VPS с графична карта (част 2): изчислителни възможности

В предишен статия, когато говорихме за нашата нова услуга VPS с видеокарта, не засегнахме някои интересни аспекти на използването на виртуални сървъри с видео адаптери. Време е да добавите още тестове.

За да използваме физически видео адаптери във виртуални среди, избрахме технологията RemoteFX vGPU, която се поддържа от хипервайзора на Microsoft. В този случай хостът трябва да има процесори, които поддържат SLAT (EPT от Intel или NPT/RVI от AMD), както и видео карти, които отговарят на изискванията на създателите на Hyper-V. В никакъв случай не трябва да сравнявате това решение с настолни адаптери във физически машини, които обикновено показват по-добра производителност при работа с графики. В нашето тестване vGPU ще се конкурира с централния процесор на виртуалния сървър – съвсем логично за изчислителни задачи. Имайте предвид също, че в допълнение към RemoteFX има и други подобни технологии, например NVIDIA Virtual GPU - тя ви позволява да прехвърляте графични команди от всяка виртуална машина директно към адаптера, без да ги превеждате към хипервайзора. 

тестове

Тестовете използват машина с 4 изчислителни ядра на 3,4 GHz, 16 GB RAM, 100 GB твърд диск (SSD) и виртуален видео адаптер с 512 MB видео памет. Физическият сървър е оборудван с професионални видеокарти NVIDIA Quadro P4000, а системата за гости работи под Windows Server 2016 Standard (64-bit) със стандартния Microsoft Remote FX видео драйвер.

▍GeekBench 5

За начало нека стартираме текущата версия на помощната програма Пейка за маниаци 5, което ви позволява да измервате производителността на системата за OpenCL приложения.

Използвахме този показател в предишната статия и той само потвърди очевидното - нашият vGPU е по-слаб от високопроизводителните настолни видео карти за решаване на типични „графични“ задачи.

▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0

Създаден от компанията Geeks3D Помощната програма не може да се нарече бенчмарк. Той не съдържа тестове за производителност, но ви позволява да получите информация за използваните хардуерни и софтуерни решения. Тук можете да видите, че нашата vGPU виртуална машина поддържа само OpenCL 1.1 и не поддържа CUDA, въпреки видео адаптера NVIDIA Quadro P4000, инсталиран във физическия сървър.

▍FAHBench 2.3.1

Официален бенчмарк от проекта за разпределени изчисления Сгъваем@Home е посветен на решаването на високоспециализиран проблем на компютърното моделиране на сгъването на протеинови молекули. Това е необходимо за изследване на причините за патологиите, свързани с дефектни протеини - болести на Алцхаймер и Паркинсон, луда крава, множествена склероза и др. полезност FAHBench не може изчерпателно да оцени изчислителната мощност на виртуален видео адаптер, но ви позволява да сравните производителността на CPU и vGPU в сложни изчисления. 

Производителността на изчисленията на vGPU с помощта на OpenCL, измерена с помощта на FAHBench, се оказа приблизително 6 пъти (за метода на имплицитно моделиране - приблизително 10 пъти) по-висока от подобни показатели за достатъчно мощен централен процесор.

По-долу представяме резултатите от изчисленията с двойна точност.

▍SiSoftware Sandra 20/20

Друг универсален пакет за диагностика и тестване на компютри. Той ви позволява да изучавате подробно хардуерната и софтуерната конфигурация на сървъра и съдържа огромен брой различни бенчмаркове. В допълнение към CPU изчисленията, Sandra 20/20 поддържа OpenCL, DirectCompute и CUDA. Ние се интересуваме предимно от тези, включени в безплатната версия Сандра Лайт комплекти за бенчмарк за изчисления с общо предназначение (GPGPU), използващи хардуерни ускорители. 

резултати доста добри, въпреки че са малко по-ниски от очакваното за видеоадаптера NVIDIA Quadro P4000. Режийните разходи на виртуализацията вероятно ще окажат влияние.

Sandra 20/20 има подобен набор от показатели за CPU. Да ги пуснем към сравнете резултатите с vGPU изчисления.

Предимствата на видеоадаптера са ясно видими, но настройките на целия тестов пакет не са напълно идентични и в резултатите не можете да видите показатели с необходимата степен на детайлност. Решихме да проведем няколко отделни теста. Първо идентифицирани Пикова vGPU производителност с помощта на набор от прости математически изчисления с помощта на OpenCL. Този показател по същество подобен на мултимедийния (не аритметичен!) тест на Сандра за CPU. За сравнение, нека поставим на същата диаграма резултат VPS CPU мултимедиен тест. Дори CPU с четири процесорни ядра е значително по-нисък от vGPU.

Да преминем от синтетични тестове към практически неща. Криптографските тестове ни помогнаха да определим скоростта на кодиране и декодиране на данни. Ето сравнение на резултатите за vGPU и процесор също показа ясно предимство на ускорителя.

Друга област на приложение на vGPU е финансовият анализ. Такива изчисления са лесни за паралелизиране, но за извършването им ще ви е необходим видео адаптер, който поддържа изчисления с двойна точност. И отново резултатите говорят сами за себе си: доста силни процесор губи направо GPU.

Последният тест, който направихме, бяха научни изчисления с висока точност. Графичен адаптер отново се справи по-добре централен процесор с матрично умножение, бързо преобразуване на Фурие и други подобни задачи.

Данни

vGPU не са много подходящи за работа с графични редактори, както и приложения за 3D изобразяване и обработка на видео. Адаптерите за настолни системи се справят много по-добре с графиката, но виртуалният може да извършва паралелни изчисления по-бързо от процесора. За това трябва да благодарим на продуктивната RAM и по-голям брой аритметично-логически модули. Събиране и обработка на данни от различни сензори, аналитични изчисления за бизнес приложения, научни и инженерни изчисления, анализ на трафика и таксуване, работа със системи за търговия - има много изчислителни задачи, за които GPU са незаменими. Разбира се, можете да сглобите такъв сървър у дома или в офиса, но ще трябва да платите чиста сума за закупуване на хардуер и лицензиран софтуер. В допълнение към капиталовите разходи има и оперативни разходи за поддръжка, включително сметки за електричество. Има амортизация - техниката се износва с времето, а още по-бързо остарява. Виртуалните сървъри нямат тези недостатъци: те могат да бъдат създадени според нуждите и изтрити, когато необходимостта от изчислителна мощност изчезне. Плащането за ресурси само когато имате нужда от тях винаги е печелившо. 

Източник: www.habr.com