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GPUs zur Virtualisierung

VIRTUALISIERUNGSSOFTWARE AUF NVIDIA GRAFIKPROZESSOREN

Bei NVIDIA-Grafikprozessoren wird Software für virtuelle NVIDIA-Grafikprozessoren (vGPU) verwendet.
​​​​​​​Weiter unten finden Sie den richtigen Grafikprozessor für Ihre Bedürfnisse.
GPU
A100
A30
A40
A10
A16
Grafikprozessor-
​​​​​​​architektur
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
Speichergröße
40 GB HBM2
24 GB GDDR6
48 GB GDDR6
24 GB GDDR6
64 GB GDDR6 (16 GB pro Grafikprozessor)
Virtualisierungs-
​​​​​​​Workload
Virtualisiertes Computing mit höchster Leistung, einschließlich KI, HPC und Datenverarbeitung, einschließlich Unterstützung für bis zu 7 MIG-Instanzen. Upgradepfad für V100/V100S Tensor Core GPUs.
Virtualisieren Sie Mainstream-Computing- und KI-Inferenz und unterstützen Sie bis zu 4 MIG-Instanzen.
Mit NVIDIA RTX® Virtual Workstation (vDWS) lassen sich erweiterte und hochwertige 3D-Designs und kreative Workflows entwickeln. Upgradepfad für Quadro RTX™ 8000, RTX 6000.
Virtuelle Einstiegs- bis erweiterte Workstations für Design und Engineering mit NVIDIA vWS. Führen Sie auch grafikreiche virtuelle Desktops mit vPC und Deep-Learning-Inferenzen mit vCS aus. Upgradepfad für T4, RTX 6000.
Office-Produktivitätsanwendungen, Streaming-Tools für Video- und Telekonferenzen für grafikreiche virtuelle Desktops, auf die Sie von jedem Ort aus zugreifen können. Upgradepfad für M10.
vGPU-Softwareunterstützung
NVIDIA Virtual Compute Server (vCS)
NVIDIA vCS
NVIDIA RTX vWS, NVIDIA Virtual PC (vPC), NVIDIA Virtual Apps (vApps), vCS
NVIDIA RTX vWS, vPC, vApps, vCS
NVIDIA RTX vWS, vPC, vApps, vCS
GPU
V100
RTX 8000
RTX 6000
T4
M10
P6
Grafikprozessor-
​​​​​​​architektur
NVIDIA Volta
NVIDIA Turing
NVIDIA Turing
NVIDIA Turing
NVIDIA Maxwell
NVIDIA Pascal
Speichergröße
32/16 GB HBM2
48 GB GDDR6
24 GB GDDR6
16 GB GDDR6
32 GB GDDR5 (8 GB per GPU)
16 GB GDDR5
Virtualisierungs-
​​​​​​​Workload
Ultrahohes Rendering, Simulation und 3D-Design mit NVIDIA vWS. KI, Deep Learning und Datenwissenschaft mit NVIDIA vCS.
Arbeiten Sie mit NVIDIA vWS mit den größten und komplexesten RTX-fähigen Rendering-, 3D-Design- und Kreativanwendungen.
Mit RTX-Anwendungen und NVIDIA vWS lassen sich erweiterte und hochwertige 3D-Designs und kreative Workflows entwickeln.
Virtuelle Workstations für 3D-Design und Engineering der Einstiegsstufe mit vWS. Führen Sie auch virtuelle Desktops mit vPC oder Deep Learning und Inferenzen mit vCS aus.
Wissensarbeiter, die moderne Produktivitäts-Apps und Windows 10 verwenden.
Kunden, die GPUs mit Formfaktor für Blade-Server benötigen. Idealer Upgradepfad für M6.
vGPU-Softwareunterstützung
vWS, vPC, vApp, vCS
​​​​​​​vWS, vPC, vApp, vCS
vWS, vPC, vApp, vCS
​​​​​​​vWS, vPC, vApps, vCS
vWS, vPC, vApps
vWS, vPC, vApps, vCS

BESCHLEUNIGTE RECHENLEISTUNG, VIRTUALISIERT

KI, Deep Learning und Datenwissenschaft erfordern beispiellose Rechenleistung. Mit dem Virtual Compute Server von NVIDIA (vCS) können Rechenzentren die Servervirtualisierung mit aktuellen NVIDIA-Grafikprozessoren für Rechenzentren beschleunigen, etwa den NVIDIA A100 und A30 Tensor Core-GPUs, sodass auch die rechenintensivsten Workloads, wie z. B. künstliche IntelligenzDeep Learning und Datenwissenschaften, auf einer virtuellen Maschine (VM) mit NVIDIA vGPU-Technologie ausgeführt werden können. Dies ist nicht etwa ein kleiner Schritt für die Virtualisierung, sondern ein großer Sprung.
SHOW DOCUMENT: vCS-Solution-Overview (PDF)

FÜR MAXIMALE EFFIZIENZ SKALIERT

NVIDIA Virtual GPUs bieten Ihnen nahezu Bare-Metal-Leistung in einer virtualisierten Umgebung, maximale Auslastung, Verwaltung und Überwachung in einer Hypervisor-basierten Virtualisierungsumgebung für GPU-beschleunigte KI.

Leistungsskalierung für Deep-Learning-Training mit vCS auf NVIDIA A100 Tensor-Core-GPUs

Entwickler, Datenwissenschaftler, Forscher und Studenten benötigen enorme Rechenleistung für Deep-Learning-Training. Unsere A100 Tensor-Core-GPU beschleunigt die Arbeit, wodurch schneller mehr erreicht werden kann. NVIDIA-Software, der Virtual Compute Server, bietet nahezu die gleiche Leistung wie Bare Metal, selbst wenn sie auf große Deep-Learning-Trainingsmodelle skaliert wird, die mehrere GPUs verwenden.

Durchsatzleistung bei Deep-Learning-Inferenz mit MIG auf NVIDIA A100 Tensor-Core-GPUs mit vCS

Multi-Instance GPU (MIG) ist eine Technologie, die nur auf der NVIDIA A100 Tensor-Core-GPU zu finden ist und die A100-GPU in bis zu sieben Instanzen partitioniert, die jeweils vollständig mit eigenem Speicher mit hoher Bandbreite sowie eigenem Cache und eigenen Rechenkernen isoliert sind. MIG kann mit Virtual Compute Server verwendet werden und bietet eine VM pro MIG-Instanz.  Die Leistung ist gleichbleibend, ob nun ein Inferenz-Workload über mehrere MIG-Instanzen auf Bare Metal ausgeführt oder mit vCS virtualisiert wird.

RESSOURCEN FÜR IT-MANAGER

Erfahren Sie, wie NVIDIA Virtual Compute Server die Leistung maximiert und das IT-Management vereinfacht.

Nutzungsoptimierung

Schöpfen Sie wertvolle GPU-Ressourcen voll aus, indem Sie GPUs nahtlos für einfachere Workloads wie Inferenz aufteilen oder mehrere virtuelle GPUs für rechenintensivere Workloads wie Deep-Learning-Training bereitstellen.

Verwaltbarkeit und Überwachung

Sichern Sie die Verfügbarkeit und Einsatzbereitschaft der Systeme, die Datenwissenschaftler und Forscher benötigen. Überwachen Sie die GPU-Leistung auf Gast-, Host- und Anwendungsebene. Sie können sogar Verwaltungstools wie Anhalten/Fortsetzen und Live-Migration nutzen. Erfahren Sie mehr über die betrieblichen Vorteile der GPU-Virtualisierung.

Vorteile für die IT entdecken

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