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エンタープライズDX

アルゴグラフィックス

GPUを仮想的に分割
高度なVM構築・活用を支援

サーバー上のGPUを仮想的に分割して使用することでCPU負荷を軽減し、OAやCAD/CAE、AIなど、用途に応じたVM数を立ち上げられるNVIDIAの「GPU分身の術」。アルゴグラフィックスでは、これを活用したVDI環境の構築を支援。製造業をはじめとする顧客に対し、サーバーの立ち上げやネットワークの整備を含めたシステム構築をトータルに提供している。

高井 円 氏

株式会社アルゴグラフィックス
フェロー
ITビジネス統括本部 統括本部長
高井 円

 これまでPCで行ってきた処理を仮想化されたデスクトップ環境、いわゆるVDI(Virtual Desktop Infrastructure)環境で実行することで、モビリティの向上やセキュリティ対策の強化、環境の一元管理といった様々なメリットが得られる。特に昨今では、製造業におけるCAD/CAEの活用をはじめ、AI(人工知能)やHPC(ハイ・パフォーマンス・コンピューティング)の運用などに最適なNVIDIAのGPUを用いた基盤で、VDIの構築が注目されている。

 「NVIDIAがサポートする『GPU分身の術』を活用すれば、サーバー上のGPUを仮想的に分割することで、GPUを活用した高性能なVM(仮想マシン)をより多く活用できます」とアルゴグラフィックスの高井円氏は紹介する。

GPUを仮想的に分割し
いつでもどこでも高性能VMを活用

 例えばNVIDIAが提供する「A16」という製品は、16GB(ギガバイト)の物理GPUを4つ、つまり64GB分積んでいる。これを従来のGPUパススルーで利用すると、動作可能なVMは4つとなる。ところが、「分身の術」を用いることで、例えば1ギガバイトずつ16分割し、1ギガのビデオメモリを持ったGPUが64枚あるかのように取り扱うことができる。すなわち、4つのGPU全体では64のVMを稼働させることが可能となる。

 またさらに、AI処理でよく使われるNVIDIAのハイエンドカードである「H100」では、1枚あたり80GBのビデオメモリを持っている。これを分身の術により4分割すると、20GBのビデオメモリからなる4つのバーチャルGPUを用意できることになる。このようにGPU分身の術を用途に応じて使いこなせば、ユーザーが任意のメモリサイズで必要な数のVMを割り当てることが可能である。

 要するに、サーバーに搭載されたGPUを仮想的に分割し、複数台の仮想マシンで高いコア性能を効率的に利用して、仮想デスクトップ環境を改善する。いつでもどこでも高性能VMを利用できる環境を実現できる。

 「こうしたGPU分身の術は、NVIDIAが提供する『仮想GPU(vGPU)』というソフトウエアによって実現されるもので、ユーザーはニーズに応じて、同ソフトウエアにラインナップされる仮想アプリケーション(vApps)、仮想PC(vPC)、RTX仮想ワークステーション(vWS)、仮想コンピュートサーバー(vCS)から任意のものを選択してライセンス購入する必要があります」と高井氏は説明する。

 アルゴグラフィックスでは、こうした仮想GPUを活用して、製造業をはじめとする顧客に向け、VDIサーバー、管理サーバー、ファイルサーバー、そしてネットワークを含めた構築を請け負う。多くの顧客が、これまでは困難だったCAD/CAEやAI、デジタルツインといった環境を統合化し、DX推進仮想基盤として活用していけるよう支援している。

NVIDIA GPUを用いたDX推進基盤のイメージ。セキュアかつ利便性に優れた環境を提供する
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株式会社アルゴグラフィックス
URL:https://www.argo-graph.co.jp

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