&&NVIDIA Quadro 虛擬資料中心工作站軟體將 Tesla GPU 伺服器變身為強大工作站&&各大伺服器OEM廠運用Quadro vDWS串流工作站或高效能運算中心；並以GRID vPC 優化虛擬工作場所的總持有成本
NVIDIA (輝達) 宣布全新虛擬化軟體功能，將採用變成強大工作站，為 IT 部門提供各項所需資源，滿足企業工作場所全面虛擬化的需求。
NVIDIA Quadro(R)
一直是企業虛擬化應用市場的標準，並已獲得數百種工作站專業軟體的認證。如今， (Quadro vDWS) 將帶來前所未有的體驗，能透過運用 NVIDIA Tesla 加速的資料中心，為任何虛擬化工作站或筆電提供處理虛擬繪圖與運算作業所需的資源。Quadro vDWS 已導入由 33 家供應商所提供超過 120 款系統，其能以最低成本的方式將高效能運算能力提供給眾多採用相同 GPU 的企業用戶。
Quadro vDWS 為廣布在世界各地的團隊提供更好的行動力與協作效率。此外，它還能滿足不論是資料量或作業複雜度日趨攀升的運算密集工作，例如： 3D、仿真渲染、虛擬實境以及深度學習等新技術。上述工作在工程與科學等領域尤其常見，在設計流程中可進行模擬，以便精準預測產品的最終樣貌。
在的Tesla GPU 加速器力助之下，Quadro vDWS 將帶來：
製作複雜 3D 模型和仿真圖像設計的效能：運用多達 24GB 的 GPU 記憶體處理龐大縝密的模型。
提升生產力：以比先前 NVIDIA GPU 效能倍增的架構，讓使用者做出更好、更快的決策。
整合繪圖與運算：支援繪圖與運算(CUDA與OpenCL)作業的加速，加快設計與電腦輔助工程模擬的流程。
為 Linux 使用者提供更好的效能：為Linux 系統中的虛擬工作站使用者帶來更好的效能與用戶數密度，分擔 CPU 處理 H.264 影像編碼這類運算密集的工作。
NVIDIA 專業虛擬化事業副總裁 Bob Pette 表示：「企業持續轉型，作業流程除了融入 AI、擬真影像和 VR 等元素外，員工之間也進行高度的分工協作。Quadro 虛擬化平台配合企業與時俱進，提供客戶所需的效能。透過搭載 Tesla 加速器運行的伺服器執行Quadro vDWS，企業能處理更龐大的資料量、運行大多數要求嚴苛的應用並滿足用戶對更高行動力的需求。」
透過Quadro vDWS，像
這樣的 NVIDIA 客戶不僅能以單一 GPU 支援多位工程師的需求，還能即時從遠端存取各種強大的應用，執行沉浸式產品的視覺化作業。
ESI 沉浸體驗部門產品行銷經理 Eric Kam 表示：「我們的客戶希望把虛擬實境功能全面普及到整個企業環境中。虛擬原型製作也會面臨和實體原型製作類似的缺點，除了成本相對昂貴外，它們也因為對於特定硬體與軟體的需求而受限工作場所。藉由 NVIDIA Quadro
vDWS 與Tesla P40，我們的 VRify 程式能提供媲美實體工作站的威力、效能與使用者經驗。讓使用者能輕易管理資料量龐大的 3D 作業、將複雜模型整合到虛擬環境、運行即時物件物理模擬，以及透過瀏覽器在 VR 環境中體驗設計成果，而不受任何地點工作的限制。」
NVIDIA GRID vPC強化現代虛擬工作場所
現今製造業與設計工作負載量日趨複雜，包含
Windows 10、Office
365 等應用程式以及如
YouTube 等串流應用，皆需繪圖加速來提供特色、功能和絕佳的虛擬 PC
使用經驗，藉此滿足數位化的工作場所需求。
為因應市場對繪圖加速
VDI 持續成長的需求，NVIDIA
產品性能。透過 NVIDIA GRID 於 2017 年 8 月將推出的全新功能與基於 Pascal 架構的 NVIDIA Tesla GPU 加速器，GRID vPC 將帶來：
提升使用者密度與擴充性：Tesla P40 支援多達 24 個 1GB 虛擬桌面，數量較 Tesla
M60 增加 50%。透過領先業界的繪圖虛擬化密度，IT 部門不僅能優化其基礎架構的投資，還能提供企業繪圖加速的虛擬化桌面及應用。
更好的 vGPU 應用：端對端管理與監控功能可在主控台或虛擬控台提供 vGPU
的可視性。應用層級的監控功能則讓
IT 得以聰明地設計、管理以及支援終端使用者經驗。目前已和
VMware vRealize Operations (vROps)、Citrix
Director 與 XenCenter 進行整合，透過單一且統一的方法提供彈性及控制功能。
更好的服務：全新 GPU 資源排程協助 IT 部門為使用者提供持續且連貫的虛擬 GPU
資源配置，防止其他個體在運行時佔用過多資源而造成延遲與降低使用者經驗。
以 Tesla 為運算動力的 GPU 虛擬化解決方案將為更多使用者帶來強大的運算力
NVIDIA Quadro vDWS 與 NVIDIA GRID vPC 解決方案是針對基於 Pascal
架構的 Tesla
GPU 加速器所產出的最佳化效能設計。
為延續 NVIDIA
Tesla P4、P40 與 P100 行列所加入的生力軍。此產品完全針對刀鋒伺服器所設計，不僅搭載
16GB 記憶體，還能同時執行
16 個 1GB 容量的虛擬桌面系統。基於 Pascal 架構的 Tesla 加速器為 IT 部門提供滿足企業所需的運算虛擬化資源及各種需求。
