Veja por que mais clientes adotaram a virtualização acelerada por vGPU da NVIDIA
TECNOLOGIA DE GPU VIRTUAL NVIDIA
Acelere Todas as Cargas de Trabalho com as vGPUs NVIDIA
DESEMPENHO ACELERADO POR GPU PARA OS FLUXO DE TRABALHO EXIGENTES DE HOJE
A tecnologia de GPU virtual (vGPU) da NVIDIA usa a potência das GPUs NVIDIA e o software de GPU virtual da NVIDIA para acelerar todo o workflow virtual, de AI a infraestrutura de desktop virtual (VDI - Virtual Desktop Infrastructure). Ao tornar possível o desempenho da GPU para todas as máquinas virtuais (VM - Virtual Machine), a tecnologia vGPU permite que os usuários trabalhem com mais eficiência e produtividade.
COMO FUNCIONA
Em um ambiente de VDI com tecnologia de GPU virtual da NVIDIA, o software de GPU virtual da NVIDIA é instalado na camada de virtualização juntamente com o hipervisor. O software de GPU virtual da NVIDIA cria GPUs virtuais que permitem que todas as máquinas virtuais (VM) compartilhem uma GPU física instalada no servidor ou aloquem várias GPUs para uma única VM para poder impulsionar as cargas de trabalho mais exigentes. O software de virtualização da NVIDIA inclui um driver para todas as VMs. A workstation de datacenter virtual NVIDIA Quadro® (Quadro vDWS) inclui, por exemplo, o potente driver Quadro. Como o trabalho normalmente feito pela CPU é transferido para a GPU, o usuário tem uma experiência muito melhor e os aplicativos de criação e de engenharia mais exigentes podem ser compatíveis com um ambiente virtualizado e em cloud.
RECURSOS & VANTAGENS
MONITORAMENTO E INSIGHTS
Os insights completos em todo o pacote de virtualização permitem que você crie, implemente e ofereça suporte em grande escala com TCO mais baixo.
MIGRAÇÃO DINÂMICA
Habilite a migração dinâmica de VMs habilitadas por GPU usando Citrix XenMotion e suporte a VMware vMotion com NVIDIA vGPU.
MULTI-vGPU
Use a potência de até quatro GPUs por VM para possibilitar novos workflows de renderização, simulação e design.
UM PRODUTO PARA CADA CARGA DE TRABALHO
O software de GPU virtual da NVIDIA está disponível em quatro edições para atender às necessidades de vários casos de uso de virtualização.
NVIDIA Virtual Compute Server
(vCS)
Para cargas de trabalho de AI, deep learning e ciência de dados. Inclui um driver de computação NVIDIA.
NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS)
Para aplicações de gráficos profissionais, incluindo um driver NVIDIA Quadro.
NVIDIA GRID Virtual PC (GRID vPC)
Para desktops virtuais que fornecem multimídia, navegadores e aplicações de PC padrão.
NVIDIA GRID Virtual Applications
(GRID vApps)
Use com o Citrix XenApp ou outras soluções RDSH, como aplicações VMware Horizon.
PERGUNTAS FREQUENTES
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Onde obtenho os drivers NVIDIA para minha implementação de GPU virtual?
As soluções de GPU virtual da NVIDIA exigem componentes de licenciamento de hardware e software. Os drivers de computação, gráficos ou Quadro da NVIDIA estão disponíveis com sua licença de software de GPU virtual da NVIDIA e podem ser baixados no portal do cliente.
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Quais GPUs são compatíveis com o software de GPU virtual da NVIDIA e como sei qual delas é a mais adequada para mim?
Confira aqui a lista de GPUs da NVIDIA compatíveis com o software de GPU virtual da NVIDIA. Dependendo dos requisitos do software, da densidade de usuários e do formato do servidor, é possível que uma GPU seja recomendada no lugar de outras. Veja nosso catálogo de produtos para obter mais informações. Verifique também com seu OEM para saber qual GPU é compatível com sua plataforma específica.
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Qual software é necessário para a solução de GPU virtual da NVIDIA?
Há quatro edições de produtos de software para GPU virtual NVIDIA: NVIDIA GRID® Virtual Applications (GRID vApps), NVIDIA GRID Virtual PC (GRID vPC), NVIDIA Quadro vDWS e NVIDIA Virtual Compute Server (vCS). Uma Assinatura de Suporte, Atualização e Manutenção (SOMAs, Support, Update, e Maintenance Subscription) deve ser comprada juntamente com a licença de software de GPU virtual da NVIDIA. Consulte nosso guia de licenciamento para saber sobre quais recursos são compatíveis com cada edição de software.
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Como dimensionar corretamente meu ambiente de VDI?
O dimensionamento, em grande parte, depende dos tipos de cargas de trabalho que o cliente está executando e dos requisitos de exibição. Por exemplo, um perfil de vGPU de 1 GB pode ser suficiente para um usuário de VDI do Windows 10 com aplicações de uso geral, mas um designer com AutoCAD da Autodesk e três monitores de resolução em 4K pode precisar de 2GB ou mais de buffer de frames. É altamente recomendado ler as guias de desempenho por ISVs de terceiros para entender os requisitos exatos de cada aplicações. Os guias de dimensionamento de aplicações NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation também estão disponíveis para aplicações específicos.
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Como quantificar os ganhos de desempenho usando a GPU virtual da NVIDIA? Como podemos medir com precisão o impacto do uso da aceleração de GPU?
Os ganhos de desempenho são alcançados para cada tipo de solução de GPU virtual. Para designers, a execução de uma aplicação sem aceleração de GPU seria muito lenta, por exemplo. Para professores, a aceleração de GPU aumenta a densidade de processamento e melhora a experiência do usuário. Os ganhos podem ser quantificados usando ferramentas como VMware vRealize Operations (vROps) ou o gerador de perfil de GPU. Você também pode consultar nosso white paper que mede a experiência do usuário de um ambiente de VDI habilitado por GPU em um ambiente de VDI somente com CPU, usando métricas como latência, frames remotos e qualidade de imagem.
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Como a execução de cargas de trabalho de AI, deep learning e ciência de dados com o vCS se compara à execução das mesmas cargas de trabalho em um ambiente bare-metal sem virtualização?
O software vCS traz vários benefícios, incluindo maior segurança para ambientes de vários locatários; facilidade de gerenciamento com ferramentas e infraestrutura de virtualização; monitoramento nos níveis de host, aplicação e convidado; migração dinâmica para um melhor tempo de atividade e uso mais eficiente de recursos de datacenters e a capacidade de dimensionar recursos de GPUs de uma fração de uma GPU para várias GPUs com as opções de agendador para provisionar a granularidade.
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Há uma diferença de desempenho ao executar cargas de trabalho intensas de processamento no vCS, em vez de servidores bare-metal?
A execução de uma carga de trabalho de processamento em um bare-metal sempre produzirá o desempenho mais ideal. No entanto, o desempenho de vGPU comparado ao bare-metal será normalmente dentro de um delta de 10% de desempenho e geralmente é inferior a 5%. Os resultados podem variar de acordo com a carga de trabalho e o número de GPUs em uso.