應用領域介紹
遠端居家工作(Work from Home)因疫情而持續著。此時是驗證虛擬桌面基礎架構 (VDI)&GPU (vGPU)的最佳時機。當終端使用者和資料中心遠距連接，在安全性、生產力、用戶適應和 IT 管理方面提出各種挑戰。其次，工程師和設計師需要使用3D應用程序和具有大量數據的精細圖形運算加速應用程序。
GIGABYTE虛擬化平台VDI & GPU解決方案，已達成所有圖形加速用戶硬體需求架構。
GIGABYTE專為虛擬化平台VDI與vGPU應用設計多款伺服器，可提供高效能遠端服務生產力、高速3D圖型建模、HPC、AI 等應用，有效縮短整體運算模擬時程，加速完成商業服務。
各類型VDI與vGPU需求者
移動型任務工作者
移動型任務工作者因隨時隨地工作得用到各類型終端平台，執行基本資料輸入/使用是工作的重心。因此高可靠且一致性的遠端存取作業，資料及檔案保護及安全控管問題成為首要考慮因素。
人工智能與機器深度學習
人工智能和機器深度學習依賴於GPU的強大運算功能，執行需密集運算或是精細圖形運算的應用程式，所以大多數平台結構需要具備GPU多工平行運算架構來加速輔助達成結論與收穫。
工程與科學演算
當工程與科學演算通常會有大量數據來源運行深度學習，為了優化工程應用與科學演算模擬的設計精確度，因應這些應用條件需要選用GIGABYTE GPU加速...藉以縮短整體模擬，加速客戶端商業服務上線時程。
虛擬化桌面運算架構的挑戰
某些行業已採用 VDI，例如政府機構、律師事務所、會計公司、設計公司、學術機構、製造業產線製程…等等，因為需要更好地遵守法規與客戶端保密協定，所以運用VDI遠程訪問技術。然而，某些公司正在評估導入VDI的可能性，那麼評估過程是必然不可少的。
當建議使用者從實體的單機應用環境中，遷移到虛擬桌面基礎架構（虛擬化桌面運算系統）平臺之前，資訊管理者需要先瞭解哪些問題會給終端用戶帶來哪些改變，而不是直接選擇最適合於IT部門的解決方案。
在開始之前，先拋開所有專案因素，深度思考用戶的真正需求是什麼? 而不要僅僅解決MIS單方面的困擾，否則將引起終端用戶體驗不良，成為永不停歇的IT困擾製造者。
所以，需要預先執行系統化評估。統計不同桌面應用類型需求，以及哪些應用程式可以進行虛擬化樣本，無須經由繁瑣安裝程序，簡單既時遠端協助提供所需要軟體節點版本，並且還能集中管控各式各樣的使用者資料集中儲存和群組端點用戶系統組態。如此就能夠應對挑戰，公司就可以從VDI中獲取最佳效益。
虛擬化桌面運算平台的優勢
用戶體驗
獨立VDI作業介面，與其他的應用軟體沒有互相衝突或不相容問題，使用者任一終端設備，經由遠端開啟檔案簡報、運算、編輯，都可以完美的銜接。
生產力和靈活性
不受距離限制與公司內部的作業區域，全球各地，隨時隨地只要有網路連線，均可執行生產力作業。
簡化管理作業
數據安全存放於資料中心，以及高可靠度及不中斷的作業系統平台，降低桌面平台的損壞率，讓資訊人員可以提供更快速的維護服務。
資源效率
支援個人的PC、Mac、到商務中心的公用電腦，NB、iPhone，iPad，Android Phone，Android Pad 多種設備上提供統一的通訊協定，支援終端簡報、運算、編輯作業。
虛擬化桌面運算架構簡介
精算單一伺服器虛擬化集縮比評估
