В артыкуле, калі мы расказвалі пра нашу новую паслугу з відэакартай, мы не закранулі некаторыя цікавыя аспекты выкарыстання віртуальных сервераў з відэаадптарамі. Прыйшоў час дапоўніць тэсціраванне.
Для выкарыстання фізічных відэаадптараў у віртуальных асяроддзях мы абралі тэхналогію RemoteFX vGPU, якая падтрымліваецца гіпервізарам Microsoft. Пры гэтым на хасце павінны быць усталяваныя працэсары з падтрымкай SLAT (EPT ад Intel ці NPT/RVI ад AMD), а таксама якія адпавядаюць патрабаванням стваральнікаў Hyper-V відэакарты. Ні ў якім разе не варта параўноўваць гэтае рашэнне з настольнымі адаптарамі ў фізічных машынах, якія звычайна паказваюць лепшую прадукцыйнасць пры працы з графікай. У нашым тэставанні vGPU будзе канкураваць з цэнтральным працэсарам віртуальнага сервера - суцэль лагічна для вылічальных задач. Адзначым таксама, што акрамя RemoteFX існуюць і іншыя падобныя тэхналогіі, напрыклад NVIDIA Virtual GPU – яна дазваляе перадаваць графічныя каманды кожнай віртуальнай машыны напрамую ў адаптар без трансляцыі іх гіпервізарам.
тэсты
У тэстах выкарыстоўвалася машына з 4 вылічальнымі ядрамі на 3,4 Ггц, 16 ГБ аператыўнай памяці, цвёрдацельным назапашвальнікам (SSD) на 100 ГБ і віртуальным відэаадптарам з 512 МБ відэапамяці. У фізічны сервер устаноўлены прафесійныя відэакарты NVIDIA Quadro P4000, а гасцёўня сістэма працуе пад кіраваннем Windows Server 2016 Standard (64-bit) са стандартным відэадрайверам Microsoft Remote FX.
▍GeekBench 5
Для пачатку актуальную версію ўтыліты , Якая дазваляе вымераць прадукцыйнасць сістэмы для прыкладанняў OpenCL.
Гэты бенчмарк мы выкарыстоўвалі ў папярэднім артыкуле і ён толькі пацвердзіў відавочнае – наш vGPU слабейшы за прадукцыйныя настольныя відэакарты для вырашэння тыповых «графічных» задач.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
Створаную кампаніяй утыліту нельга назваць бенчмаркам. Тэстаў прадукцыйнасці яна не ўтрымоўвае, але дазваляе атрымаць інфармацыю аб выкарыстоўваных апаратных і праграмных рашэннях. Тут можна ўбачыць, што наша віртуальная машына з vGPU падтрымлівае толькі OpenCL 1.1 і не падтрымлівае CUDA, нягледзячы на ўсталяваны ў фізічным серверы відэаадптар NVIDIA Quadro P4000.
▍FAHBench 2.3.1
ад праекта размеркаваных вылічэнняў прысвечаны рашэнню вузкаспецыялізаваных задачы камп'ютэрнага мадэлявання згортвання бялковых малекул. Гэта трэба для даследавання прычын узнікнення звязаных з дэфектнымі вавёркамі паталогій - хвароб Альцгеймера і Паркінсана, каровінага шаленства, безуважлівага склерозу і г.д. Утыліта не можа ўсебакова ацаніць вылічальныя магутнасці віртуальнага відэаадптара, але дазваляе параўнаць прадукцыйнасць CPU і vGPU у складаных разліках.
Вымераная з дапамогай FAHBench прадукцыйнасць вылічэнняў на vGPU з выкарыстаннем OpenCL апынулася прыкладна ў 6 разоў (для метаду мадэлявання implicit – прыкладна ў 10 разоў) вышэй аналагічных паказчыкаў для дастаткова магутнага цэнтральнага працэсара.
Далей прывядзем вынікі вылічэнняў з падвойнай дакладнасцю.
