NVIDIA は本日、Quadro 仮想データセンター ワークステーション (Quadro vDWS) の最新の機能強化を発表しました。これは、仮想ワークステーションの高いパフォーマンスを実現することで、要求の厳しいグラフィックスとコンピューティング ワークフローを高速化することを目的としています。
100 つの Tesla V94 GPU を使用すると、リモートの仮想ワークステーションで作業するクリエイティブなプロフェッショナルは、魅力的でリアルなビジュアライゼーションを最大 100% 高速にレンダリングできます。 CPU のみのシステムと比較して、7 台の Tesla VXNUMX を利用することで、エンジニアや設計者は市場投入までの時間を短縮でき、シミュレーションを最大 XNUMX 倍の速さで完了できます。さらに、専門家は、IP と仕事がデータセンターで保護されている間、遠隔地で作業することができます。
新機能は次のとおりです。
- NVIDIA Quadro vDWS でマルチ GPU ワークロードを実行 – 単一の仮想マシン (VM) に最大 4 つの NVIDIA Tesla GPU を集約し、最もグラフィックスと計算を集中的に行うレンダリング、シミュレーション、および設計ワークフローを実現します。複数の仮想マシン間での GPU 共有に加えて、複数の Tesla GPU の集約がサポートされるようになりました。
- VMware vMotion を使用したライブ マイグレーション – IT 部門は、ユーザーに影響を与えたり、ダウンタイムを必要とせずに、NVIDIA GPU で高速化されたライブ VM を移行できるため、時間とリソースの両方を節約できます。この機能は、VMware vMotion、vSphere 6.7 u1 を備えた Quadro vDWS、GRID vPC、および GRID vApps ソフトウェア製品でサポートされるようになりました。
- NVIDIA Tesla T4 GPU のサポート – 前世代の Tesla P4 と同じロープロファイル、シングルスロット フォーム ファクターでありながら、フレームバッファが 70 倍になっています。新しい 4W Tesla TXNUMX は、マルチ GPU サポートと組み合わせることで、高度なレンダリング、シミュレーション、デザインなどの VDI 環境での要求の厳しいワークフローを可能にします。
- NVIDIA GPU Cloud (NGC) を使用した仮想マシン上の AI ワークロード – NGC は、TensorFlow、PyTorch、MXNet、TensorRT などの GPU で高速化されたディープ ラーニング コンテナーを AI 研究者に提供します。現在、Quadro vDWS の最新リリースでテストされており、これらの事前統合された GPU 高速化コンテナーには、NVIDIA CUDA Toolkit、NVIDIA ディープ ラーニング ライブラリ、およびオペレーティング システムが含まれています。
利用状況
マルチ GPU、VMware VMotion、および NGC コンテナのサポートは、2018 年秋後半に予定されています。NVIDIA vGPU ソフトウェアによる NVIDIA Tesla T4 のサポートは、2018 年末までに予定されています。
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