Kleine Information für Administratoren, die Proxmos zur Virtualisierung einsetzen. Die Entwickler haben inzwischen die Unterstützung von NVIDIA vGPU Proxmox VE implementiert. Damit lässt sich NVIDIA vGPU für KI, ML und virtuelle Workstations nutzen.
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Ein Blog-Leser hat mich auf einen Tweet von StorageReview hingewiesen, die das Thema im Artikel Proxmox VE Embraces NVIDIA vGPU for AI, ML & Virtual Workstations aufgegriffen haben.
Laut diesem Artikel habe die Proxmox Server Solutions GmbH angekündigt, dass die Open-Source-Virtualisierungsplattform Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) jetzt auch die NVIDIA vGPU unterstützt.
Ab NVIDIA vGPU 18 können Proxmox VE-Benutzer die GPU-Virtualisierung nutzen und so die Leistung und Kompatibilität für grafikintensive und KI-Entwicklungs-Workloads in virtualisierten Umgebungen verbessern.
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Durch die Integration von NVIDIA vGPU in Proxmox VE können Nutzer einen einzigen Grafikprozessor für mehrere VMs gemeinsam nutzen, wodurch Kosten gesenkt und Ressourcen besser genutzt werden können. GPU-lastige Aufgaben wie KI-Training, maschinelles Lernen und Grafikrendering können gleichzeitig auf derselben Hardware ausgeführt werden, was die Gesamteffizienz steigert und Ausfallzeiten reduziert. Die NVIDIA vGPU Software-Suite ist in drei Editionen erhältlich:
- NVIDIA RTX Virtual Workstation (vWS): Virtuelle Workstations für Konstrukteure, Ingenieure und Entwickler, die rechenintensive Anwendungen verwenden.
- NVIDIA Virtual PC (vPC): Virtueller Desktop (VDI) für Wissensarbeiter, die Büroanwendungen und Multimedia nutzen.
- NVIDIA Virtuelle Anwendungen (vApps): Anwendungsstreaming mit Remote Desktop Session Host (RDSH) Lösungen.
Die Bereitstellung von NVIDIA vGPU-Software auf Proxmox VE sei unkompliziert heißt es im Artikel und ermöglicht eine einfache Leistungsüberprüfung und ein effizientes GPU-Management. Dies vereinfacht den Umgang mit rechenintensiven Workloads und sorgt gleichzeitig für eine konsistente und zuverlässige Leistung.
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Gut! – Das ist eine wichtiger Schritt um VMWare Horizon ablösen zu können. Jetzt braucht es nur eine "altes" Blech mit Gridcard um das auch testen zu können.
Danke für die Info!
Heißt das, dass GPU Passthrough nicht mehr das Fummeln der Wahl ist? Das wäre stark.
Danke für den Hinweis!