虛擬化桌面(VDI)的概念是將伺服器的運算、儲存等資源分配給虛擬機 (VM)。右圖：可了解伺服器硬體資源如何分配。下圖：描述虛擬化架構運算單元分類方塊圖。
首先，IT人員評估需求並確定高可用伺服器虛擬平台架構硬體配置（CPU、RAM、儲存容量與IOPS、GPU、網路介面等）。伺服器安裝管理程序（VMware Horizon、Microsoft Hyper-V、Citrix XenServer 等）。由軟體建構高可用虛擬層；然後在虛擬層上構建VMs，供給終端用戶需要的VDI OS。單一VDI虛擬機和伺服主機之間的管理程序包含一個虛擬平台管理工具。通過這項新應用技術，每個VDI虛擬機都有獨立的作業系統和應用軟體。此時，伺服器已完成虛擬虛擬平台處初步佈署。
首先，IT人員評估需求並確定高可用伺服器虛擬平台架構硬體配置（CPU、RAM、儲存容量與IOPS、GPU、網路介面等）。伺服器安裝管理程序（VMware Horizon、Microsoft Hyper-V、Citrix XenServer 等）。由軟體建構高可用虛擬層；然後在虛擬層上構建VMs，供給終端用戶需要的VDI OS。單一VDI虛擬機和伺服主機之間的管理程序包含一個虛擬平台管理工具。通過這項新應用技術，每個VDI虛擬機都有獨立的作業系統和應用軟體。此時，伺服器已完成虛擬虛擬平台處初步佈署。
其次，創建虛擬GPU硬體資源，需要在管理程序中安裝 NVIDIA Virtual GPU Manager等Development Kit ，與其他 NVIDIA 軟體（vCS、vDWS、vPC 或 vApps）相結合。至此IT人員可以依照終端使用者硬體資源需求，定義虛擬機GPU硬體資源。讓終端用戶的VDI虛擬機可以獲取vGPU層以及NVIDIA驅動程序和二進制編碼轉換/函數庫應用。
有/無- GPU加速器之虛擬化平台結構差異
如何挑選技嘉科技和輝達(NVIDIA)產品
以下資訊幫助客戶評估最適合產品組合。
● 理解用戶類型以選擇合適的 NVIDIA 虛擬軟體
● 根據實際應用情境挑選合適的NVIDIA GPU加速卡
● 從NVIDIA vGPU認證清單選擇技嘉科技伺服器
● 詢問技嘉科技窗口確認GPU裝機佈署條件與QVL LIST相關元件組合
備註：可參考下方認證清單，直接確認選購機型
● 理解用戶類型以選擇合適的 NVIDIA 虛擬軟體
● 根據實際應用情境挑選合適的NVIDIA GPU加速卡
● 從NVIDIA vGPU認證清單選擇技嘉科技伺服器
● 詢問技嘉科技窗口確認GPU裝機佈署條件與QVL LIST相關元件組合
備註：可參考下方認證清單，直接確認選購機型
虛擬化桌面運算使用類型簡介
以應用軟體區分各類型工作者
任務工作者：
基本文件任務，不需要圖形加速
NVIDIA 虛擬軟體：vApp
NVIDIA GPU：T4或以上
知識工作者：
基本文件任務，不需要圖形加速
NVIDIA 虛擬軟體：vApp
NVIDIA GPU：T4或以上
知識工作者：
入門圖形處理即可
NVIDIA 虛擬軟體：vPC 或 vDWS
NVIDIA GPU： T4、A16或以上
高級用戶：
中、高階圖型處理需求
NVIDIA 虛擬軟體：vDWS 或 vCS
NVIDIA GPU：RTX6000、A10 或 Turing T4
設計師、工程師、人工智能科學家：
高階高速圖型運算.
