NVIDIA Virtual Compute Server

Acelerando Cargas de Trabalho de Servidores para Infraestruturas Baseadas em KVM

Desempenho Máximo para Maximizar as Cargas de Trabalho

Os workflows de AI, deep learning e ciência de dados exigem uma quantidade sem precedentes de poder de computação. O NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permite que data centers executados no Red Hat Enterprise Linux, Red Hat Virtualization e outros hipervisores baseados em KVM com suporte para acelerar a virtualização de servidor com as mais recentes GPUs de data center NVIDIA, incluindo a GPU NVIDIA A100 Tensor Core e A30. Portanto, as cargas de trabalho de computação mais intensiva, como inteligência artificial, deep learning e ciência de dados, podem ser executadas em uma máquina virtual (VM) com tecnologia NVIDIA vGPU.

NVIDIA AI Enterprise

Com o NVIDIA AI Enterprise, as empresas acessam um conjunto de ponta a ponta, nativo no cloud de AI e com software de análise de dados que foi otimizado, certificado e suportado pela NVIDIA para rodar em VMware vSphere com Sistemas Certificados pela NVIDIA.

SAIBA MAIS

Dimensionadas para Garantir Máxima Eficiência

As GPUs virtuais da NVIDIA oferecem praticamente o mesmo desempenho que o de um sistema bare-metal em um ambiente virtualizado, além de uso, gerenciamento e monitoramento máximos em um ambiente de virtualização baseado em hipervisor para a AI acelerada por GPU.

Dimensionamento do Desempenho para o Treinamento de Deep Learning com o vCS em GPUs NVIDIA A100 Tensor Core

Desenvolvedores, cientistas de dados, pesquisadores e estudantes precisam de muita potência computacional para realizar o treinamento de deep learning. A GPU A100 Tensor Core acelera a carga de trabalho, permitindo que eles façam mais com mais rapidez. O Servidor de Computação Virtual da NVIDIA oferece quase o mesmo desempenho que o de um sistema bare-metal, mesmo com o dimensionamento para modelos grandes de treinamento de deep learning que usam várias GPUs.

Desempenho para o Rendimento de Inferências de Deep Learning com a MIG em GPUs NVIDIA A100 Tensor Core Usando o vCS

A GPU Multi-Instância (MIG - Multi-Instance GPU) é uma tecnologia exclusiva da GPU NVIDIA A100 Tensor Core, que divide a A100 em até sete instâncias, cada uma totalmente isolada com sua própria memória de alta largura de banda, cache e núcleos de computação. É possível usá-la com o Servidor de Computação Virtual, uma VM por instância da MIG. O vCS garante desempenho consistente na execução de cargas de trabalho de inferência em várias instâncias da MIG em ambientes virtualizados e bare-metal.

RECURSOS PARA GERENTES DE IT

Saiba como o Servidor de Computação Virtual da NVIDIA ajuda a maximizar a produtividade e simplificar o gerenciamento da IT em infraestruturas baseadas em KVM.

Otimização do Uso

Otimização do Uso

Use os valiosos recursos da GPU para provisionar, sem problemas, o compartilhamento da GPU para cargas de trabalho mais leves, como a de inferência, ou várias GPUs virtuais para cargas de trabalho que exigem muita computação, como a de treinamento de deep learning.

Capacidade de Gerenciamento e Monitoramento

Capacidade de Gerenciamento e Monitoramento

Garanta a alta disponibilidade e o tempo de atividade dos sistemas usados por cientistas de dados e pesquisadores. Monitore facilmente o desempenho da GPU no nível do convidado, do host e da aplicação. É possível até usar ferramentas de gerenciamento, como suspensão/retomada e migração dinâmica. Saiba mais sobre as vantagens operacionais da virtualização da GPU.

VEJA AS VANTAGENS PARA A IT

BUSCAR POR GPUs COMPATÍVEIS

Servidor de Computação Virtual é compatível com as GPUs NVIDIA mais potentes disponíveis, inclusive as GPUs NVIDIA A100 Tensor Core, NVIDIA A30 Tensor Core, NVIDIA A40, NVIDIA T4 e NVIDIA V100 Tensor Core.

Veja a lista completa de GPUs NVIDIA recomendadas para a virtualização.

A NVIDIA tem um amplo ecossistema de parceiros OEM que você pode conferir na página Encontre um Servidor Certificado.

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