В مقال عندما تحدثنا عن خدمتنا الجديدة باستخدام بطاقة الفيديو ، لم نتطرق إلى بعض الجوانب المثيرة للاهتمام لاستخدام الخوادم الافتراضية مع محولات الفيديو. حان الوقت لإكمال الاختبار.
لاستخدام محولات الفيديو الفعلية في البيئات الافتراضية، اخترنا تقنية RemoteFX vGPU، التي يدعمها برنامج Hypervisor من Microsoft. في الوقت نفسه، يجب تثبيت المعالجات التي تدعم SLAT (EPT من Intel أو NPT / RVI من AMD) على المضيف، بالإضافة إلى بطاقات الفيديو التي تلبي متطلبات منشئي Hyper-V. لا ينبغي بأي حال من الأحوال مقارنة هذا الحل بمحولات سطح المكتب الموجودة في الأجهزة المادية، والتي عادةً ما تظهر أداءً أفضل عند العمل مع الرسومات. في اختبارنا ، سيتنافس vGPU مع المعالج المركزي للخادم الظاهري - وهو أمر منطقي تمامًا لمهام الحوسبة. نلاحظ أيضًا أنه بالإضافة إلى RemoteFX، هناك تقنيات أخرى مماثلة، على سبيل المثال NVIDIA Virtual GPU - فهو يسمح لك بنقل الأوامر الرسومية لكل جهاز ظاهري مباشرة إلى المحول دون ترجمتها بواسطة برنامج Hypervisor.
اختبارات
استخدمت الاختبارات جهازًا يحتوي على 4 مراكز بتردد 3,4 جيجا هرتز، وذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 16 جيجابايت، ومحرك أقراص ذي حالة صلبة (SSD) سعة 100 جيجابايت، ومحول فيديو افتراضي مزود بذاكرة فيديو سعة 512 ميجابايت. تم تجهيز الخادم الفعلي ببطاقات الفيديو الاحترافية NVIDIA Quadro P4000، ويعمل نظام الضيف على Windows Server 2016 Standard (64 بت) مع برنامج تشغيل الفيديو Microsoft Remote FX القياسي.
▍ جيك بنش 5
لبداية أحدث إصدار من الأداة ، والذي يسمح لك بقياس أداء النظام لتطبيقات OpenCL.
استخدمنا هذا المعيار في المقالة السابقة وقد أكد فقط ما هو واضح - vGPU الخاص بنا أضعف من بطاقات الفيديو عالية الأداء لسطح المكتب لحل مهام "الرسومات" النموذجية.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
من صنع الشركة لا يمكن تسمية الأداة بمعيار. لا يحتوي على اختبارات أداء ، ولكنه يسمح لك بالحصول على معلومات حول حلول الأجهزة والبرامج المستخدمة. هنا يمكنك أن ترى أن الجهاز الظاهري الخاص بنا مع vGPU يدعم OpenCL 1.1 فقط ولا يدعم CUDA ، على الرغم من تثبيت محول الفيديو NVIDIA Quadro P4000 في الخادم الفعلي.
FAHBench 2.3.1
من مشروع الحوسبة الموزعة مكرس لحل مشكلة متخصصة للغاية لمحاكاة الكمبيوتر لطي جزيئات البروتين. يعد هذا ضروريًا لدراسة أسباب الأمراض المرتبطة بالبروتينات المعيبة - مرض الزهايمر ومرض باركنسون ومرض جنون البقر والتصلب المتعدد وما إلى ذلك. جدوى لا يمكن تقييم قوة المعالجة لمحول الفيديو الافتراضي بشكل شامل، ولكنه يسمح لك بمقارنة أداء وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات الافتراضية (VGPU) في العمليات الحسابية المعقدة.
تبين أن أداء الحسابات على vGPU باستخدام OpenCL ، الذي تم قياسه باستخدام FAHBench ، كان أعلى بحوالي 6 مرات (لطريقة المحاكاة الضمنية - حوالي 10 مرات) من المؤشرات المماثلة لمعالج مركزي قوي بدرجة كافية.
بعد ذلك ، نقدم نتائج الحسابات بدقة مضاعفة.