Quadro vDWS 與 NVIDIA GRID
vPC 解決方案即日起全面導入全球
100 多款伺服器系統，包含思科
(Cisco)、思傑系統
(Citrix)、戴爾
(Dell)、惠普
(HP)、IBM、聯想 (Lenovo) 和 VMware 等公司。
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關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達) 為人工智慧運算公司，自1999年發明GPU起，成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品，掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧，透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等，來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊，請瀏覽 以及
blogs.nvidia.com.tw。
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本新聞稿可能包含 NVIDIA
根據目前預期所做出的前瞻性聲明；包含但不限於 Quadro
vDWS 與 GRID
vPC 之影響、效益、效能與供應時程、Tesla P6 之影響與效益、工作負載與 Quadro 虛擬化平台的演進。這些前瞻性聲明包含可能導致實質結果與預期不符之風險與不確定因素。多項重要因素可能導致實際結果與前瞻性聲明所示之結果出現重大差異，所及範圍有全球經濟情況、我們的產品借重第三方協力廠商之製造、組合、封裝和測試之部分；技術發展和市場競爭之影響；新產品或技術之發展或我們現有產品與技術之提升；市場接受我們的產品或合作夥伴產品的程度；設計、製造或軟體的缺失；消費者偏好或需求之改變；業界標準和介面之改變；整合到系統後無法預期的產品或效能降低之技術缺失；以及我們定期提交給美國證券交易委員會 (SEC) 之 Form 10-Q (截止於 2017 年 4 月 30 日之財務季度) 等報告中的其他詳細因素。 NVIDIA 在公司官方網站上免費提供定期提交給 SEC 的報告之副本。這些前瞻性聲明不保證未來的效能，只陳述目前的狀態，除非法律規定，否則 NVIDIA 沒有意願或義務因為新資訊、未來事件或其他理由而更新或修改任何前瞻性聲明。
(C)本文為 NVIDIA 公司 2017 版權所有並保留所有權利。NVIDIA與 NVIDIA 標誌是 NVIDIA 公司在美國及其他地區的商標及 (或) 註冊商標。所有其他公司及產品名稱乃為所屬個別公司之商標。功能、定價、出貨時程和規格之變更不會另行通知。
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使用命令nvidia-smi可以查看nvidia显卡Tesla查看GPU使用情况。
[root@localhost ~]# nvidia-smi -a
==============NVSMI LOG==============
: Sat May 10 13:19:20 2014
Driver Version
Attached GPUs
Product Name
: Tesla K10.G1.8GB
Display Mode
: Disabled
Display Active
: Disabled
Persistence Mode
: Disabled
Accounting Mode
: Disabled
Accounting Mode Buffer Size
Driver Model
Serial Number
: GPU-ce2c3f63-68b1-fba8-c5c2-83ebda82bc88
Minor Number
VBIOS Version
: 80.04.59.00.1B
Inforom Version
Image Version
OEM Object
ECC Object
Power Management Object
GPU Operation Mode
: 0x118F10DE
Sub System Id
: 0x097010DE
GPU Link Info
PCIe Generation
Link Width
Bridge Chip
: 0xF0470F00
Performance State
Clocks Throttle Reasons
: Not Active
Applications Clocks Setting : Not Active
SW Power Cap
: Not Active
HW Slowdown
: Not Active
: Not Active
FB Memory Usage
: 3583 MiB
: 3574 MiB
BAR1 Memory Usage
Compute Mode
Utilization
ECC Errors
