GPU-beschleunigtes Computing ist auf dem Vormarsch.
Unternehmen verwenden KI-basierte Anwendungen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu fördern, die Produktivität zu steigern und bessere Produkte zu entwickeln, die schneller auf den Markt kommen. Mit virtuellen NVIDIA-GPUS (vGPUs) können Unternehmen effizient GPUs im Rechenzentrum bereitstellen, um jeden Workload zu unterstützen, vom virtuellen Client-Computing bis hin zu rechenintensiven Workloads wie KI, Datenwissenschaft und High-Performance-Computing (HPC).
Virtuelles Client-Computing
Designer und Ingenieure, die mit immer komplexeren Modellen arbeiten, können effizienter arbeiten, über verschiedene Regionen hinweg zusammenarbeiten und ihre Entwürfe schneller auf den Markt bringen – mit NVIDIA Quadro® Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS).
Wissensarbeiter, die grafikintensive Anwendungen und häufig zwei Bildschirme für Multitasking verwenden, können NVIDIA GRID nutzen, um VDI-Bereitstellungen bei gleichbleibend erstklassiger Nutzererfahrung zu skalieren.
Virtuelle, rechenintensive Server-Workloads
NVIDIA vComputeServer bietet die Möglichkeit, GPUs zu virtualisieren und rechenintensive Server-Workloads, einschließlich KI, Deep Learning und HPC, zu beschleunigen. Damit können Automobilhersteller die neuesten Simulations- und Berechnungstechnologien einsetzen, um die kraftstoffsparendsten und ansprechendsten Entwürfe zu entwickeln, und Forscher sind in der Lage, die Funktion von Genen zu analysieren, um medizinische Behandlungen schneller zu entwickeln.
Multi-vGPU
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit mehrerer Tesla-GPUs in einer einzelnen VM, um die Anwendungsleistung zu skalieren und Workflows in der Fertigung drastisch zu beschleunigen.
