В yeni xidmətimiz haqqında danışdığımız zaman məqalə video kartla virtual serverlərdən video adapterlərlə istifadənin bəzi maraqlı tərəflərinə toxunmadıq. Daha çox sınaq əlavə etməyin vaxtı gəldi.
Virtual mühitlərdə fiziki video adapterlərdən istifadə etmək üçün biz Microsoft hipervizoru tərəfindən dəstəklənən RemoteFX vGPU texnologiyasını seçdik. Bu halda, hostda SLAT-ı (Intel-dən EPT və ya AMD-dən NPT/RVI) dəstəkləyən prosessorlar, həmçinin Hyper-V yaradıcılarının tələblərinə cavab verən videokartlar olmalıdır. Heç bir halda bu həlli fiziki maşınlardakı masaüstü adapterləri ilə müqayisə etməməlisiniz, adətən qrafiklərlə işləyərkən daha yaxşı performans göstərirlər. Testimizdə vGPU virtual serverin mərkəzi prosessoru ilə rəqabət aparacaq - hesablama tapşırıqları üçün olduqca məntiqlidir. Nəzərə alın ki, RemoteFX-dən başqa, digər oxşar texnologiyalar da var, məsələn, NVIDIA Virtual GPU - o, hər bir virtual maşından qrafik əmrləri hipervizora çevirmədən birbaşa adapterə ötürməyə imkan verir.
Testlər
Sınaqlarda 4 GHz tezliyində 3,4 hesablama nüvəsi, 16 QB əməli yaddaş, 100 QB bərk vəziyyətdə olan disk (SSD) və 512 MB video yaddaşa malik virtual video adapterdən istifadə edilib. Fiziki server peşəkar NVIDIA Quadro P4000 video kartları ilə təchiz olunub və qonaq sistemi standart Microsoft Remote FX video drayveri ilə Windows Server 2016 Standard (64 bit) ilə işləyir.
▍GeekBench 5
Bir başlanğıc üçün yardım proqramının cari versiyası , bu, OpenCL tətbiqləri üçün sistem performansını ölçməyə imkan verir.
Əvvəlki məqalədə bu meyardan istifadə etdik və bu, yalnız aşkar olanı təsdiqlədi - bizim vGPU tipik "qrafika" vəzifələrini həll etmək üçün yüksək performanslı masaüstü video kartlardan daha zəifdir.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
Şirkət tərəfindən yaradılmışdır Utiliti benchmark adlandırmaq olmaz. O, performans testlərini ehtiva etmir, lakin istifadə olunan aparat və proqram həlləri haqqında məlumat əldə etməyə imkan verir. Burada fiziki serverdə quraşdırılmış NVIDIA Quadro P1.1 video adapterinə baxmayaraq, vGPU virtual maşınımızın yalnız OpenCL 4000-i dəstəklədiyini və CUDA-nı dəstəkləmədiyini görə bilərsiniz.
▍FAHBench 2.3.1
paylanmış hesablama layihəsindən zülal molekullarının qatlanmasının kompüter modelləşdirilməsinin yüksək ixtisaslaşmış probleminin həllinə həsr edilmişdir. Bu, qüsurlu zülallarla əlaqəli patologiyaların səbəblərini öyrənmək üçün lazımdır - Alzheimer və Parkinson xəstəlikləri, dəli dana xəstəliyi, çox skleroz və s. Utility virtual video adapterin hesablama gücünü hərtərəfli qiymətləndirə bilməz, lakin mürəkkəb hesablamalarda CPU və vGPU performansını müqayisə etməyə imkan verir.
FAHBench istifadə edərək ölçülən OpenCL istifadə edərək vGPU-larda hesablamaların performansı kifayət qədər güclü mərkəzi prosessor üçün oxşar göstəricilərdən təxminən 6 dəfə (örtülü modelləşdirmə metodu üçün - təxminən 10 dəfə) yüksək oldu.
Aşağıda ikiqat dəqiqliklə hesablamaların nəticələrini təqdim edirik.