Single Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Double Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Single Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Double Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Retired Pages
Single Bit ECC
Double Bit ECC
Temperature
Power Readings
Power Management
: Supported
Power Draw
Power Limit
: 117.50 W
Default Power Limit
: 117.50 W
Enforced Power Limit
: 117.50 W
Min Power Limit
Max Power Limit
: 125.00 W
: 2500 MHz
Applications Clocks
: 2500 MHz
Default Applications Clocks
: 2500 MHz
Max Clocks
: 2500 MHz
Compute Processes
Product Name
: Tesla K10.G1.8GB
Display Mode
: Disabled
Display Active
: Disabled
Persistence Mode
: Disabled
Accounting Mode
: Disabled
Accounting Mode Buffer Size
Driver Model
Serial Number
: GPU-f90b88ef-c884-a61f-25dd-dbedb8529941
Minor Number
VBIOS Version
: 80.04.59.00.1C
Inforom Version
Image Version
OEM Object
ECC Object
Power Management Object
GPU Operation Mode
: 0x118F10DE
Sub System Id
: 0x097010DE
GPU Link Info
PCIe Generation
Link Width
Bridge Chip
: 0xF0470F00
Performance State
Clocks Throttle Reasons
: Not Active
Applications Clocks Setting : Not Active
SW Power Cap
: Not Active
HW Slowdown
: Not Active
: Not Active
FB Memory Usage
: 3583 MiB
: 3574 MiB
BAR1 Memory Usage
Compute Mode
Utilization
ECC Errors
Single Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Double Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Single Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Double Bit
Device Memory
Register File
Texture Memory
Retired Pages
Single Bit ECC
Double Bit ECC
Temperature
Power Readings
Power Management
: Supported
Power Draw
Power Limit
: 117.50 W
Default Power Limit
: 117.50 W
Enforced Power Limit
: 117.50 W
Min Power Limit
Max Power Limit
: 125.00 W
: 2500 MHz
Applications Clocks
: 2500 MHz
Default Applications Clocks
: 2500 MHz
Max Clocks
: 2500 MHz
Compute Processes
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打赏金额: ￥NVIDIA全新计算卡Tesla P40/P4配置怎么样_百度知道
NVIDIA全新计算卡Tesla P40/P4配置怎么样
我有更好的答案
二手的在3000元以上　　Tesla计算卡就是为了大型的运算，一块高性能的浮点运算性能远高于多核CPU的性能。　　如果经济允许可以入手，但是会很贵，全新的估计能够达到5000元以上。　　具体可以参照NVIDIA官网的一些参数来进行选择
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新版 DGX-1
GPU 升级了，用来做 AI 研究的超级电脑当然也得升级。
