Графические процессоры NVIDIA приложили огромные усилия для обеспечения поддержки ваших рабочих нагрузок искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений и визуализации, и теперь претендуют на «самую широкую доступность графических процессоров». В дополнение к размещению инстансов T4 в своих регионах GCP в США и Нидерландах, а также недавнему бета-запуску Google расширяет возможность использования графических процессоров в центрах обработки данных Бразилии, Индии, Сингапура и Токио, отмечая, что графические процессоры впервые предлагаются в этих облачных платформах Google. регионы.
На пресс-конференции в Пекине компания NVIDIA представила последнюю версию программного обеспечения Virtual GPU v7.x для платформы виртуализации. Старшее решение NVIDIA для виртуализации графических процессоров дало подробное представление о производительности, функциях и функционировании новейших технологий.
Сегодня графические процессоры превратились в очень важный инструмент капитала и производительности для предприятий. Виртуализация может помочь предприятиям полностью распределить ресурсы графических процессоров среди своих пользователей. Ранее платформа виртуальных графических процессоров GRID (vGPU) в сочетании с платформой VMware Horizon vDGA обеспечивала виртуализацию графических процессоров Tesla.
Основанный на архитектуре Turing от Nvidia, T4 является преемником чипов P4 Pascal, представленных в 2016 году. Включая 320 тензорных ядер Turing и 2560 ядер CUDA, T4 заявляет о теоретической производительности 8,1 терафлопс одинарной точности и 65 терафлопс смешанной точности. точность, производительность INT8 130 терафлопс и производительность INT4 260 терафлопс. Google отмечает, что 16 ГБ памяти T4 полезны как для больших обучающих моделей, так и для запуска множества меньших моделей вывода.
Nvidia T4 предназначена для использования с приложениями, использующими машинное обучение, визуализацию данных и другие рабочие нагрузки с ускорением на графическом процессоре. Теперь устройство оснащено памятью GDDR6, которая повышает производительность и энергоэффективность.
Высокоэффективная конструкция также делает ее экономически выгодной за счет установки дополнительных графических процессоров в сервер. Ключевая функция обеспечивает рабочие процессы глубокого обучения, а также новые ядра RT, которые уступают место ускорению трассировки лучей в реальном времени и пакетному рендерингу.
Самым важным обновлением vGPU является расширение для поддержки выделения нескольких физических графических процессоров одной виртуальной машине. Если у пользователя больше ресурсов графического процессора и требований к вычислительной мощности, на платформе виртуализации можно реализовать несколько графических процессоров, чтобы удовлетворить высокие требования пользователя к вычислительной мощности.
В будущем NVIDIA продолжит тесно сотрудничать с VMware, чтобы использовать сильные стороны обеих сторон для удовлетворения потребностей рынка.
