Úgy gondolják, hogy a vGPU-val rendelkező virtuális szerverek drágák. Egy rövid áttekintésben megpróbálom cáfolni ezt a tézist.
Az internetes keresés azonnal felfedi, hogy NVIDIA Tesla V100-as szuperszámítógépeket vagy egyszerűbb szervereket bérelhet nagy teljesítményű dedikált GPU-val. Hasonló szolgáltatások elérhetőek pl. , vagy . A havi költségüket több tízezer rubelben mérik, és szerettem volna olcsóbb lehetőségeket találni OpenCL és/vagy CUDA alkalmazásokhoz. Az orosz piacon nem sok olcsó VPS van videoadapterrel, egy rövid cikkben szintetikus tesztekkel hasonlítom össze számítási képességeiket.
Résztvevők
A tárhely virtuális szerverek felkerültek a felülvizsgálatban részt vevő jelöltek listájára. , , , и . A hozzáférés megszerzésével nem volt különösebb probléma, hiszen szinte minden szolgáltatónál van ingyenes próbaidőszak. Az UltraVDS-nek hivatalosan nincs ingyenes tesztje, de nem volt nehéz megegyezni: a kiadvány megismerése után a támogató személyzet jóváírta a VPS megrendeléséhez szükséges összeget a bónuszszámlámon. Ebben a szakaszban a VDS4YOU virtuális gépek kiestek a versenyből, mivel az ingyenes teszteléshez a tárhelynek be kell mutatnia a személyi igazolványát. Megértem, hogy meg kell védenie magát a visszaélésektől, de az ellenőrzéshez, útlevéladatokhoz vagy például egy fiók összekapcsolásához egy közösségi hálózaton - ezt az 1Gb.ru megköveteli.
Konfigurációk és árak
A teszteléshez középszintű, havi 10 ezer rubel alatti gépeket vettünk: 2 számítási mag, 4 GB RAM, 20 - 50 GB SSD, vGPU 256 MB VRAM-mal és Windows Server 2016. A VDS teljesítményének felmérése előtt nézzük fegyveres pillantással grafikus alrendszereiket. A cég készítette hasznosság lehetővé teszi, hogy részletes információkat szerezzen a szolgáltatók által használt hardver- és szoftvermegoldásokról. Segítségével láthatja például a videó meghajtó verzióját, a rendelkezésre álló videomemória mennyiségét, valamint az OpenCL és CUDA támogatási adatokat.
1Gb.ru
GPUcloud
RuVDS
UltraVDS
Virtualizáció
Hyper-V
OpenStack
Hyper-V
Hyper-V
Számítási magok
2*2,6 GHz
2*2,8 GHz
2*3,4 GHz
2*2,2 GHz
RAM, GB
4
4
4
4
Tárhely, GB
30 (SSD)
50 (SSD)
20 (SSD)
30 (SSD)
vGPU
RemoteFX
NVIDIA GRID
RemoteFX
RemoteFX
Video adapter
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Quadro P4000
AMD FirePro W4300
vRAM, MB
256
4063
256
256
OpenCL támogatás
+
+
+
+
CUDA támogatás
-
+
-
-
Havi ár (ha évente fizetik), dörzsölje.
3494 (3015)
7923,60
1904 (1333)
1930 (1351)
Fizetés az erőforrásokért, dörzsölje
nincs
CPU = 0,42 dörzsölés/óra,
RAM = 0,24 dörzsölés/óra,
SSD = 0,0087 dörzsölés/óra,
Windows operációs rendszer = 1,62 dörzsölés/óra,
IPv4 = 0,15 dörzsölés/óra,
vGPU (T4/4Gb) = 7 rubel/óra.
