Se cree que los servidores virtuales con vGPU son caros. En una breve reseña intentaré refutar esta tesis.
Una búsqueda en Internet revela inmediatamente el alquiler de superordenadores con NVIDIA Tesla V100 o servidores más sencillos con potentes GPU dedicadas. Servicios similares están disponibles, por ejemplo, , o . Su costo mensual se mide en decenas de miles de rublos, y quería encontrar opciones más baratas para aplicaciones OpenCL y/o CUDA. En el mercado ruso no hay muchos VPS económicos con adaptadores de vídeo, en un breve artículo compararé sus capacidades informáticas mediante pruebas sintéticas.
Los participantes
Los servidores virtuales de alojamiento se incluyeron en la lista de candidatos para participar en la revisión. , , , и . No hubo problemas especiales para acceder, ya que casi todos los proveedores tienen un período de prueba gratuito. UltraVDS oficialmente no tiene una prueba gratuita, pero no fue difícil llegar a un acuerdo: después de enterarse de la publicación, el personal de soporte me abonó la cantidad necesaria para solicitar un VPS en mi cuenta de bonificación. En esta etapa, las máquinas virtuales VDS4YOU abandonaron la carrera porque, para realizar pruebas gratuitas, el proveedor de alojamiento requiere que usted proporcione un escaneo de su tarjeta de identificación. Entiendo que necesita protegerse del abuso, pero para la verificación, los datos del pasaporte o, por ejemplo, vincular una cuenta en una red social, esto lo requiere 1Gb.ru.
Configuraciones y precios
Para las pruebas, tomamos máquinas de nivel medio que cuestan menos de 10 mil rublos por mes: 2 núcleos de computación, 4 GB de RAM, 20 - 50 GB de SSD, vGPU con 256 MB de VRAM y Windows Server 2016. Antes de evaluar el rendimiento de VDS, Echemos un vistazo a sus subsistemas gráficos con una mirada armada. Creado por la empresa Utilita le permite obtener información detallada sobre las soluciones de hardware y software utilizadas por los hosters. Con su ayuda puede ver, por ejemplo, la versión del controlador de vídeo, la cantidad de memoria de vídeo disponible, así como datos sobre la compatibilidad con OpenCL y CUDA.
1Gb.ru
GPUnube
RuVDS
UltraVDS
Virtualización
Hyper-V
Pila abierta
Hyper-V
Hyper-V
Núcleos de computación
2*2,6 GHz
2*2,8 GHz
2*3,4 GHz
2*2,2 GHz
RAM,GB
4
4
4
4
Almacenamiento, GB
30 (SSD)
50 (SSD)
20 (SSD)
30 (SSD)
vGPU
RemoteFX
NVIDIA GRID
RemoteFX
RemoteFX
Adaptador de video
NVIDIA GeForce GTX Ti 1080
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Quadro P4000
AMD Fire Pro W4300
vRAM, MB
256
4063
256
256
Soporte OpenCL
+
+
+
+
Soporte CUDA
-
+
-
-
Precio por mes (si se paga anualmente), frote.
3494 (3015)
7923,60
1904 (1333)
1930 (1351)
Pago de recursos, frotar.
no
CPU = 0,42 rublos/hora,
RAM = 0,24 rublos/hora,
SSD = 0,0087 rublos/hora,
Sistema operativo Windows = 1,62 rublos/hora,
IPv4 = 0,15 rublos/hora,
vGPU (T4/4Gb) = 7 rublos/hora.
desde 623,28 + 30 por instalación
no
Período de prueba
10 días
7 días o más por acuerdo
3 días con facturación mensual
no
De los proveedores analizados, sólo GPUcloud utiliza la virtualización OpenStack y la tecnología NVIDIA GRID. Debido a la gran cantidad de memoria de video (hay perfiles de 4, 8 y 16 GB disponibles), el servicio es más caro, pero el cliente ejecutará aplicaciones OpenCL y CUDA. El resto de los contendientes ofrecen vGPU con menos VRAM, creadas con Microsoft RemoteFX. Cuestan mucho menos, pero sólo son compatibles con OpenCL.
Pruebas de rendimiento
GeekBench 5
Con este popular Puede medir el rendimiento de los gráficos para aplicaciones OpenCL y CUDA. El siguiente cuadro muestra el resultado resumido, con datos más detallados para servidores virtuales. , GPUnube ( и ), и disponible en el sitio web del desarrollador de referencia. Al abrirlos se revela un hecho interesante: GeekBench muestra cantidades de VRAM muy superiores a los 256 MB solicitados. La velocidad de reloj de los procesadores centrales también puede ser mayor que la indicada. Esto es algo común en entornos virtuales; mucho depende de la carga del host físico en el que se ejecuta el VPS.
Las vGPU de “servidor” compartidas son más débiles que los adaptadores de video de “escritorio” de alto rendimiento cuando se usan para aplicaciones de gráficos pesados. Estas soluciones están destinadas principalmente a tareas informáticas. Se realizaron otras pruebas sintéticas para evaluar su desempeño.
