA 가상 컴퓨팅 서버(vCS)는 인공 지능, 딥 러닝데이터 사이언스와 같은 컴퓨팅 집약적인 워크로드가 NVIDIA vGPU 기술 기반의 가상 머신(VM)에서 실행될 수 있도록 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU 및 A30을 포함한 최신 NVIDIA 데이터센터 GPU를 통해 Red Hat RHV/RHEL 및 기타 KVM 기반 하이퍼바이저에서 실행되는 데이터센터의 서버 가상화 가속화를 지원합니다.

최대한의 효율성을 위해 업스케일링

NVIDIA 가상 GPU는 GPU 가속 AI를 위한 하이퍼바이저 기반 가상화 환경에서 베어 메탈에 가까운 성능, 최대한의 활용성, 관리 및 모니터링을 제공합니다.

NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU에서 vCS로 딥 러닝 트레이닝의 성능 확장

개발자, 데이터 사이언티스트, 연구원 및 학생들은 딥 러닝 트레이닝을 위해 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다. A100 Tensor 코어 GPU는 워크로드를 가속화하여 더 많은 작업을 더 빠르게 처리할 수 있도록 해줍니다. NVIDIA 소프트웨어인 가상 컴퓨팅 서버는 여러 GPU를 사용하는 대규모 딥 러닝 트레이닝 모델로 확장할 때도 베어 메탈과 거의 같은 성능을 제공합니다.

vCS를 사용하는 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU에서 MIG를 통한 딥 러닝 추론 처리량 성능

다중 인스턴스 GPU(MIG)는 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU에서만 찾아볼 수 있는 기술로, A100 GPU를 각각 자체 고대역폭 메모리, 캐시 및 컴퓨팅 코어를 포함한 완전히 격리된 최대 7개의 인스턴스로 분할합니다. MIG는 MIG 인스턴스당 하나의 VM으로 가상 컴퓨팅 서버와 함께 사용할 수 있습니다.   베어 메탈에서와 vCS로 가상화된 경우 모두 여러 MIG 인스턴스에서 추론 워크로드를 실행할 때 성능이 일관적입니다.

IT 관리자를 위한 리소스

NVIDIA 가상 컴퓨팅 서버가 KVM 기반 인프라에서 성능을 극대화하고 IT 관리를 간소화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

활용성 최적화

활용성 최적화

중요한 GPU 리소스를 활용하여 추론과 같은 가벼운 워크로드 또는 딥 러닝 트레이닝 등의 더 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 대해 여러 가상 GPU를 원활하게 프로비저닝하세요.

관리의 편리성 및 모니터링

관리의 편리성 및 모니터링

데이터 사이언티스트와 연구원들이 사용하는 시스템의 고가용성과 가동 시간을 보장합니다. 게스트, 호스트 및 애플리케이션 수준에서 GPU 성능을 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 일시 중단/재개 및 라이브 마이그레이션과 같은 관리 도구도 사용할 수 있습니다. GPU 가상화의 운영 이점에 대해 자세히 알아보세요.

지원되는 vGPU찾아보기

가상 컴퓨팅 서버는 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU, NVIDIA A40 Tensor 코어 GPU, NVIDIA T4 Tensor 코어 GPU, NVIDIA V100 Tensor 코어 GPU를 포함하여 사용 가능한 가장 강력한 GPU로 지원됩니다.

권장되는 가상화를 위한 NVIDIA GPU 전체 목록을 참조하세요.

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