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가상 GPU를 통해
가장 집약적인 서버 워크로드 지원

NVIDIA 가상 연산 서버(vCS)는 데이터 센터가 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU¹ 를 비롯한 최신 NVIDIA 데이터 센터
GPU를 통해 서버 가상화를 가속화함으로써 인공지능, 딥러닝 ,데이터 사이언스 등 가장 연산 집약적인
워크로드를 가상 머신(VM)에서 실행할 수 있도록 합니다.

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    GPU 공유
    GPU 공유(일부)는 NVIDIA vGPU 기술을 통해 서만 가능합니다. GPU 공유를 통해 여러 VM에서 GPU를 공유하여 GPU 가속화가 필요한 경량 워크로드의 활용률을 극대화 할 수 있습니다.
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    GPU 어그리게이션
    GPU 어그리게이션을 통해 VM은 컴퓨팅 집약 적인 워크로드에 필요한 두 개 이상의 GPU에 액세스할 수 있습니다. vCS는 멀티 vGPU 및 피어 투 피어 컴퓨팅을 모두 지원 합니다. 멀티 vGPU를 통해 GPU가 직접 연결되지 않고 피어 투 피어에서 NVLink를 통해 더 높은 대역폭을 지원합니다.
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    관리 및 모니터링
    vCS는 앱, 게스트 및 호스트 수준 모니터링을 지원합니다. 또한 예방적 관리 기능을 사용하면 실시간 마이그레이션, 중지 및 다시 시작을 수행하고 vGPU 관리 SDK를 통해 사용자 환경에 영향을 미치는 소비 추세를 드러내는 임계값을 생성할 수 있습니다.
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    NGC
    NVIDIA GPU Cloud(NGC)는 딥 러닝, 머신 러닝 및 HPC를 위한 워크플로우를 간소화하는 GPU 최적화 소프트웨어용 허브로, NVIDIA vCS를 사용하는 가상화된 환경을 지원합니다.
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    피어 투 피어 컴퓨팅
    NVIDIA® NVLink™는 멀티 GPU 시스템 구성을 위해 더 높은 대역폭, 더 많은 링크 및 향상된 확장성을 제공하는 고속의 GPU간 직접적인 상호 연결이며 NVIDIA 가상 GPU(vGPU) 기술을 통해 가상으로 지원됩니다.
  • ECC 및 페이지 폐기
    오류 수정 코드(ECC) 및 페이지 폐기기능은 데이터 손상에 민감한 컴퓨팅 애플리케이션에 높은 안정성을 제공합니다. 특히 GPU가 매우 큰 데이터 세트를 처리하거나 장기간 동안 애플리케이션을 실행하는 대규모 클러스터 컴퓨팅 환경에서 매우 중요합니다.
  • MIG (Multi-Instance GPU)
    MIG(Multi-Instance GPU)는 데이터센터의 기능을 확장할 수 있는 혁신적인 기술로 각 NVIDIA A100 Tensor Core GPU가 자체 고대역폭 메모리, 캐시, 컴퓨팅 코어로 하드웨어 수준에서 완전히 격리되고 보호 되는 최대 7개의 인스턴스로 분할될 수 있습니다. vCS 소프트웨어를 사용하는 VM은 이러한 각 MIG 인스턴스에서 실행될 수 있어, 조직이 하이퍼바이저 기반 서버 가상 화의 관리, 모니터링, 운영 혜택의 이점을 누릴 수 있습니다.

GPU 권장사양

Quadro RTX 8000
Quadro RTX 8000
Qudaro RTX 8000 Qudaro RTX 6000
메모리 48 GB GDDR6 24 GB GDDR6
최고 FP 32 14.9 TFLOPS 14.9 TFLOPS
최고 FP 64 - -
NVLin : VM 당 GPU 2 2
ECC와 페이지 회수
VM 당 멀티 GPU 최대 16개 최대 16개

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