gpu虚拟化的应用优势

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一、GPU服务器的优势体现在哪些方面？

服务器GPU是指安装在服务器上的高性能显卡（GPU），提供更强大的计算能力和图形处理能力。GPU服务器广泛应用于深度学习、图像处理、自然语言处理、科学计算等领域。GPU服务器性能更高，可以大大减少计算时间，提高工作效率。由于GPU服务器价格较高，通常只有资金相对充足的公司或研究机构才会购买。

GPU服务器的主要特点是采用高性能的GPU显卡和优秀的硬件配置，如CPU、内存、网卡等，支持复杂的IT任务。和图形处理工作。使用GPU服务器可以帮助用户在有限的时间内完成大量的计算任务，特别是那些需要复杂高效的算法和模型的任务。此外，GPU服务器还可以支持多线程运算，进一步提高计算性能。

GPU服务器是开发者、科学家和研究人员进行科学研究和开发的重要工具。例如，深度学习需要对大量数据进行训练和推理，而使用GPU服务器可以显着加快这一过程。NVIDA、AMD等厂商的高端GPU显卡是GPU服务器的重要组成部分。它们可以使GPU服务器拥有极其强大的计算能力和强大的图形处理能力。总的来说，GPU服务器已经成为计算和科学领域的重要设备之一，对于提高计算效率、解决实际问题具有重要意义。

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二、NVIDIA与VMware合作将GPU加速带进虚拟化应用提升云端协作效率NVIDIA宣布增加了对vSphere、vCenter或vMotion的支持，这将通过NVIDIAGPUCloud将用户的GPU加速需求从自己的服务器连接到VMwareCloudonAWS，并允许在领域更广泛，除了可以用于科学研究、数据分析或人工智能领域，还可以加速现代应用服务在云端的运行。

在VMWorld2019开始前，NVIDIA宣布将针对人工智能、学习训练和数据分析的需求创建名为vComputeServer的应用服务，并将集成NVIDIAAGPUCloud、NGCContainers和甚至将内部资源中的RAPIDSGPU加速平台引入VMware和AWS云服务——VMwareCloudonAWS，让更多的科学研究、数据分析和人工智能技术应用可以通过虚拟GPU来加速。

与过去通过云进行的协同计算相比，由于云服务中使用的CPU计算阵列的性能限制，计算性能可能不如预期，甚至可能无法克服他们。随着越来越大的数据量的计算需求。因此，NVIDIA在VMWrold2019上与WMware合作，将GPU虚拟化应用纳入VMware提供的服务中，包括在VMware提供的vSphere中集成一个名为vComputeServer的应用服务，同时也连接NVIDIAGPU云计算资源。

在此合作中，原本使用vSphere虚拟化平台的计算模型将能够连接GPU计算资源，使得vSphere平台生成的虚拟机可以配备一个或多个虚拟GPU。。同时，通过利用GPU加速整体计算效率，可以大大提高人工智能学习和研究分析的效率。此外，通过此次合作，用户将能够以更灵活的方式使用GPU加速计算资源，而无需构建自己的GPU加速资源。

相比一些企业在自己的数据服务器上集成GPU加速资源来提高整体数据计算效率，肯定要承担建设和维护的成本，而且可能还面临着增长的问题。计算规模，必须有更高的计算性能支撑。因此，NVIDIA在2017年提出了NVIDIAGPUCloud服务，并声称可以连接GoogleCloud、AWS、阿里云、DGX、OracleCloud等云平台，帮助推动更大的计算规模，减少计算时间。通过GPU虚拟化进行计算所需的。

因而在推广人工智能计算的各种模型时，NVIDIA强调可以带来50倍以上的加速计算效果，为人工智能计算应用带来更大的增长核心。

本次发布增加了对vSphere、vCenter或vMotion的支持，这将把用户的GPU加速需求从自己的服务器通过NVIDIAGPUCloud连接到VMwareCloudonAWS，并允许使用NVIDIAGPU虚拟化技术在更广泛的领域，除了用于科学研究、数据分析或人工智能之外，还可以加速现代应用服务在云端的运行。

NVIDIA解释称，过去曾投入GPU虚拟化技术的深度开发，例如早期采GRID技术构建的虚拟化PC，以及后来的虚拟化工作站，使GPU虚拟化能够应用于更多应用、应用高级专业绘图甚至支持专业数据分析、机器学习、人工智能、深度学习或超级计算领域的应用，此外还可以支持各种计算加速，保证计算资源能够顺畅连接。实时。

与仅使用CPU阵列加速模式相比，GPU加速可以将深度学习的效率提升50倍以上，还可以保证数据的正确性或降低数据比对错误的概率。通过GPU虚拟化还可以降低需要自建硬件设备的企业的成本，而且NVIDIA还根据计算需求提供了使用NVIDIAT4、V100，或者使用QuadroRTX8000、6000和图灵显示架构GPU的选项，甚至可以选择使用Pascal显示P40、使用该架构构建的P100和P60作为GPU虚拟化应用程序工作。