▍SiSoftware Sandra 20/20
Яшчэ адзін універсальны пакет для дыягностыкі і тэсціравання кампутараў. Ён дазваляе ў дэталях вывучыць апаратную і праграмную канфігурацыю сервера і ўтрымоўвае велізарную колькасць разнастайных бенчмаркаў. Апроч вылічэнняў з выкарыстаннем CPU, Sandra 20/20 падтрымлівае OpenCL, DirectCompute і CUDA. Нас у першую чаргу цікавяць уключаныя ў бясплатную версію наборы эталонных вылічальных тэстаў агульнага прызначэння (GPGPU) з выкарыстаннем апаратных паскаральнікаў.
даволі нядрэнныя, хоць яны крыху ніжэй чаканых для відэаадптара NVIDIA Quadro P4000. Верагодна адбіваюцца накладныя выдаткі на віртуалізацыю.
У Sandra 20/20 ёсць падобны набор эталонных тэстаў для цэнтральнага працэсара. Запусцім іх, каб з вылічэннямі на vGPU.
Перавагі відэаадптара бачныя наглядна, аднак налады агульным пакеце тэстаў не цалкам ідэнтычныя, да таго ж у выніках нельга ўбачыць паказчыкі з патрэбнай ступенню дэталізацыі. Мы вырашылі правесьці некалькі асобных выпрабаваньняў. Спачатку пікавую прадукцыйнасць vGPU з дапамогай набору простых матэматычных разлікаў з выкарыстаннем OpenCL. па сутнасці аналагічны мультымедыйнаму (не арыфметычнаму!) тэсту Sandra для CPU. Для параўнання на тую ж дыяграму змесцім мультымедыйнага тэсту цэнтральнага працэсара VPS. Нават CPU з чатырма вылічальнымі ядрамі прыкметна прайгравае vGPU.
Ад сінтэтычных тэстаў пяройдзем да практычных рэчаў. Вызначыць хуткасць кадавання і дэкадавання дадзеных нам дапамаглі крыптаграфічныя тэсты. Тут параўнанне вынікаў для и таксама паказала відавочную перавагу паскаральніка.
Яшчэ адна сфера прымянення vGPU - фінансавы аналіз. Такія разлікі нескладана распаралеліць, але для іх выканання запатрабуецца відэаадптар, які падтрымлівае вылічэнні з падвойнай дакладнасцю. І зноў вынікі гавораць самі за сябе: дастаткова магутны ушчэнт прайгравае .
Апошні праведзены намі тэст - навуковыя разлікі з высокай дакладнасцю. зноў справіўся лепш з множаннем матрыц, хуткім пераўтварэннем Фур'е і іншымі падобнымі задачамі.
Высновы
vGPU дрэнна падыходзяць для запуску графічных рэдактараў, а таксама прыкладанняў для 3D-рэндэрынгу і апрацоўкі відэа. Адаптары для настольных сістэм спраўляюцца з графікай куды лепш, затое віртуальны можа хутчэй CPU выконваць раўналежныя вылічэнні. За гэта трэба сказаць дзякуй прадукцыйнай аператыўнай памяці і большай колькасці арыфметыка-лагічных модуляў. Збор і апрацоўка дадзеных з розных датчыкаў, аналітычныя разлікі для бізнес-прыкладанняў, навуковыя і інжынерныя разлікі, аналіз і тарыфікацыя трафіку, праца з гандлёвымі сістэмамі - існуе маса вылічальных задач, для вырашэння якіх GPU незаменныя. Вядома можна сабраць такі сервер дома або ў офісе, але за куплю "жалеза" і набыццё ліцэнзійнага ПА прыйдзецца выкласці кругленькую суму. Апроч капітальных выдаткаў існуюць і аперацыйныя выдаткі на абслугоўванне, улучальныя ў тым ліку і рахункі за электраэнергію. Існуе амартызацыя - абсталяванне з часам зношваецца, а маральна састарваецца яшчэ хутчэй. Віртуальныя серверы гэтых недахопаў пазбаўлены: іх можна ствараць па меры неабходнасці і выдаляць, калі запатрабаванне ў вылічальнай магутнасці знікне. Плаціць за рэсурсы толькі калі яны патрэбны заўсёды выгадна.
Крыніца: habr.com