vGPU – NVIDIA 技術博客
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Fri, 21 Mar 2025 08:34:42 +0000
zh-CN
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NVIDIA 虛擬 GPU 18.0 可在每個虛擬化平臺上實現適用于 AI 的 VDI
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-virtual-gpu-v18-0-enables-vdi-for-ai-on-every-virtualized-platform/
Wed, 19 Mar 2025 08:25:18 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13251
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NVIDIA 虛擬 GPU (vGPU) 技術可在虛擬桌面基礎架構 (VDI) 中解鎖 AI 功能,使其比以往更加強大、用途更加廣泛。通過跨虛擬化環境為 AI 驅動的工作負載提供支持,vGPU 可提高工作效率、增強安全性并優化性能。新版軟件可助力企業和開發者進一步推動創新、轉變工作流程,并更大限度地發揮加速計算的潛力。 本文將介紹 NVIDIA vGPU 18.0 版本亮點,包括擴展受支持的生態系統平臺、新的 AI vWS 工具包以及針對 GPU 利用率的增強功能。 NVIDIA vGPU 18.0 支持 Microsoft Windows Server 2025,使用戶能夠利用 GPU 分區和跨分布式環境實時遷移等高級管理功能。 借助這些功能,用戶可以高效管理多個工作負載、執行硬件維護和升級軟件,而無需中斷虛擬機。 此外,NVIDIA vGPU 18.0…
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NVIDIA 賦能 MetaStar 元能星泰打造能源領域的工業元宇宙
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-metastar-energy-industrial-metaverse/
Thu, 16 Nov 2023 04:01:21 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8184
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NVIDIA 所賦能的 MetaStar 元能星泰能源工業數字孿生,可對能源行業中具體場景的設備、流程和環境進行物理精準的大規模實時仿真,支持實體能源站場全生命周期的持續感知、控制和優化。 在推動工業數字化的進程中,企業可以基于物理級精確、AI 賦能的大規模模擬和數字孿生,來打造工業元宇宙,以改變運營模式、解鎖未來發展的全新可能性。 元能星泰數字科技有限公司(以下簡稱為“MetaStar 元能星泰”)是 NVIDIA 初創加速計劃成員,聚焦實時仿真的數字孿生引擎供應商,深耕水利水電、發電電網、新能源、石油石化等垂直專業細分領域。MetaStar 元能星泰基于 NVIDIA RTX A6000 和 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 等算力設備、NVIDIA Omniverse 的開發工具支持,以及 CUDA、NVIDIA vGPU 等各項高效應用拓展,
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使用 NVIDIA AI Enterprise 3.0 優化生產 AI 性能和效率
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/optimizing-production-ai-performance-and-efficiency-with-nvidia-ai-enterprise-3-0/
Wed, 22 Feb 2023 03:05:48 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6343
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NVIDIA AI Enterprise 是一個端到端、安全的云原生 AI 軟件套件。最近發布的 NVIDIA AI Enterprise 3.0 引入了新功能,以幫助優化生產 AI 的性能和效率。本文提供了以下新功能及其工作原理的詳細信息。 NVIDIA AI Enterprise 3.0 版本中的新 AI 工作流有助于縮短生產 AI 的開發時間。這些工作流是常見 AI 用例的參考應用程序,包括聯絡中心智能虛擬助理、音頻轉錄和數字指紋。 未加密的預訓練模型也首次包括在內,確保了 AI 的可解釋性,并使開發人員能夠查看模型的權重和偏差,了解模型偏差。 NVIDIA AI Enterprise 現在支持 NGC catalog 中發布的所有 NVIDIA 人工智能軟件。開始 NGC 之旅的開發者現在可以無縫過渡到 NVIDIA AI Enterprise 訂閱,
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提高 Kubernetes 的 GPU 利用率
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/improving-gpu-utilization-in-kubernetes/
Thu, 16 Jun 2022 06:14:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4331
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為了實現可擴展的數據中心性能, NVIDIA GPU 已成為必備產品。 NVIDIA GPU 由數千個計算核支持的并行處理能力對于加速不同行業的各種應用至關重要。目前,跨多個行業的計算密集型應用程序使用 GPU : 此范圍內的不同應用程序可能有不同的計算要求。訓練巨型人工智能模型,其中 GPU 批處理并行處理數百個數據樣本,使 GPU 在訓練過程中得到充分利用。然而,許多其他應用程序類型可能只需要 GPU 計算的一小部分,從而導致大量計算能力的利用不足。 在這種情況下,為每個工作負載提供適當大小的 GPU 加速是提高利用率和降低部署運營成本的關鍵,無論是在本地還是在云中。 為了解決 Kubernetes ( K8s )集群中 GPU 利用率的挑戰, NVIDIA 提供了多種 GPU 并發和共享機制,以適應廣泛的用例。最新添加的是新的 GPU 時間切片 API ,
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