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.
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GPUs
A100
A30
A40
A16
A10
A2
Grafikprozessor-
​​​​​​​architektur
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
Speichergröße
80 GB HBM2
24 GB HMB2
48 GB GDDR6 with ECC
64 GB GDDR6 (16 GB pro Grafikprozessor)
24 GB GDDR6
16 GB GDDR6
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.
Office-Produktivitäts-anwendungen, Streaming-Tools für Video- und Telekonferenzen für grafikreiche virtuelle Desktops, auf die Sie von jedem Ort aus zugreifen können. Upgradepfad für M10.
Office-Produktivitäts-anwendungen, Streaming-Tools für Video- und Telekonferenzen für grafikreiche virtuelle Desktops, auf die Sie von jedem Ort aus zugreifen können.
Inferenz für Einsteiger mit geringem Stromverbrauch. geringem Platzbedarf und hoher Leistung für intelligente Videoanalysen (IVA) mit NVIDIA-KI in der Edge. 7-mal mehr Inferenzleistung
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
vPC/vApps, vCS, vWs
vPC/vApps, vCS, vWs, NVIDIA AI Enterprise
A6000 ImageA5000 ImageA4500 ImageA4000 ImageA2000 Image
GPU
A6000
A5000
A4500
A4000
A2000
Grafikprozessor-
​​​​​​​architektur
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
NVIDIA Ampere
Speichergröße
48 GB GDDR6
24 GB GDDR6
20 GB GDDR6
16 GB GDDR6
6 GB GDDR6 oder 12 GB GDDR6
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.
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.
Klein und Stromsparende Grafikkarte für kompakte Workstations, inklusive Tensor-Rechenkerne für Raytracing und KI-Beschleunigungen.
vGPU-Softwareunterstützung
vWS, vPC, vApp, vCS
​​​​​​​vWS, vPC, vApp, vCS
​​​​​​​vWS, vPC, vApp, vCS
vWS, vPC, vApp, vCS
​​​​​​​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.
Performance GPU Image
Performance With MIG Image

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.
Proviz nv pc workflow network vcs Image

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.

proviz nv monitor analytics vcs Image

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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NVIDIA P6

Datenblatt

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QUADRO RTX 6000

Datenblatt

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