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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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发表于 2023-1-8 12:48:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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哪款卡可以支持HYPER-V?
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