Mit der NVIDIA vGPU-Software kann jeder VDI-Nutzer (Virtual Desktop Infrastructure) die Vorteile einer NVIDIA-GPU nutzen.
MEHRERE VIRTUELLE NVIDIA-GPUs
Leistungsschub für virtuelle GPUs
DIE VORTEILE MEHRERER vGPUs
Virtuelle GPUs (vGPUs) von NVIDIA können nun in einer einzelnen virtuellen Maschine (VM) eingesetzt werden, um die Anwendungsleistung zu skalieren und Produktions-Workflows erheblich zu beschleunigen.
FUNKTIONSWEISE
Für leichtere Workloads können mehrere virtuelle Maschinen (VMs) GPU-Ressourcen mit der Software für virtuelle GPUs von NVIDIA gemeinsam nutzen.
Für größere Modelle und immer anspruchsvollere Workflows ermöglichen es die NVIDIA Quadro® Virtual Desktop Workstation (vDWS) und die NVIDIA Virtual Compute Server(vCS)-Software, mehrere GPUs einer einzelnen VM zuzuweisen.
NVIDIA® NVLink™ ermöglicht eine schnelle, direkte GPU-zu-GPU-Verbindung, die eine höhere Bandbreite für Systemkonfigurationen mit mehreren GPUs bietet als herkömmliche PCIe-basierte Lösungen.
Nutzen Sie die Vorteile, um Ihre Arbeitsabläufe zu beschleunigen
Deep-Learning-Modelle mit mehreren GPUs schneller trainieren
Ein Trainings-Workload für Deep Learning, der auf dem TensorFlow ResNet-50 mit Mixed-Precision ausgeführt wird, kann mit mehreren NVIDIA V100-GPUs und der vCS-Software bis zu 50-mal schneller ausgeführt werden als auf einem Server, der nur mit CPUs arbeitet. Darüber hinaus läuft die Ausführung dieses Workloads in einer Hypervisor-basierten virtuellen Umgebung mit NVIDIA vCS mit einer nahezu gleichen Leistung ab wie die Ausführung desselben Workloads in einer Bare-Metal-Umgebung.
LEISTUNG FÜR DEEP-LEARNING-TRAINING
Bis zu 50-mal schneller mit vCS und V100
Serverkonfiguration: 2x Intel Xeon Gold (6140 3,2 GHz) [VMware ESXI 6.7 U3, vCS 9.1 RC, NVIDIA V100 (32C-Profil), Treiber 430.18] TensorFlow Resnet-50 V1, NGC 19.01, FP16 BS: 256
Beschleunigen Sie die Markteinführungszeit und arbeiten Sie mit größeren und komplexeren Modellen
Im Vergleich zur rein CPU-basierten Nutzung laufen Entwicklungssimulationen, die mit mehreren NVIDIA-Grafikprozessoren mit Quadro vDWS betrieben werden, bis zu siebenmal schneller, flüssiger und sicherer. In einigen Fällen können sie, verglichen mit einer rein vCPU-basierten Lösung, wesentlich kostengünstiger ausgeführt werden. Mehrere vGPUs ermöglichen eine exponentiell schnellere Verarbeitung mit Modellen mit höherer Genauigkeit in einer VDI-Umgebung.
Ansys Fluent Computational Fluid Dynamics (CFD)
Tests wurden durchgeführt auf einem Server mit 2x Intel Xeon Skylake (6148 2,4 GHz Turbo–3,6 GHz), NVIDIA Quadro vDWS-Software, Tesla V100-GPUs mit einem Profil von 32Q, Treiber: 410.53, 256 GB RAM, CentOS 7.4 (64 bit). Benchmark-Modell: Wassermantel-Modell, Unsteady RANS, Innenströmung, Flüssigkeit: Wasser, Größe 4, 20 Zeitschritte
Abaqus/Standard 2018 Elastomerlagermodell
Tests wurden durchgeführt auf einem Server mit 2x Intel Xeon Skylake-CPUs (Xeon 6148 2,4 GHz 32-Core), NVIDIA Quadro vDWS-Software, Tesla V100-GPUs mit einem Profil von 32Q, Treiber: 410.53, 256 GB vRAM, CentOS 7.4 (64 bit). Benchmark-Modell: ~450–550 TFLOPs, 5,9 M DoF, hochgradig nichtlineare Statik, axialsymmetrisches Modell mit nicht axialsymmetrischer Belastung und Drehung, Direct Sparse-Solver (Modell: SIMULIA)
Finden Sie die Zeit, um Ihre Arbeit zu perfektionieren
Rendern Sie fotorealistische Szenen bis zu viermal schneller – von überall aus. Designer können so mehr Iterationen in noch kürzerer Zeit ausführen.
SOLIDWORKS Visualize (IRAY)
Tests wurden durchgeführt auf einem Server mit 2x Intel Xeon Gold-CPUs (6154 3,0 GHz), 512 GB RAM, RHEL 7.5, NVIDIA Quadro vDWS-Software, Tesla V100-32Q, Treiber: 410.39, 256 GB RAM, Windows 10 x64 RS3
Blender Cycles (CUDA) Render Time
Tests wurden durchgeführt auf einem Server mit 2x Intel Xeon Gold-CPUs (6154 3,0 GHz), 512 GB RAM, RHEL 7.5, NVIDIA Quadro vDWS-Software, Tesla V100-32Q, Treiber: 410.39, 256 GB RAM, Windows 10 x64 RS3
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