FAHBench 2.3.1
Para un análisis completo de las capacidades informáticas de vGPU no es adecuado, pero se puede utilizar para comparar el rendimiento de adaptadores de vídeo de diferentes VPS en cálculos complejos utilizando OpenCL. Proyecto de Computación Distribuida resuelve el estrecho problema del modelado por computadora del plegamiento de moléculas de proteínas. Los investigadores intentan comprender las causas de las patologías asociadas a proteínas defectuosas: enfermedades de Alzheimer y Parkinson, enfermedad de las vacas locas, esclerosis múltiple, etc. Medido usando la utilidad que crearon. El rendimiento de precisión simple y doble se muestra en el gráfico. Desafortunadamente, la utilidad generó un error en la máquina virtual UltraVDS.
A continuación, compararé los resultados del cálculo del método de modelado implícito dhfr.
SiSoftware Sandra 20/20
Paquete Excelente para evaluar las capacidades informáticas de los adaptadores de video virtuales de varios proveedores de alojamiento. La utilidad contiene conjuntos de pruebas de computación de propósito general (GPGPU) y es compatible con OpenCL, DirectCompute y CUDA. Para empezar, se hizo una valoración general de las diferentes vGPU. El diagrama muestra el resultado resumido, datos más detallados para servidores virtuales. , GPUnube () Y disponible en el sitio web del desarrollador de referencia.
También hubo problemas con la prueba “larga” de Sandra. Para el proveedor de VPS GPUcloud, no fue posible realizar una evaluación general utilizando OpenCL. Al seleccionar la opción adecuada, la utilidad aún funcionaba a través de CUDA. La máquina UltraVDS también falló esta prueba: el punto de referencia se congeló en 86% mientras intentaba determinar la latencia de la memoria.
En el paquete de prueba general, es imposible ver indicadores con suficiente grado de detalle o realizar cálculos con alta precisión. Tuvimos que realizar varias pruebas por separado, comenzando por determinar el rendimiento máximo del adaptador de video mediante un conjunto de cálculos matemáticos simples usando OpenCL y (si es posible) CUDA. Esto también muestra solo el indicador general y los resultados detallados para VPS de , GPUnube ( и ), и disponible en el sitio web.
Para comparar la velocidad de codificación y decodificación de datos, Sandra cuenta con un conjunto de pruebas criptográficas. Resultados detallados para , GPUnube ( и ), и .
Los cálculos financieros paralelos requieren un cálculo de adaptador de doble precisión de apoyo. Esta es otra área importante de aplicación de las vGPU. Resultados detallados para , GPUnube ( и ), и .
Sandra 20/20 te permite probar las posibilidades de utilizar vGPU para cálculos científicos con alta precisión: multiplicación de matrices, transformada rápida de Fourier, etc. Resultados detallados para , GPUnube ( и ), и .
Finalmente, se llevó a cabo una prueba de las capacidades de procesamiento de imágenes de la vGPU. Resultados detallados para , GPUnube ( и ), и .
Hallazgos
El servidor virtual GPUcloud mostró excelentes resultados en las pruebas GeekBench 5 y FAHBench, pero no superó el nivel general en las pruebas comparativas de Sandra. Cuesta mucho más que los servicios de la competencia, pero tiene una cantidad de memoria de video significativamente mayor y es compatible con CUDA. En las pruebas de Sandra, el VPS de 1Gb.ru fue líder con una alta precisión de cálculo, pero tampoco es barato y tuvo un rendimiento promedio en otras pruebas. UltraVDS resultó ser un outsider obvio: no sé si hay una conexión aquí, pero solo este proveedor de alojamiento ofrece a sus clientes tarjetas de video AMD. En términos de relación precio/rendimiento, el servidor RuVDS me pareció el mejor. Cuesta menos de 2000 rublos al mes y las pruebas pasaron bastante bien. La clasificación final queda así:
Lugar
anfitrión
Soporte OpenCL
Soporte CUDA
Alto rendimiento según GeekBench 5
Alto rendimiento según FAHBench
Alto rendimiento según Sandra 20/20
Precio bajo
I
RuVDS
+
-
+
+
+
+
II
1Gb.ru
+
-
+
+
+
+
III
GPUnube
+
+
+
+
+
-
IV
UltraVDS
+
-
-
-
-
+
Tenía algunas dudas sobre el ganador, pero la revisión está dedicada a VPS económicos con vGPU, y la máquina virtual RuVDS cuesta casi la mitad que su competidor más cercano y más de cuatro veces más que la oferta más cara analizada. El segundo y el tercer lugar tampoco fueron fáciles de dividir, pero aquí también el precio prevaleció sobre otros factores.
Como resultado de las pruebas, resultó que las vGPU de nivel básico no son tan caras y ya pueden usarse para resolver problemas informáticos. Por supuesto, mediante pruebas sintéticas es difícil predecir cómo se comportará una máquina bajo una carga real y, además, la capacidad de asignar recursos depende directamente de sus vecinos en el host físico; tenga en cuenta esto. Si encuentra otros VPS económicos con vGPU en la Internet rusa, no dude en escribirnos sobre ellos en los comentarios.
Fuente: habr.com