NVIDIA ha annunciato oggi gli ultimi miglioramenti alle workstation Quadro Virtual Data Center (Quadro vDWS), mirati ad accelerare i flussi di lavoro di elaborazione e grafica impegnativi offrendo le prestazioni elevate di una workstation virtuale.
Utilizzando due GPU Tesla V100, i professionisti creativi che lavorano su workstation virtuali remote sono in grado di eseguire visualizzazioni avvincenti e realistiche, fino al 94% più veloci. Rispetto a un sistema basato solo sulla CPU, l'utilizzo di due Tesla V100 consente a ingegneri e progettisti di ridurre il time-to-market e di completare le simulazioni fino a 7 volte più velocemente. Inoltre, i professionisti possono lavorare in postazioni remote mentre il loro IP e il loro lavoro sono protetti nel data center.
Le nuove funzionalità includono:
- Esegui carichi di lavoro multi-GPU con NVIDIA Quadro vDWS: aggrega fino a quattro GPU NVIDIA Tesla in un'unica macchina virtuale (VM) per la maggior parte dei flussi di lavoro di rendering, simulazione e progettazione ad alta intensità di calcolo e grafica. Ora è supportata l'aggregazione di più GPU Tesla, oltre alla condivisione della GPU su più macchine virtuali.
- Migrazione live con VMware vMotion: l'IT può migrare VM live accelerate da GPU NVIDIA senza alcun impatto sugli utenti o richiedendo tempi di inattività, risparmiando tempo e risorse. Questa funzionalità è ora supportata sui prodotti software Quadro vDWS e GRID vPC e GRID vApps con VMware vMotion, vSphere 6.7 u1.
- Supporto per GPU NVIDIA Tesla T4: il framebuffer è raddoppiato pur mantenendo lo stesso fattore di forma a basso profilo e slot singolo della generazione precedente Tesla P4. Il nuovo Tesla T70 da 4 W consente flussi di lavoro impegnativi in un ambiente VDI che includono rendering, simulazione e progettazione avanzati se combinato con il supporto multi-GPU.
- Carichi di lavoro AI su macchine virtuali con NVIDIA GPU Cloud (NGC): NGC offre ai ricercatori di intelligenza artificiale contenitori di deep learning accelerati da GPU per TensorFlow, PyTorch, MXNet, TensorRT e altro ancora. Ora testati con l'ultima versione di Quadro vDWS, questi contenitori preintegrati e accelerati da GPU includono NVIDIA CUDA Toolkit, librerie di deep learning NVIDIA e un sistema operativo.
Disponibilità
Il supporto per contenitori multi-GPU, VMware VMotion e NGC è previsto per la fine dell'autunno 2018. Il supporto per NVIDIA Tesla T4 con il software NVIDIA vGPU è previsto entro la fine dell'anno 2018.
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