NVIDIA 虛擬軟體：vCS
NVIDIA GPU：A100, A30, RTX A6000, or Turing T4
輝達(NVIDIA)產品與技嘉科技產品認證清單
| NVIDIA Accelerators for Virtualized Compute Server Environment | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Models | A10 | A16 | A30 | A40 | A100-80G PCIe | RTX A6000 | T4 | |
| Architecture | Ampere | Ampere | Ampere | Ampere | Ampere | Ampere | Turing | |
| CUDA cores | 9216 | 10240 | 3584 | 10752 | 6912 | 10752 | 2560 | |
| Single-Precision | 31.24 TFLOPS | 34.712 TFLOPS | 10.320 TFLOPS | 37.4 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | 38.7 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | |
| GPU Memory | 24GB GDDR6 | 4x 16 GDDR6 | 24GB HBM2 | 48GB GDDR6 | 80GB HBM2e | 48GB GDDR6 | 16GB GDDR6 | |
| Memory Bandwidth | 600 GB/s | 4x 231.9 GB/s | 933 GB/s | 695.8 GB/s | 1935 GB/s | 768 GB/s | 320 GB/s | |
| Interface | PCIe Gen 4 | PCIe Gen 4 | PCIe Gen 4 | PCIe Gen 4 | PCIe Gen 4 | PCIe Gen 4 | PCIe Gen 3 | |
| Max Power | 150W | 250W | 165W | 300W | 300W | 300W | 70W | |
| Form Factor | single-slot | dual-slot | dual-slot | dual-slot | dual-slot | dual-slot | single-slot | |
| Support NVLink | No | No | No | No | PCIe (NVLink Bridge) | NVLink Bridge | No | |
| Usage | Mainstream graphics and video with AI | VDI applications (support 64 online users) | HPC, AI, data analytics, and mainstream compute | Mainstream visual computing | Ultra-high-end rendering, 3D design, AI(From FP64 to INT4) and data science | High end visual computing | Entry-level to 3D design and engineering, AI (inference), and data science | |
| GIGABYTE Servers (NVIDIA vGPU Certified) | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Models | A10 | A16 | A30 | A40 | A100-80G PCIe | RTX A6000 | T4 | |
| 1U G-series | G191-H44 | G191-H44 | G191-H44 | G191-H44 | G191-H44 | G191-H44 | G191-H44, G180-G00 | |
| 1U OCP-series | - | - | - | - | T182-Z70 | - | T181-G23, T181-G24, T181-Z70 | |
| 1U E-series | E152-ZE0 | - | - | - | E162-220 | - | - | |
| 2U G-series | G242-Z11, G291-280, G291-281, G292-2G0, G292-Z24, G292-Z40, G292-Z43, G292-Z44 | G242-Z11, G292-Z24, G292-Z40, G292-Z44 | G291-280, G291-281, G292-Z24, G292-Z40, G292-Z44 | G241-G40, G242-Z11, G292-Z24, G292-Z40, G292-Z44, G292-280 | G292-280, G292-Z40, G292-Z44, G291-Z40, G241-G40, G242-P31, G242-Z11, G291-281, G291-Z40, G242-P32, G292-Z20, G292-Z24 | G242-Z11, G291-280, G292-Z20, G292-Z40, G292-Z44, G292-Z45, G292-280 | G291-280, G291-281, G291-2G0, G291-Z20, G221-Z30, G241-G40, G242-Z10, G242-Z11, G242-P31, G291-Z20, G292-Z20, G292-Z24, G292-Z40, G292-Z42, G292-Z43, G292-Z44, G292-Z22, G292-Z42 | |
| 2U R-series | R282-Z96, R292-4S0 | R262-ZA2, R281-3C2, R282-Z93, R282-Z96, R282-Z9, R262-ZA2 | R262-ZA2, R281-3C2, R282-Z93, R282-Z96, R282-Z9, R262-ZA2, R281-G30 | R262-ZA2, R281-3C2, R282-Z93, R282-Z96, R282-Z9, R262-ZA2, R281-G30 | R282-Z93, R282-G30, R281-3C2, R281-G30, R282-Z93, R282-Z96, R292-4S0, | R292-4S0 | R281-G30, R281-3C2, R282-Z93, R281-T95, R282-G30, R282-Z93, R292-4S0 | |
| 2U E-series | E251-U70 | E251-U70 | E251-U70 | E251-U70 | E251-U70 | - | E251-U70 | |
| 2U H-series | - | - | - | - | - | - | H231-G20 | |
| 4U G-series | G482-Z54, G492-H80, G492-HA0, G492-Z51 | G492-Z51, G492-HA0, G482-Z52, G482-Z54, G481-HA0 | G482-Z54, G492-H80, G492-HA0, G492-Z51 | G492-Z51, G492-HA0, G482-Z52, G482-Z54, G481-HA0, G492-H80 | G482-Z54, G492-Z52, G492-H80, G492-HA0, G481-HA0, G482-Z50, G482-Z52, G482-Z54, G492-Z50, G492-Z51 | G481-HA0, G482-Z53, G482-Z54, G492-H80, G492-HA0, G492-Z51 | G481-H80, G481-HA0, G481-HA1, G482-Z50, G482-Z51, G482-Z54, G492-H80, G492-HA0, G492-Z51 | |
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G242-Z11
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R292-4S0
AI & HPC
G492-Z51
AI , AI Training , AI Inference & HPC