更新后的 DGX-1 配备八块 TESLA V100，原来在 TITAN X 显卡上需要 8 天完成的计算量，DGX-1 只要 8 小时就能完成。DGX-1 售价 14.9 万美元，今年第三季度开始量产发货。
图片来自：Scoopnest
除了 DGX-1 之外，英伟达还发布了搭载 TESLA V100 的 DGX Station、HGX-1 超级电脑，分别针对小型人工智能创业公司和云计算。
这可能是自动驾驶汽车最好的「教练」
TESLA V100 发布之后，英伟达在自动驾驶领域就形成了以 TESLA 系列 GPU、DGX 超级电脑、DRIVE PX 自动驾驶计算平台为首的产品阵容。这些产品将会怎样影响到老司机的出行方式？
有别于 ADAS 高级驾驶辅助系统，自动驾驶汽车需要具备高度独立的判断能力，通过摄像头、激光雷达、超声波雷达等一切传感器，对自己所处的周边环境形成完整的认知，并根据周围的行人、车辆、交通标志判断应该如何行驶。
图片来自：venngage
自动驾驶汽车要做到这一切，高精度地图是其中的关键，还需要一套人工智能算法帮助汽车更自然地应对行驶过程中出现的一切状况。
就跟人类学开车一样，自动驾驶汽车也需要「教练」传授一套开车的逻辑（算法），DGX-1 的作用就在于此。而 TESLA V100 的意义，是充当 DGX-1 的计算核心。在 V100 强大计算能力的支持下，主机厂或者 Tier 1 一级供应商就可以使用 DGX-1 训练深度神经元网络，利用现有的高精度地图和自动驾驶原型车行驶纪录等大量数据，不断调校更出色的自动驾驶算法。
如果说 DGX-1 是自动驾驶汽车的「教练」，DRIVE PX 计算平台就是拿到了驾照的「驾驶员」。
英伟达自动驾驶汽车 BB8，图片来自：Ars Technica
在 2016 年的 CES 期间，英伟达发布了 DRIVE PX 2，黄仁勋称之为「世界第一台车载的人工智能超级计算机」。这块由 2 颗 CPU 外加 2 颗 GPU 组成的计算平台性能上等于 150 台 MacBook Pro，有能力运行 DGX-1 训练完成的神经网络模型，完成自动驾驶汽车必须的图像分析任务。
不过 DRIVE PX 2 的功能还不仅仅是代替人类开车那么简单。
前面说到高精度地图是自动驾驶汽车得以上路的关键，而没有一家汽车厂商、测绘公司能够独立给全世界那么多道路绘制高精度地图，所以只有利用好所有在路上行驶的汽车，才能让高精度地图更快地形成规模。
DRIVE PX 2 就可以把汽车变成有效的高精度地图采集器。英伟达在 DRIVE PX 2 上提供用于自动驾驶汽车的端到端制图系统，把原本需要独立于汽车之外进行的地图绘制工作转移到汽车内。另外由于 DRIVE PX 2 有联网功能，理论上可以将车辆采集的地图传回厂商，汇集成一个更大规模的高精度地图网络。
「驾校」有了，驾驶员也已经有了自己上路的能力，自动驾驶汽车现在需要的就是更多地在实际道路中继续优化算法，收集足够的地图数据。
德尔福自动驾驶汽车中控上显示的实时地图信息
目前英伟达已经与博世、采埃孚、百度、奥迪、特斯拉、沃尔沃、奔驰达成合作关系，共同开发自动驾驶汽车及关联技术。今天的 GTC 大会上，英伟达又宣布拿下了丰田，将在未来几年推出的无人驾驶汽车中使用 DRIVE PX。
联想我们上个月在上海体验的德尔福自动驾驶汽车，可以认为有了强大的芯片以及深度学习、高精度地图等技术的助攻，只要给自动驾驶足够的发展时间，人类老司机终将会被取代。
自动驾驶汽车的量产，很可能比我们想象得更快。
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不知不觉间，为期7天的“与非网硅谷科技游”到了收官阶段。虽然归期已至，但相信大家也和我们团队中的每一个成员一样，都觉得时间太短，没能将硅谷更多有着深厚科技底蕴的公司一次看个够，就要说再见了。
发表于： 15:35:52
今年2月中旬，《纽约时报》举办了“New+Work”峰会，围绕“人工智能”这一主题，邀请了业内著名人士共同探讨对于他们和他们所在的公司来说，未来存在的机遇和挑战。
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美国自动驾驶创业公司May Mobility宣布拿到了1150万美元的种子轮融资，由BMW i Ventures和丰田AI Ventures联合领投，Maven Ventures、SV Angel、Tandem Ventures、Trucks Ventures、和YCombinator都参与了这轮融资。
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英伟达工作人员在国外社区团购平台Massdrop上表示，目前他们也不能控制显卡价格，由于显存等核心配件的供货紧俏，未来显卡在缺货的同时还将保持高价位，有可能要到今年第三季度或者英伟达推出新显卡才会缓解。
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发表于： 17:49:38
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