▍SiSoftware ساندرا 20/20
حزمة عالمية أخرى لتشخيص واختبار أجهزة الكمبيوتر. يتيح لك الدراسة بالتفصيل تكوين الأجهزة والبرامج الخاصة بالخادم ويحتوي على عدد كبير من المعايير المختلفة. بالإضافة إلى حوسبة وحدة المعالجة المركزية ، تدعم Sandra 20/20 OpenCL و DirectCompute و CUDA. نحن مهتمون في المقام الأول بالنسخة المجانية مجموعات قياس أداء الحوسبة للأغراض العامة (GPGPU) باستخدام مسرعات الأجهزة.
جيد جدًا ، على الرغم من أنها أقل قليلاً مما كان متوقعًا لمحول الفيديو NVIDIA Quadro P4000. من المحتمل أن تؤثر النفقات العامة للمحاكاة الافتراضية.
Sandra 20/20 لديها مجموعة مماثلة من معايير وحدة المعالجة المركزية. دعونا تشغيلهم ل مع حوسبة vGPU.
تظهر مزايا محول الفيديو بوضوح ، ومع ذلك ، فإن إعدادات حزمة الاختبار العامة ليست متطابقة تمامًا ، علاوة على ذلك ، لا يمكن رؤية النتائج بمستوى التفاصيل المطلوب. قررنا إجراء عدة اختبارات منفصلة. في البدايه ذروة أداء vGPU مع مجموعة من العمليات الحسابية البسيطة باستخدام OpenCL. تشبه بشكل أساسي الوسائط المتعددة (وليس الحساب!) اختبار Sandra لوحدة المعالجة المركزية. للمقارنة ، نضع نفس الرسم البياني اختبار الوسائط المتعددة لوحدة المعالجة المركزية VPS. حتى وحدة المعالجة المركزية التي تحتوي على أربعة أنوية معالجة تفقد بشكل ملحوظ vGPU.
من الاختبارات التركيبية ، دعنا ننتقل إلى الأشياء العملية. ساعدتنا اختبارات التشفير في تحديد سرعة تشفير البيانات وفك تشفيرها. فيما يلي مقارنة لنتائج и أظهر أيضًا ميزة واضحة للمسرع.
مجال آخر لتطبيق vGPU هو التحليل المالي. يسهل إجراء مثل هذه الحسابات بشكل متوازي ، لكنها تتطلب محول فيديو يدعم حسابات الدقة المزدوجة. ومرة أخرى ، النتائج تتحدث عن نفسها: قوية بما فيه الكفاية يخسر تماما .
آخر اختبار أجريناه كان حسابات علمية بدقة عالية. كان أداء أفضل مرة أخرى مع ضرب المصفوفة وتحويل فورييه السريع ومشاكل أخرى مماثلة.
النتائج
لا تعد وحدات vGPU مناسبة تمامًا لتشغيل برامج تحرير الرسومات ، فضلاً عن تطبيقات العرض ثلاثي الأبعاد ومعالجة الفيديو. تتعامل محولات سطح المكتب مع الرسومات بشكل أفضل ، ولكن يمكن للمحولات الافتراضية أداء الحوسبة المتوازية بشكل أسرع من وحدة المعالجة المركزية. لهذا ، يجب أن نقول بفضل ذاكرة الوصول العشوائي المنتجة والمزيد من وحدات المنطق الحسابي. جمع ومعالجة البيانات من أجهزة الاستشعار المختلفة ، والحسابات التحليلية لتطبيقات الأعمال ، والحسابات العلمية والهندسية ، وتحليل وفوترة حركة المرور ، والعمل مع أنظمة التداول - هناك الكثير من مهام الحوسبة التي لا غنى عنها لوحدات معالجة الرسومات. بالطبع ، يمكنك تجميع مثل هذا الخادم في المنزل أو في المكتب ، ولكن سيتعين عليك دفع مبلغ مرتب لشراء الأجهزة وشراء البرامج المرخصة. بالإضافة إلى تكاليف رأس المال ، هناك تكاليف تشغيل للصيانة ، بما في ذلك فواتير الكهرباء. هناك استهلاك - المعدات تبلى بمرور الوقت ، وتصبح قديمة بشكل أسرع. لا تحتوي الخوادم الافتراضية على هذه العيوب: يمكن إنشاؤها حسب الحاجة وإزالتها عندما تختفي الحاجة إلى قوة الحوسبة. إن الدفع مقابل الموارد فقط عند الحاجة إليها هو أمر مربح دائمًا.
المصدر: www.habr.com