NVIDIA 虛擬化運算伺服器

支援運算最密集的伺服器工作負載

加速運算、虛擬化

人工智慧、深度學習和資料科學工作流程需要前所未有的大量運算能力。NVIDIA 虛擬化運算伺服器 (vCS) 讓資料中心透過最新的 NVIDIA 資料中心 GPU (包含 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU),加速伺服器虛擬化,使運算密集工作負載,例如人工智慧深度學習資料科學得以在 NVIDIA 虛擬化 GPU 技術支援的虛擬機器 (VM) 中執行。這不是虛擬化領域的一個小進步,而是一大躍進。

升級以達到最高效率

NVIDIA 虛擬化 GPU 可在以虛擬機器監視器所打造的虛擬化環境中達到近乎裸機的效能、最高使用率、管理和監控能力。

利用 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 上的虛擬化運算伺服器,擴充深度學習訓練效能

開發人員、資料科學家、研究人員和學生都需要大量的運算能力來進行深度學習訓練。我們的 A100 Tensor 核心 GPU 可加速工作負載,讓他們更快完成訓練。NVIDIA 軟體虛擬化運算伺服器可提供近乎裸機的效能,即使擴充到使用多個 GPU 的大型深度學習訓練模型,效能也不會受到影響。

在使用虛擬化運算伺服器的 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 上,採用 MIG 的深度學習推論輸送量效能

多執行個體 GPU (MIG) 是一種只有 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 具備的技術,可將 A100 GPU 分隔成最多七個執行個體,各自完全獨立且具備個別的高頻寬記憶體、快取和運算核心。MIG 可用於虛擬化運算伺服器,每個 MIG 執行個體可執行一個虛擬機器。  多個 MIG 執行個體中運行推論工作負載時,無論是在在裸機上還是經過虛擬化運算伺服器虛擬化,效能都是一致的。

專為 IT 管理提供的技術資源

深入瞭解 NVIDIA 虛擬化運算伺服器如何協助發揮極致效能並簡化 IT 管理。

使用率最佳化

使用率最佳化

利用寶貴的 GPU 資源,流暢地為較輕量的工作負載 (如推論) 佈建 GPU 共享,或為更運算密集的工作負載 (如深度學習訓練) 提供多個虛擬化 GPU。

管理和監控

管理和監控

確保資料科學家和研究人員所依賴的系統具備高可用性和長運行時間。輕鬆監控訪客、主機和應用程式層級的 GPU 效能。您甚至可以運用暫停/回復和即時移轉等管理工具。深入瞭解 GPU 虛擬化的操作效益。

瀏覽支援的虛擬化 GPU

虛擬化運算伺服器具備市面上最強大的 NVIDIA GPU 支援,包括NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU、NVIDIA A40 Tensor 核心 GPU、NVIDIA T4 Tensor 核心 GPU 和 NVIDIA V100 Tensor 核心 GPU。

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常見問題

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適合使用繪圖應用程式的創意和技術專業人士的虛擬工作站。

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適合使用辦公室生產力應用程式 & 多媒體的專業知識從業人員的虛擬桌面 (VDI)。

NVIDIA 虛擬應用程式 (vApp)

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利用遠端桌面共享主機 (RDSH) 解決方案進行應用程式串流。

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