특정 하이퍼바이저에 편협되었다기 보다는 VMware, Citrix, MS Hyper V, KVM 등 다양하게 지원하고 있습니다. 다음 페이지 중간에 지원하는 하이퍼바이저 정보가 있습니다. https://docs.nvidia.com/grid/latest/index.html
네 업무 환경에 따라 특정 앱만을 가상화하는 vApps, PC 자체를 가상화하는 vPC, 워크스테이션을 통해 그래픽 작업 등에 유용한 vDWS, 그리고 딥러닝 등 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 vCS (Virtual Compute Server) 가 있습니다. 자세한 가이드는 다음 페이지 참고 부탁드립니다. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/buy-grid/
직원 개인의 데스크탑에 어떤 소프트웨어가 설치되는지를 제어하는 것보다 서버에 있는 VM들에 보안 정책을 관리하고 모니터링하는 것이 더 효율적이라고 말씀드릴 수 있습니다.
최근에 나온 A100 GPU 같은 경우 물리적인 GPU 1장에 대해 vGPU 프로파일 최대 10개까지 구성할 수 있습니다. 그 외 vGPU 종류는 다음 사이트 참고 부탁드립니다. https://docs.nvidia.com/grid/latest/grid-vgpu-user-guide/index.html#virtual-gpu-types-grid-reference
네 다음 NVIDIA 공식 문서 참고 부탁드립니다. https://docs.nvidia.com/grid/latest/grid-vgpu-user-guide/index.html
AMD도 MxGPU라고 하는 GPU 가상화 기술을 가지고 있지만 (https://www.amd.com/ko/graphics/workstation-virtual-graphics) 기술적인 차이 보다는 시장에서 사용되는 NVIDIA GPU 사용양과 AMD GPU 사용양를 바라볼 필요가 있을 것 같습니다.
네, DGX-2 같은 경우 서버 1대에 최대 16개의 GPU를 장착할 수 있다는 GPU 수 측면이 직관적인 차이이지만, 좀 더 기술적으로 들어가면 NVSwitch라고 하는 GPU와 GPU를 연결하는 최신 방식이 더 큰 차이점이라고 하겠습니다. (현재 서버 OEM 벤더는 NVLink 까지입니다.)
맞는 말씀입니다. 그래서 요즘 GPU를 활용한 IT 인프라 구성시 기존 공랭식(항온항습기 활용)에서 수냉식(Liquid 활용)으로 관심이 쏠리고 있습니다.
음, 2way, 4way가 사용된 문맥 앞뒤를 보면 더 정확히 알겠지만, 보통 저런 용어를 사용할 때에는 서버 1대에 GPU가 몇 장 들어있는가로 이해할 수 있습니다. 2way = 서버에 GPU 카드 2장, 4way = 서버에 GPU 카드 4장.
똑 떨어지는 답변이 되진 못하겠지만, 일단 VM의 사용량에 적합한 vGPU 프로파일을 적용하는 것이 먼저이겠지만, 그 이후 추가 최적화하기 위한 방법으로는 Job Scheduler를 살펴볼 수도 있고, 사용하는 어플리케이션이나 코드 레벨에서 최적화하는 방법도 있겠습니다. 구글에서 NVIDIA Developer Forum을 검색하면 GPU 개발자들과 NVIDIA 사이 활발한 토의가 이뤄지고 있습니다.
NVIDIA Korea 공식 홈페이지에서 제품별 페이지 들어가서 확인하실 수 있습니다만 (https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/tesla/) 임근식 님께서 원하시는 것처럼 한 눈에 보시기 위해서는 아래 Wikipedia를 "참고"하실 수 있겠습니다 (https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Nvidia_graphics_processing_units).
안녕하세요. 오랜만에 인사드립니다. 두 사용자간 가장 큰 차이는 GPU 자원이 얼마나 많이 필요한지 일 것 같습니다. 예를 들어, 물리적인 서버 1대에 일반 사용자 5명과 그래픽사용자 5명이 접속한다면, 그 서버에 장착된 GPU를 가상화했을 때 더 사양이 높은 vGPU 프로파일을 그래픽사용자에게 할당하고, 사양이 상대적으로 낮은 vGPU 프로파일을 일반사용자에게 할당하는 등의 시나리오가 가능할 것 같습니다.
안녕하세요. 예를 들어, NVIDIA GPU와 AMD GPU를 함께 사용하는 것은 가능합니다. 드라이버 설정 등 추가 설정이 필요하지만요. 사실, GPU를 가상화해서 쓸지 말지에 대한 결정은 여러 가지 변수를 고려해야 하는데, job을 돌릴 사용자 수, 사용자별 job을 돌리는 빈도, job별 소요되는 시간 등을 고려하여 physical한 GPU가 놀고 있으면 가상화하기 전에 GPU 카드 자체를 최대한 활용하기 위한 노력을 먼저 하는게 우선이 되어야 한다고 생각합니다.