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NVIDIA的远程协作新体验 生产力核心被“加速”重塑

一场关乎现代生产力的变革正在袭来。从移动互联网时代兴起的BYOD,到万物互联孕育的智慧办公,层出不穷的数字化技术颠覆了传统的生产和生活模式。场景化的创新应用和体验式升级成为企业降本增效乃至增收的关键,对于工作者来说,更加友好的办公感受也是他们尽情挥洒创意、实现目标的必备要素。这一趋势之下,IT基础设施的演进就变得至关重要。

“如今,无论是数据中心,还是企业机房,亦或是企业IT管理人员,都面临着要采用诸如许多能够利用AI自动化技术,帮助他们提高IT效率、尤其是提高IT人员的工作效率,能够反应到所有企业用户在远程办公室的生产力的情况,这是当前远程工作最基本的一个矛盾点。”NVIDIA中国区高级技术市场经理施澄秋说。

突如其来的疫情加速了这一进程,人们纷纷选择在家办公,而这种看似常态化的工作方式对既有的IT系统部署构成了挑战,联合国开发计划署的数据显示,中国的在线办公增长率达到537%,成倍的流量提升使得云服务商不断扩容,如何有效保障企业的业务连续性变成了首要问题,强劲的计算性能、稳定可靠的网络、成熟的数字化能力则是那些从容应对突发情况的企业的秘密武器。

实时在线的远程协作

Gartner在一份调查中指出,第一季度有91%的人选择了在家办公,其中约有54%的人反映“不良的技术或者IT基础架构,是远程工作最大的障碍”。诚然,无论是在家或通勤过程中的远程办公,还是日常生活中的休闲娱乐,高峰时段的网络拥挤问题相信很多人都遇到过,在刚需显著的情况下,人们对这种细微体验往往更为敏感,甚至很多电商就是因为毫秒之差错失商机。此时,虚拟化技术就在云端透过网络提供了一种新的计算可能性。

在全球规模最大的前2000家公司中,有60%的企业通过量化指标表明雇员体验与生产力高低呈正比,同样有60%的企业认为要适应智能协作时虚拟机与物理机、工作环境的无缝切换,更有65%的企业会切实的帮助世界各地的员工应用类似的工具。随着工作负载的日益复杂和多元化,对应用虚拟化、桌面虚拟化、虚拟桌面基础架构的考验也随之加大,背后则是软硬件对远程算力的渴求。事实上已有分析人士指出,第一季度数据中心对NVIDIA GPU的需求前所未有的高。

借助NVIDIA GPU虚拟化解决方案,使得远程工作站和服务器级的性能成为现实,人们可以不受国界和地理环境的约束开展无缝协作,即使是应对计算密集型的工作负载也能游刃有余。像NVIDIA的虚拟工作站技术就能够利用GPU加速帮助用户在私有云或公有云的环境中,远程读取全部的数据资源和处理各类应用负载。而更进一步的需求是,越来越多的动态渲染、AI类应用产生在业务流程之中,本地虚拟机的性能支撑显得捉襟见肘,导致用户无法在虚拟环境中体验到实体计算的高性能。

“NVIDIA建议用户在使用虚拟机技术的时候,不仅要有虚拟化的CPU,更重要的是要有一个虚拟化的NVIDIA的GPU,可以帮助用户在虚机上体验到以前实体工作站、实体超算的PC工作站,或者实体的图形工作站上都能享受到的GPU加速性能。”施澄秋表示,“这意味着在虚机上跑任何一个流行的应用程序、任何一个软件,都可以看到实实在在的NVIDIA的GPU,享受到GPU加速带来的好处。很多CPU上的应用程序已经可以转移到GPU上加速、可以获得数倍、数十倍、甚至上百倍的应用程序的加速。”

GPU成为新负载的核心

NVIDIA vGPU软件部署在服务器中的实体GPU上,可以创建在多个虚拟机之间共享和分配的虚拟GPU,让使用者摆脱了GPU与实体设备绑定的束缚,能够在任意设备和地点,为任意工作流程创建软件定义的GPU加速。同时,使用GPU对数据中心进行虚拟化还可以提高图形密集型应用的性能并优化工作流程,让公司能够使用VDI以经济高效的方式将性能扩展到所有员工。此外,也可以利用vGPU让IT系统在多个虚拟机之间共享GPU性能,并且能通过将多个GPU分配给一台机器来应对复杂工作负载。

基于NVIDIA Quadro vDWS,使用者可以随时随地在普通设备上获得由数据中心或云端虚拟工作站带来的高性能,以及完整的NVIDIA Quadro特性、ISV认证、企业级高可信的高级功能,仅需 10分钟即可建立新的虚拟工作站。除此之外,NVIDIA还专门为在云端使用的用户加强了安全性,如端到端的加密程序,并且提供了快速划分、快速迁移等实时在线的高效管理工具。而在最新一代的Quadro vDWS中,NVIDIA为其加入了“多合一”的功能,即可以将多个物理GPU虚拟成一个更强劲的GPU供特定负载使用。