▍SiSoftware Sandra 20/20
Kompüterlərin diaqnostikası və sınaqdan keçirilməsi üçün başqa bir universal paket. Bu, serverin aparat və proqram təminatı konfiqurasiyasını ətraflı öyrənməyə imkan verir və çoxlu sayda müxtəlif meyarları ehtiva edir. CPU hesablamalarına əlavə olaraq Sandra 20/20 OpenCL, DirectCompute və CUDA-nı dəstəkləyir. Bizi ilk növbədə pulsuz versiyaya daxil olanlar maraqlandırır hardware sürətləndiricilərindən istifadə edərək ümumi təyinatlı hesablama bençmark dəstləri (GPGPU).
olduqca yaxşıdır, baxmayaraq ki, onlar NVIDIA Quadro P4000 video adapteri üçün gözləniləndən bir qədər aşağıdır. Virtuallaşdırmanın yükü çox güman ki, təsir edəcək.
Sandra 20/20 oxşar CPU göstəricilərinə malikdir. Gəlin onları işə salaq vGPU hesablama ilə.
Video adapterin üstünlükləri aydın görünür, lakin ümumi test paketinin parametrləri tamamilə eyni deyil və nəticələrdə lazımi detallı göstəriciləri görə bilməzsiniz. Bir neçə ayrı test keçirməyə qərar verdik. Əvvəlcə OpenCL istifadə edərək sadə riyazi hesablamalar toplusundan istifadə edərək pik vGPU performansı. CPU üçün Sandranın multimedia (arifmetik deyil!) testinə mahiyyətcə oxşardır. Müqayisə üçün eyni diaqrama yerləşdirək VPS CPU multimedia testi. Hətta dörd emal nüvəsi olan bir CPU vGPU-dan nəzərəçarpacaq dərəcədə aşağıdır.
Gəlin sintetik testlərdən praktiki şeylərə keçək. Kriptoqrafik testlər bizə məlumatların kodlaşdırılması və dekodlanmasının sürətini müəyyən etməyə kömək etdi. Budur nəticələrin müqayisəsi и sürətləndiricinin də açıq üstünlüyünü göstərdi.
vGPU üçün başqa bir tətbiq sahəsi maliyyə təhlilidir. Bu cür hesablamaları paralelləşdirmək asandır, lakin onları yerinə yetirmək üçün ikiqat dəqiqlikli hesablamaları dəstəkləyən video adapterə ehtiyacınız olacaq. Və yenə də nəticələr özləri üçün danışır: olduqca güclü birbaşa itirir .
Son apardığımız sınaq yüksək dəqiqliklə elmi hesablamalar idi. yenidən daha yaxşı etdi matrisin vurulması, sürətli Furye çevrilməsi və digər oxşar məsələlərlə.
Tapıntılar
vGPU-lar qrafik redaktorları, həmçinin 3D göstərmə və video emal proqramlarını işə salmaq üçün o qədər də uyğun deyil. Masaüstü sistemlər üçün adapterlər qrafiklərin öhdəsindən daha yaxşı gəlir, lakin virtual sistem CPU-dan daha sürətli paralel hesablamalar apara bilir. Bunun üçün məhsuldar RAM və daha çox arifmetik-məntiqi modullara təşəkkür etməliyik. Müxtəlif sensorlardan məlumatların toplanması və emalı, biznes tətbiqləri üçün analitik hesablamalar, elmi və mühəndislik hesablamaları, trafikin təhlili və yüklənməsi, ticarət sistemləri ilə işləmək - GPU-ların əvəzolunmaz olduğu bir çox hesablama işləri var. Əlbəttə ki, belə bir serveri evdə və ya ofisdə yığa bilərsiniz, lakin avadanlıq və lisenziyalı proqram təminatının alınması üçün səliqəli bir məbləğ ödəməli olacaqsınız. Əsas xərclərə əlavə olaraq, elektrik enerjisi xərcləri də daxil olmaqla, texniki xidmət üçün əməliyyat xərcləri də var. Amortizasiya var - avadanlıq zamanla köhnəlir və daha da tez köhnəlir. Virtual serverlərin bu çatışmazlıqları yoxdur: onlar lazım olduqda yaradıla və hesablama gücünə ehtiyac aradan qalxdıqda silinə bilər. Resursları yalnız onlara ehtiyacınız olduqda ödəmək həmişə sərfəlidir.
Mənbə: www.habr.com