NVIDIA 虚拟 GPU 18.0 可在虚拟化平台上实现适用于 AI 的 VDI

360影视 国产动漫 2025-04-03 17:28 2

摘要:NVIDIA 虚拟 GPU(vGPU)技术可在虚拟桌面基础设施(VDI)中解锁 AI 功能,使其比以往更加强大、用途更加广泛。vGPU 通过为各种虚拟化环境中的 AI 驱动工作负载提供动力,提高了生产力、安全性和性能。新版软件可帮助企业和开发者进一步推动创新、

NVIDIA 虚拟 GPU(vGPU)技术可在虚拟桌面基础设施(VDI)中解锁 AI 功能,使其比以往更加强大、用途更加广泛。vGPU 通过为各种虚拟化环境中的 AI 驱动工作负载提供动力,提高了生产力、安全性和性能。新版软件可帮助企业和开发者进一步推动创新、改变工作流并更大限度地发挥加速计算的潜力。

本文将介绍 NVIDIA vGPU 18.0 版本的亮点,包括扩展支持的生态系统平台、新的 AI vWS 套件以及针对 GPU 利用率的增强功能。

NVIDIA vGPU 支持

Microsoft Windows Server 2025

NVIDIA vGPU 18.0 支持 Microsoft Windows Server 2025,使用户能够使用 GPU 分区和跨分布式环境实时迁移等高级管理功能。借助这些功能,用户可以在不中断虚拟机的情况下,高效管理多个工作负载、执行硬件维护和升级软件。

此外,NVIDIA vGPU 18.0 支持带有 Windows Server 2025 的 Windows Subsystem for Linux(WSL),可无缝执行 Linux 发行版和 Windows。凭借这一增强功能,NVIDIA vGPU 18.0 成为了在嵌套虚拟化中进行软件开发、测试和运行基于 Linux 的应用的理想解决方案。

最新的受支持 KVM 平台

——Proxmox VE

从 NVIDIA vGPU 18.0 开始,面向企业虚拟化的开源服务器管理平台 Proxmox VE 成为 NVIDIA vGPU 支持的管理程序之一。用户可使用 Proxmox 平台的软件定义 GPU 资源管理要求苛刻的 Linux 和 Windows 应用工作负载。

DNEG 是一家屡获殊荣的创意工作室,该工作室的全球系统主管 Daire Byrne 表示:“在 Proxmox VE 上部署 NVIDIA vGPU 软件十分丝滑。这一集成让我们可以轻松验证支持各种计算密集型工作负载所需的性能,并高效管理 GPU 利用率。现在,我们可以快速调整资源,为用户带来最佳的体验。”

用于微调和定制

LLM 的全新 AI vWS 套件

NVIDIA 于 2024 年 11 月推出了 NVIDIA AI 虚拟工作站(vWS)套件,这些套件随 NVIDIA RTX 虚拟工作站软件一起提供,使企业能够通过 VDI 加速 AI 开发。现在,NVIDIA 又推出了一款名为 LLM 微调和定制的新套件。借助这款套件,开发者能够使用低秩自适应(LoRA)等参数高效微调技术(PEFT),将自定义适配器附加到单个大语言模型(LLM)以满足各种用例的需求。

通过 NVIDIA vGPU 和 Citrix 实现 AI 就绪

NVIDIA 与 Citrix 联合推出 AI 虚拟工作站,帮助医疗、金融服务、政府等行业的企业扩大对 VDI 的投资和他们的 VDI 用例,加速实现 AI 驱动的业务目标。这项合作计划使 Citrix 驱动的虚拟化环境能够运行 AI 工作负载,同时集中管理数据和 IT 以确保安全性、可扩展性和性能。

异构 vGPU 支持更广泛的 GPU

异构 vGPU 使单个 GPU 能够同时支持多个具有不同帧缓存大小的 vGPU 配置文件(A、B、Q)。NVIDIA vGPU 18.0 将这一功能扩展到与 NVIDIA vGPU 兼容的 NVIDIA Turing 和 Volta GPU。用户可以在多代加速计算中提高 GPU 的利用率。

即将增加 vGPU 对

NVIDIA Blackwell GPU 的支持

在 NVIDIA GTC 2025 上,NVIDIA 发布了 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版 GPU。这款通用数据中心 GPU 配备 96 GB 超高速 GDDR7 内存和多实例 GPU(MIG)功能,配合 NVIDIA vGPU 软件使用可以为从图形到 AI 的各种工作负载动态划分计算资源。NVIDIA 预计将于 2025 年下半年增加 vGPU 对 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版 GPU 的支持。

开始使用

NVIDIA vGPU 18 能够让更多虚拟化平台从加速计算中受益,从而提高现有投资的价值。现在下载或申请 90 天免费试用许可证就可以开始使用:https://www.nvidia.cn/data-center/resources/vgpu-evaluation/

来源:NVIDIA英伟达中国

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