面向制造、教育、媒体、娱乐、工业等行业,Quadro RTX集成了多种工作负载和模型,以及光线追踪、可编程着色等技术,可满足加速渲染、5G、VR/AR、大数据、深度学习等业务需求,并且可承载于各种类型的GPU平台上,通过智能调节的后台动态满足不同客户的使用需求。无论是笔记本电脑、台式工作站,还是服务器、云端、虚拟工作空间,亦或是特定领域的解决方案,都能看到NVIDIA QUADRO的身影。

在荷兰癌症研究所(Netherlands Cancer Institute),为了满足医生和研究人员不断增长的需求,NKI使用NVIDIA虚拟GPU技术升级成最新的软件定义基础架构,该架构由78台HPE DL380 Gen10服务器组成,每台服务器均配备三块NVIDIA T4 GPU,可进行DNA或图像分析等计算。在白天,这种虚拟桌面基础架构为医疗专业人员提供了对患者数据快速、灵活和安全的访问。晚上,多数用户退出系统,释放了大部分GPU资源用于癌症研究。仅需一个晚上的数据处理,研究人员就能更快地分析乳腺癌肿瘤,并提高图像质量,让医生有更多时间为患者制定护理计划。

可以说,不管是NVIDIA RTX Studio还是NVIDIA RTX SERVER,NVIDIA都提供了软硬一体的产品组合,并且为其不断加入AI、光线追踪这些新技术,联手戴尔易安信、联想等合作伙伴一同推向行业客户。通过将大规模的GPU部署进行统一调配,基于Tensor Core叠加适用于不同应用场景的软件、中间件、SDK,通过虚拟化的方式开放出来,以保护客户的ROI,“买得越多 省得越多”并不只是说说而已。

多元化的场景实践

在电商行业,消费者浏览网站选购时的第一观感就是商品展示页的美观度,这涉及到电商企业要远程为用户呈现一个“精心渲染过的产品”,就会使用到光线追踪技术,还有不少商家提供了VR/AR看房的服务,这类数据量高度密集的负载靠移动终端的GPU难以实现,而后台云端的NVIDIA RTX SERVER则可以为前端用户以流媒体方式呈现高品质、高分辨率、低延迟的情景演示,同样的例子在游戏设计、工业建模等场景中比比皆是。

对设计类工作流的帮助

在建筑行业,大到地标建筑的设计渲染,小到屋内家居的环境模拟,都能用NVIDIA Quadro RTX GPU轻松实现。例如有些家装客户要求的装修材料比较稀缺或者是有定制类的需求,那么借助Adobe的Substance软件就可以基于照片通过AI来合成立体场景,背后的算力支持就是NVIDIA GPU,渲染速度要比使用CPU快19倍。NVIDIA介绍称,Quadro RTX服务器将Quadro RTX GPU与Quadro Infinity软件相结合,能够提供功能强大且易于部署的渲染解决方案,可从小型安装扩展到最大的数据中心,成本仅为CPU渲染场的四分之一,耗电量也更低。

鹅卵石合成效果

NVIDIA Quadro RTX在媒体和娱乐行业的应用

在NVIDIA RTX SERVER的支持下,多用户可以实时分工协作处理负载任务,例如在游戏大作的3D建模渲染时对GPU资源依赖非常大,实时性的要求使得很多时候要一个任务完成再启动下一个,而NVIDIA Quadro RTX GPU可以做到无缝切换。例如在游戏人物渲染时,要把做好的LOGO图贴到人物盔甲的材质上,在RTX SERVER上可以同时有三个用户实时分工协作,A用户做平面、B用户做材质、C用户做渲染,彼此之间可通过后台进行算力分配以获得实时的成倍性能提升。当一个渲染完成后,可以把GPU算力和核心数量降下来,把GPU资源实时分配给另外的任务,使其无缝获得算力渲染能力提升。为此,NVIDIA也提供了相应的管理工具。

多任务可实时切换GPU算力资源

据了解,NVIDIA提供了三个类别的专用vGPU软件来满足不同需求,除了上述提到的为使用高级图形应用程序的创作者提供工作站级性能的NVIDIA Quadro虚拟数据中心工作站,还有NVIDIA GRID软件——通过为知识工作者提供虚拟化系统和应用程序来实现响应性VDI,以及NVIDIA Virtual Compute Server软件——借助GPU加速服务器虚拟化,支持虚拟机上计算最密集的工作流程,例如AI、深度学习和数据科学。为了满足更多企业的远程办公需求,NVIDIA将90天免费的虚拟GPU软件评估许可证从128个扩展到500个,并提供了各式各样的技术白皮书和指导资料。

“各个企业都会前所未有的重视在自家数据中心或公有云的GPU部署,因为越来越多的应用会迁移到云端的虚拟化工作场景中,尤其是当5G普及之后,用户需求更多元化、对质量要求更高,传统情况下以前提供一张图就行了,但现在不行,要提供动画。以前提供简单的动画就行,现在要提供电影级渲染的动画,这个一定会越来越旺盛。”施澄秋表示,在易用性、无缝协作、可扩展性等方面,NVIDIA一直在持续完善。

结束语

当AI成为科技产业的关键词,传统的业务负载和业务流程的实现方式被重新定义,IT基础架构升级势在必行,GPU的持续火热为那些处在前沿科技阵地的企业提供了全新的任务处理模式和协作方式,也为传统企业的数字化跃迁带来了更多可能。而这一切,都将透过虚拟化的手段在云边端加速到来。

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