Il software NVIDIA vGPU permette a ciascun utente dell'infrastruttura desktop virtuale (VDI) di sfruttare la potenza di una NVIDIA GPU.
NVIDIA VIRTUAL GPU MOLTIPLICATE
La superpotenza delle prestazioni della Virtual GPU
LA POTENZA DI PIÙ vGPU
Le NVIDIA Virtual GPU (vGPU) possono ora essere distribuite su una singola macchina virtuale (VM) per scalare le performance applicative e accelerare significativamente i flussi di lavoro di produzione.
COME FUNZIONA
Per carichi di lavoro più leggeri, più macchine virtuali possono condividere le risorse della GPU con il software NVIDIA Virtual GPU.
Per i modelli più grandi e per flussi di lavoro più esigenti la NVIDIA Quadro® Virtual Desktop Workstation (vDWS) e il software NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) consentono di assegnare più GPU alla stessa VM.
NVIDIA® NVLink™ offre alta velocità, interconnessione diretta GPU-GPU con maggiore larghezza di banda per configurazioni di sistema a più GPU rispetto alle soluzioni tradizionali basate su PCIe.
Sfrutta la potenza per lavorare più velocemente
Addestra modelli di deep learning più velocemente con più GPU
Un carico di lavoro di training su deep learning eseguito su TensorFlow ResNet-50 con precisione mista può diventare fino a 50 volte più veloce con più GPU NVIDIA V100 e il software vCS rispetto a un server con sole CPU. Inoltre, l'esecuzione di tale carico di lavoro in un ambiente virtuale basato su hypervisor con vCS raggiunge prestazioni simili all'esecuzione dello stesso carico di lavoro in un ambiente bare-metal.
PRESTAZIONI DI TRAINING CON DEEP LEARNING
Fino a 50 volte più veloce con vCS e V100
Configurazione server: 2 Intel Xeon Gold (6140 3.2GHz) [VMware ESXI 6.7 U3, vCS 9.1 RC, NVIDIA V100 (profilo 32C), Driver 430.18] TensorFlow Resnet-50 V1, NGC 19.01, FP16 BS: 256
Accelera il time-to-market e lavora con modelli più grandi e complessi
Le simulazioni tecniche risultano quasi 7 volte più veloci, più fluid e sicure se basate su più GPU NVIDIA con Quadro vDWS rispetto ai sistemi che usano solo CPU. In alcuni casi i costi risultano notevolmente ridotti rispetto alla soluzione con sola vCPU. L'uso di più vGPU permette di accelerare esponenzialmente l'elaborazione con modelli a fedeltà più elevata in ambienti VDI.
Fluidodinamica computazionale Ansys (CFD)
Sono stati eseguiti test su un server con 2 Intel Xeon Skylake (6148 2,4 GHz Turbo - 3,6 GHz), software NVIDIA Quadro vDWS, GPU Tesla V100 con profilo 32Q, driver - 410.53, RAM 256 GB, Cent OS 7.4 a 64-bit. Modello di benchmark: Water Jacket Model, Unsteady RANS, Internal Flow, Fluid- Water, dimensioni 4, 20 fasi
Modello per tenuta elastomerica Abaqus/Standard 2018
Sono stati eseguiti test su un server con 2 CPU Intel Xeon Skylake (Xeon 6148 2,4 GHz 32-core), software NVIDIA Quadro vDWS, GPU Tesla V100 con profilo 32Q, driver - 410.53, vRAM 256 GB, Cent OS 7.4 a 64-bit. Modello di benchmark: circa 450-550 TFLOPs, 5.9M DOF, Highly Nonlinear Static, modello asimmetrico con carico e twist non asimmetrici, Direct Spare Solver (modello offerto da: SIMULIA)
Trova il tempo per perfezionare il tuo lavoro
Rendering di scene fotorealistiche con una velocità 4 volte superiore, da qualsiasi luogo, per permettere ai progettisti di eseguire più iterazioni in meno tempo.
SOLIDWORKS Visualize (IRAY)
Test eseguiti su un server con 2 CPU Intel Xeon Gold (6154 3,0 GHz), RAM 512 GB, RHEL 7.5, software NVIDIA Quadro vDWS, Tesla V100-32Q, driver - 410.39, RAM 256 GB, Windows 10 x64 RS3
Tempi di rendering dei cicli blender (CUDA)
Test eseguiti su un server con 2 CPU Intel Xeon Gold (6154 3,0 GHz), RAM 512 GB, RHEL 7.5, software NVIDIA Quadro vDWS, Tesla V100-32Q, driver - 410.39, RAM 256 GB, Windows 10 x64 RS3
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CONTESTI INDUSTRIALI PER LA TECNOLOGIA MULTI-vGPU
Settore petrolifero
Simulazione, interpretazione di dati sismici
Produzione industriale
Simulazione, modellazione e design
Governo federale
Simulazione e training
