為 KVM 基礎架構的高運算需求伺服器工作負載提供動力
人工智慧、深度學習和資料科學工作流程需要前所未有的運算能力。NVIDIA 虛擬化運算伺服器讓 Red Hat RHV/RHEL 與其他 KVM 虛擬機器監視器上執行的資料中心透過最新的 NVIDIA 資料中心 GPU (包含 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU和 A30)，加速伺服器虛擬化，使運算密集工作負載，例如人工智慧、深度學習和資料科學得以在 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。
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。
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。
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。
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 KVM 基礎架構的 IT 管理工作。
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。
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。
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。
查看適用於虛擬化的 NVIDIA GPU 完整推薦清單。
NVIDIA 合作夥伴擁有廣闊的 OEM 合作夥伴生態系，您可以在尋找經認證的伺服器頁面上找到這些合作夥伴。
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NVIDIA 虛擬 PC (vPC) 和虛擬應用程式 (vApp) 以及 NVIDIA RTX 虛擬工作站 (vWS) 是專為知識工作者、創意或技術專業人士虛擬繪圖需求所設計的用戶端運算產品。虛擬化運算伺服器適用於運算密集的伺服器工作負載，例如人工智慧、深度學習和資料科學。
否，取得虛擬化運算伺服器授權的方式與其他三者不同。虛擬 PC/虛擬應用程式和 NVIDIA RTX 虛擬工作站是以同時上線的使用者 (CCU) 為單位授權，可以採用永久授權或年度訂閱的方式。由於虛擬化運算伺服器適用於伺服器運算工作負載，授權是綁定 GPU 而非使用者。因此，虛擬化運算伺服器是以 GPU 為單位授權的年度訂閱。如需授權的詳細資料，請參閱 NVIDIA 虛擬化 GPU 包裝、定價和授權指南。
若要瞭解詳細的支援矩陣，請參閱 NVIDIA 虛擬化 GPU 軟體文件頁面上的軟體版本下方的支援產品連結。VMware vSphere 和 Red Hat RHEL/RHV 支援搭載 NVIDIA A100、 A40、A30 和 A10 Tensor 核心 GPU 的虛擬化運算伺服器。
若需詳細的支援表格，請參閱 NVIDIA 虛擬化 GPU 軟體文件頁面中軟體版本下方的支援產品連結。Red Hat RHV/RHEL、Nutanix、Canonical 和 SUSE 支援虛擬化運算伺服器等 KVM 虛擬機器監視器。
請參閱虛擬化 GPU 認證伺服器頁面取得所有虛擬化 GPU 產品的認證伺服器完整清單。
可以，容器可以在使用虛擬化運算伺服器的虛擬機器中執行。NVIDIA NGC 提供一系列完備的 GPU 加速深度學習、機器學習和高效能運算容器。工作負載也可以使用虛擬化運算伺服器直接在虛擬機器中執行，且不需容器。
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。
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)。
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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