В article quan parlàvem del nostre nou servei amb una targeta de vídeo, no vam tocar alguns aspectes interessants de l'ús de servidors virtuals amb adaptadors de vídeo. És hora d'afegir més proves.
Per utilitzar adaptadors de vídeo físics en entorns virtuals, vam triar la tecnologia RemoteFX vGPU, que és compatible amb l'hipervisor de Microsoft. En aquest cas, l'amfitrió ha de disposar de processadors compatibles amb SLAT (EPT d'Intel o NPT/RVI d'AMD), així com de targetes de vídeo que compleixin els requisits dels creadors d'Hyper-V. En cap cas s'ha de comparar aquesta solució amb adaptadors d'escriptori en màquines físiques, que solen mostrar un millor rendiment quan es treballa amb gràfics. En les nostres proves, la vGPU competirà amb el processador central del servidor virtual, força lògic per a les tasques d'informàtica. Tingueu en compte també que, a més de RemoteFX, hi ha altres tecnologies similars, per exemple NVIDIA Virtual GPU: us permet transferir ordres de gràfics de cada màquina virtual directament a l'adaptador sense traduir-les a l'hipervisor.
Proves
Les proves van utilitzar una màquina amb 4 nuclis informàtics a 3,4 GHz, 16 GB de RAM, una unitat d'estat sòlid (SSD) de 100 GB i un adaptador de vídeo virtual amb 512 MB de memòria de vídeo. El servidor físic està equipat amb targetes de vídeo professionals NVIDIA Quadro P4000 i el sistema convidat executa Windows Server 2016 Standard (64 bits) amb el controlador de vídeo Microsoft Remote FX estàndard.
▍GeekBench 5
Per començar versió actual de la utilitat , que us permet mesurar el rendiment del sistema per a les aplicacions OpenCL.
Vam utilitzar aquest punt de referència a l'article anterior i només va confirmar l'obvi: la nostra vGPU és més feble que les targetes de vídeo d'escriptori d'alt rendiment per resoldre tasques típiques de "gràfics".
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
Creat per l'empresa La utilitat no es pot anomenar un punt de referència. No conté proves de rendiment, però permet obtenir informació sobre les solucions de maquinari i programari utilitzades. Aquí podeu veure que la nostra màquina virtual vGPU només és compatible amb OpenCL 1.1 i no és compatible amb CUDA, malgrat l'adaptador de vídeo NVIDIA Quadro P4000 instal·lat al servidor físic.
▍FAHBench 2.3.1
del projecte de computació distribuïda es dedica a resoldre un problema altament especialitzat de modelització per ordinador del plegament de molècules de proteïnes. Això és necessari per estudiar les causes de les patologies associades a proteïnes defectuoses: malalties d'Alzheimer i Parkinson, malaltia de les vaques boges, esclerosi múltiple, etc. Utilitat no pot avaluar exhaustivament la potència de càlcul d'un adaptador de vídeo virtual, però us permet comparar el rendiment de la CPU i la vGPU en càlculs complexos.
El rendiment de la informàtica en vGPU mitjançant OpenCL, mesurat amb FAHBench, va resultar ser aproximadament 6 vegades (per al mètode de modelització implícit, aproximadament 10 vegades) superior als indicadors similars per a un processador central prou potent.
A continuació presentem els resultats dels càlculs amb doble precisió.
▍SiSoftware Sandra 20/20
Un altre paquet universal per diagnosticar i provar ordinadors. Permet estudiar detalladament la configuració de maquinari i programari del servidor i conté un gran nombre de punts de referència diferents. A més de la computació de CPU, Sandra 20/20 és compatible amb OpenCL, DirectCompute i CUDA. Ens interessen principalment els inclosos en la versió gratuïta suites de referència de computació de propòsit general (GPGPU) que utilitzen acceleradors de maquinari.
força bones, tot i que són lleugerament inferiors al que s'esperava per a l'adaptador de vídeo NVIDIA Quadro P4000. És probable que la sobrecàrrega de la virtualització tingui un impacte.
Sandra 20/20 té un conjunt similar de punts de referència de CPU. Anem a llançar-los amb la informàtica vGPU.
Els avantatges de l'adaptador de vídeo són clarament visibles, però la configuració del paquet de prova global no és completament idèntica i als resultats no es poden veure indicadors amb el nivell de detall necessari. Vam decidir fer diverses proves separades. Primerament Rendiment màxim de vGPU mitjançant un conjunt de càlculs matemàtics senzills amb OpenCL. essencialment semblant a la prova multimèdia (no aritmètica!) de la Sandra per a la CPU. Per comparar, anem a situar-nos al mateix diagrama Prova multimèdia de la CPU VPS. Fins i tot una CPU amb quatre nuclis de processament és notablement inferior a la vGPU.
Passem de les proves sintètiques a les coses pràctiques. Les proves criptogràfiques ens van ajudar a determinar la velocitat de codificació i descodificació de dades. Aquí teniu una comparació de resultats per и també va mostrar un clar avantatge de l'accelerador.
Una altra àrea d'aplicació de vGPU és l'anàlisi financera. Aquests càlculs són fàcils de paral·lelitzar, però per realitzar-los necessitareu un adaptador de vídeo que admeti càlculs de doble precisió. I de nou els resultats parlen per si mateixos: força potents perd totalment .
La darrera prova que vam realitzar van ser càlculs científics amb gran precisió. va tornar a fer millor amb multiplicació de matrius, transformada ràpida de Fourier i altres problemes similars.
Troballes
Les vGPU no són adequades per executar editors de gràfics, així com per a aplicacions de processament de vídeo i renderització en 3D. Els adaptadors per a sistemes d'escriptori fan front molt millor als gràfics, però el virtual pot realitzar càlculs paral·lels més ràpidament que la CPU. Per això cal agrair la RAM productiva i un major nombre de mòduls aritmèticològics. Recollida i processament de dades de diversos sensors, càlculs analítics per a aplicacions empresarials, càlculs científics i d'enginyeria, anàlisi i càrrega de trànsit, treball amb sistemes comercials: hi ha moltes tasques informàtices per a les quals les GPU són indispensables. Per descomptat, podeu muntar aquest servidor a casa o a l'oficina, però haureu de pagar una quantitat ordenada per la compra de maquinari i programari amb llicència. A més dels costos de capital, també hi ha costos operatius de manteniment, incloses les factures d'electricitat. Hi ha una depreciació: l'equip es desgasta amb el temps i queda obsolet encara més ràpidament. Els servidors virtuals no presenten aquests inconvenients: es poden crear segons sigui necessari i esborrar quan desapareix la necessitat de potència de càlcul. Pagar pels recursos només quan els necessiteu sempre és rendible.
Font: www.habr.com