NVIDIA 虚拟计算服务器

助力运行计算密集程度极高的服务器工作负载

Accelerated Compute, 加速计算, Virtualized, 虚拟化

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数据科学)。虚拟化不是前进了一小步,而是大幅飞跃。

经过升级,可实现更高效率

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。

利用基于 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的 VCS 实现深度学习训练性能扩展

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。

依托基于 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的 MIG,利用 vCS 实现深度学习推理吞吐量性能

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。

面向 IT 经理的资源

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。

利用率优化

利用率优化

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。

可管理性和监控

可管理性和监控

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。

浏览受支持的 vGPU

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。

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