助力运行计算密集程度极高的服务器工作负载
AI、深度学习和数据科学工作流程需要出色的计算能力。借助新款 NVIDIA 数据中心 GPU（包括 NVIDIA A100 和 A30 Tensor Core GPU），NVIDIA 虚拟计算服务器 (vCS) 可助力数据中心加速服务器虚拟化，以便可以在由 NVIDIA vGPU 技术驱动的虚拟机 (VM) 中运行计算密集程度极高的工作负载（例如人工智能、深度学习和数据科学）。虚拟化不是前进了一小步，而是大幅飞跃。
NVIDIA 虚拟 GPU 在虚拟化环境中提供接近裸机的性能，在基于 Hypervisor 的虚拟化环境中为 GPU 加速的 AI 提供更高的利用率、管理性能和监控性能。
开发者、数据科学家、研究人员和学生需要强大的计算能力来进行深度学习训练。A100 Tensor Core GPU 可加速工作负载，从而提升工作效率。NVIDIA 虚拟计算服务器软件的性能与裸机几乎相同，即使扩展至使用多个 GPU 的大型深度学习训练模型也是如此。
多实例 GPU (MIG) 是一项技术（只有 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 采用了这项技术），可将 A100 GPU 划分为多达七个实例，每个实例彼此完全隔离，拥有自己的高带宽显存、缓存和计算核心。MIG 可用于虚拟计算服务器，每个 MIG 实例对应一个 VM。 在裸机和利用 vCS 的虚拟化环境中，在多个 MIG 实例上运行推理工作负载时，性能始终如一。
详细了解 NVIDIA 虚拟计算服务器如何帮助更大限度提升性能和简化 IT 管理。
利用宝贵的 GPU 资源，为轻量级工作负载（如推理）无缝调配 GPU 共享，或为计算密集型工作负载（如深度学习训练）无缝调配多个虚拟 GPU。
确保数据科学家和研究人员所依赖的系统具有高可用性和长运行时间。轻松监控来宾级、主机级和应用程序级的 GPU 性能。您还可以利用管理工具，如暂停/恢复和实时迁移。详细了解 GPU 虚拟化的运营优势。
多数功能强大的 NVIDIA GPU 都支持虚拟计算服务器，包括 NVIDIA A100 Tensor Core GPU、NVIDIA A40 Tensor Core GPU、NVIDIA T4 Tensor Core GPU 和 NVIDIA V100 Tensor Core GPU。
请参阅推荐的适用于虚拟化的 NVIDIA GPU 的完整列表。
NVIDIA 合作伙伴拥有广泛的 OEM 合作伙伴生态系统，可在查找认证服务器页面上查找这些合作伙伴。
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NVIDIA 虚拟 PC (vPC)、虚拟应用程序 (vApp) 和 NVIDIA RTX 虚拟工作站 (vWS) 是专为知识工作者和创意或技术专业人士设计的客户端虚拟图形计算产品。vCS 则适用于 AI、深度学习和数据科学等计算密集型服务器工作负载。
否，vCS 的许可方式与 vPC/vApp 和 vWS 不同。vPC/vApp 和 vWS 按并发用户 (CCU) 授予许可，提供永久许可或按年订阅许可。因为 vCS 适用于服务器计算工作负载，所以其许可证与 GPU 绑定，而不是与用户绑定。因此，vCS 按照 GPU 提供按年订阅许可。有关许可的更多详细信息，请查看 NVIDIA 虚拟 GPU 包装、定价和许可指南 (NVIDIA Virtual GPU Packaging, Pricing and Licensing Guide)。
有关详细支持表格，请参阅 NVIDIA vGPU 软件文档页面上软件版本下的受支持产品链接。vCS 受 NVIDIA A100、A40、A30 和 A10 GPU 支持。
有关详细支持表格，请参阅 NVIDIA vGPU 软件文档页面上软件版本下的受支持产品链接。Red Hat RHV/RHEL 和 Nutanix AHV 支持 NVIDIA vCS。VMware vSphere 支持搭载 NVIDIA AI Enterprise 软件套件。
请参阅 vGPU 认证服务器页面，获取所有 vGPU 产品的认证服务器完整列表。
可以，容器可以在 VM 中与 vCS 一起运行。NVIDIA NGC 提供 GPU 加速容器的完整目录，它们适用于深度学习、机器学习和 HPC。也可以不使用容器而使用 vCS 直接在 VM 中运行工作负载。
适用于使用图形应用程序的创意和技术专业人士的虚拟工作站。
适用于使用办公效率应用程序和多媒体的知识工作者的虚拟桌面 (VDI)。
采用远程桌面会话主机 (RDSH) 解决方案的应用程序流。
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