图形密集型工作流程如何应对疫情下的远程办公？虚拟GPU ...

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目前，由于疫情所带来的影响，全球各地员工都在尽可能地从线下转为远程办公，企业也在努力支持员工顺利开展工作。同时，从AI到可视化和VFX（视觉特效），在对图形密集型用例以及更高数据安全性的需求日益增长的情况下，如何应对复杂的工作负载对于IT团队而言是一项不小的挑战。GPU加速的虚拟化正在帮助企业应对这些挑战。
越来越多的企业正在转向GPU加速虚拟化，以此为员工提供更大的移动性和灵活性，使他们无论身在何处都能完美完成工作，同时还能满足企业在敏捷性、效率和数据保护方面的需求。
增强安全性，提高可访问性
为了保护自己免受网络威胁和数据泄露的侵害，越来虚拟GPU解决方案，以实现在任何设备上都拥有最高性能，同时将信息安全地托管在中央数据中心当中。虚拟GPU能够充分利用更好的应用程序性能、更快的数据访问和更强的安全性。虚拟GPU使专业人士可以在大型数据集上进行协作，将虚拟化扩展至更多用户，并通过安全的方式访问较大的文件和图形密集型3D应用程序。
鉴于虚拟工作站用户所使用的数据集和模型，在AI、深度学习和数据科学用例中轻松就超过数百兆甚至几兆兆字节，因此借助vGPU进行虚拟化，可在确保企业安全性和生产力的前提下，提供所需的数据接近性。
借助服务器虚拟化和容器实现精确加速

如今，借助GPU就能够在虚拟化环境中轻松实现部署AI、深度学习和数据科学工作负载。此前，服务器虚拟化的好处只能在CPU上实现。
借助NVIDIA vComputeServer等全新解决方案，IT管理员可以更好地简化GPU加速的虚拟服务器的管理，同时保持现有的工作流程并降低总体运营成本。
通过NVIDIA NGC软件中心所筛选的大量容器和经过GPU优化的预训练模型，现在可以在虚拟机中快速轻松地部署计算密集型工作负载。
容器的采用正在持续增长，并且有了vComputeServer的助力，IT人员能够胸有成竹。因为即使是面对最密集的数据使用案例，其虚拟基础架构也能提供所需性能。
通过云中的GPU共享，实现敏捷性、访问性和可承受性扩展

基于云的解决方案可增强性能和灵活性，而且在企业中无处不在。借助云中的虚拟GPU解决方案，公司将能够从云中共享GPU资源。因此可以实现多个虚拟机由单个GPU驱动，或者多个GPU驱动一个虚拟机，从而以最大程度地提高利用率和可承受性。
GPU赋能的虚拟工作站拥有强大的功能和性能，能够助力企业为员工提供更好的云计算体验。即使在AI、深度学习、数据科学和计算机图形领域工作时，专业人员也能够以轻松的方式，更多地将最密集的工作负载迁到云端。
更好的用户体验让IT备受好评

更好的用户体验提高了工作效率，有了GPU的助力，配置文件管理变得更加容易。使用GPU赋能的虚拟工作站，企业将获得更大的灵活性，因为它们可以随着业务需求的变化而向上或向下扩展其操作。

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