El software NVIDIA vGPU permite a todos los usuarios de infraestructura de escritorio virtual (VDI) aprovechar la potencia de una GPU NVIDIA.
GPU VIRTUALES DE NVIDIA MULTIPLICADAS
Potencia el rendimiento de GPU virtual
LA POTENCIA DE VARIAS vGPU
Las GPU virtuales de NVIDIA (vGPU) ahora pueden implementarse en una única máquina virtual (VM) para escalar el rendimiento de la aplicación y acelerar drásticamente los flujos de trabajo de producción.
CÓMO FUNCIONA
Para cargas de trabajo más ligeras, varias máquinas virtuales (VM) pueden compartir recursos de GPU con el software de GPU virtual NVIDIA.
Para modelos más grandes y flujos de trabajo cada vez más exigentes, NVIDIA Quadro® Virtual Desktop Workstation (vDWS) y el software NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) permiten asignar varias GPU a una sola VM.
NVIDIA® NVLink™ permite una interconexión directa de GPU a GPU de alta velocidad que proporciona un mayor ancho de banda para configuraciones de sistemas con varias GPU que las soluciones tradicionales basadas en PCIe.
Aprovecha su potencia y trabaja con mayor rapidez
Entrena modelos de aprendizaje profundo más rápido con múltiples GPU
Una carga de trabajo de entrenamiento profundo que ejecuta TensorFlow ResNet-50 con precisión mixta puede ejecutarse hasta 50 veces más rápido con varias GPU NVIDIA V100 y el software vCS que un servidor que solo usa CPU. Además, la ejecución de esta carga de trabajo en un entorno virtual basado en hipervisor mediante vCS tiene un rendimiento casi bueno como ejecutar la misma carga de trabajo en un entorno completo.
RENDIMIENTO DE LA FORMACIÓN DE APRENDIZAJE PROFUNDO
Hasta 50 veces más rápido con vCS & V100
Configuración del servidor: 2x Intel Xeon Gold (6140 3.2GHz) [VMware ESXI 6.7 U3, vCS 9.1 RC, NVIDIA V100 (perfil 32C), Driver 430.18] TensorFlow Resnet-50 V1, NGC 19.01, FP16 BS: 256
Acelera los plazos de comercialización y trabaja con modelos más grandes y complejos
Las simulaciones de ingeniería se ejecutan casi 7 veces más rápido, de forma más suave y segura cuando se ejecutan con varias GPU NVIDIA con Quadro vDWS, en comparación con CPU únicamente. En algunos casos, se pueden ejecutar con un coste mucho menor que una solución exclusiva para vCPU. Varias vGPU permiten un procesamiento exponencialmente más rápido con modelos de mayor fidelidad en un entorno VDI.
Mecánica de fluidos computacional (CFD) de ANSYS Fluent
Se realizaron pruebas en un servidor con 2 Intel Xeon Skylake (6148 @ 2,4 GHz y turbo @ 3,6 GHz), software NVIDIA Quadro vDWS, GPU Tesla V100 con perfil 32Q, controlador: 410.53, 256 GB de RAM, CentOS 7.4 64 bits. Modelo de referencia: modelo de cubierta de agua, RANS inestable, flujo interno, fluido (agua), tamaño 4, 20 períodos
Modelo de cojinete elastomérico Abaqus/Standard 2018
Se realizaron pruebas en un servidor con 2 CPU Intel Xeon Skylake (Xeon 6148 @ 2,4 GHz y 32 núcleos), software NVIDIA Quadro vDWS, GPU Tesla V100 con perfil 32Q, controlador: 410.53, 256 GB de vRAM, CentOS 7.4 64 bits. Modelo de referencia: ~450-550 TFLOPs, 5,9 M DOF, modelo de ejes simétricos altamente estático no lineal con carga y torsión no axial, solver de reserva directa (modelo cortesía de SIMULIA)
Encuentra el tiempo para perfeccionar tu trabajo
Renderiza imágenes de gran realismo con una rapidez hasta 4 veces mayor, desde casi cualquier lugar, lo que permite a los diseñadores ejecutar múltiples iteraciones en menos tiempo.
SOLIDWORKS Visualize (IRAY)
Se realizaron pruebas en un servidor con 2 CPU Intel Xeon Gold (6154 @ 3,0 GHz), 512 GB de RAM, RHEL 7.5, software NVIDIA Quadro vDWS, Tesla V100-32Q, controlador: 410.39, 256 GB de RAM, Windows 10 x64 RS3
Tiempo de renderizado de Blender Cycles (CUDA)
Se realizaron pruebas en un servidor con 2 CPU Intel Xeon Gold (6154 @ 3,0 GHz), 512 GB de RAM, RHEL 7.5, software NVIDIA Quadro vDWS, Tesla V100-32Q, controlador: 410.39, 256 GB de RAM, Windows 10 x64 RS3
MÁS INFORMACIÓN SOBRE CÓMO PUEDES APROVECHAR LAS VENTAJAS DE MULTI-vGPU
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APLICACIONES INDUSTRIALES CON TECNOLOGÍA MULTI-vGPU
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Renderizado, modelado y diseño