623,28 + 30-tól telepítésenként
nincs
Tesztidőszak
10 nap
7 nap vagy több megegyezés szerint
3 nap havi számlázással
nincs
A vizsgált szolgáltatók közül csak a GPUcloud használ OpenStack virtualizációt és NVIDIA GRID technológiát. A nagy videomemória miatt (4, 8 és 16 GB-os profilok állnak rendelkezésre) a szolgáltatás drágább, de a kliens OpenCL és CUDA alkalmazásokat fog futtatni. A többi versenyző kevesebb VRAM-mal rendelkező vGPU-kat kínál, amelyeket a Microsoft RemoteFX segítségével hoztak létre. Sokkal kevesebbe kerülnek, de csak az OpenCL-t támogatják.
Teljesítményfelmérés
Geek Bench 5
Ezzel a népszerű Mérheti az OpenCL és CUDA alkalmazások grafikus teljesítményét. Az alábbi táblázat az összefoglaló eredményt mutatja a virtuális szerverekre vonatkozó részletesebb adatokkal , GPUcloud ( и ), и elérhető a benchmark fejlesztő webhelyén. Megnyitásuk egy érdekes tényre derül fény: a GeekBench sokkal nagyobb VRAM-mennyiséget mutat, mint a megrendelt 256 MB. A központi processzorok órajele is magasabb lehet a megadottnál. Ez gyakori jelenség a virtuális környezetekben – sok múlik azon fizikai gazdagép terhelésén, amelyen a VPS fut.
A megosztott „szerver” vGPU-k gyengébbek, mint a nagy teljesítményű „asztali” videoadapterek, ha nehéz grafikus alkalmazásokhoz használják. Az ilyen megoldásokat elsősorban számítástechnikai feladatokra szánják. Más szintetikus teszteket is végeztek teljesítményük értékelésére.
FAHBench 2.3.1
A vGPU számítási képességeinek átfogó elemzéséhez nem megfelelő, de használható a különböző VPS-ekből származó videoadapterek teljesítményének összehasonlítására az OpenCL használatával végzett összetett számítások során. Elosztott számítástechnikai projekt megoldja a fehérjemolekulák hajtogatásának számítógépes modellezésének szűk problémáját. A kutatók megpróbálják megérteni a hibás fehérjékkel kapcsolatos patológiák okait: Alzheimer- és Parkinson-kór, kergemarhakór, sclerosis multiplex stb. Az általuk létrehozott segédprogram segítségével mérve Az egyszeres és dupla precíziós teljesítmény a diagramon látható. Sajnos a segédprogram hibát generált az UltraVDS virtuális gépen.
Ezután a dhfr-implicit modellezési módszer számítási eredményeit fogom összehasonlítani.
SiSoftware Sandra 20/20
csomag Kiválóan alkalmas a különféle hosterek virtuális videoadaptereinek számítási képességeinek értékelésére. A segédprogram általános célú számítástechnikai benchmark csomagokat (GPGPU) tartalmaz, és támogatja az OpenCL-t, a DirectCompute-ot és a CUDA-t. Először a különböző vGPU-k általános értékelése készült. A diagram az összefoglaló eredményt, a virtuális szerverek részletesebb adatait mutatja , GPUcloud () És elérhető a benchmark fejlesztő webhelyén.
Szandra „hosszú” tesztjével is voltak problémák. A VPS-szolgáltató GPUcloud esetében nem lehetett általános értékelést végezni az OpenCL használatával. A megfelelő opció kiválasztásakor a segédprogram továbbra is a CUDA-n keresztül működött. Az UltraVDS gép ezen a teszten is megbukott: a referenciaérték 86%-ra fagyott, miközben megpróbálta meghatározni a memória késését.
Az általános tesztcsomagban nem lehet kellő részletezettségű mutatókat látni, vagy nagy pontossággal számításokat végezni. Több különálló tesztet kellett lefuttatnunk, kezdve a videoadapter csúcsteljesítményének meghatározásával egyszerű matematikai számítások segítségével, OpenCL és (ha lehetséges) CUDA segítségével. Ez is csak az általános mutatót és a VPS részletes eredményeit mutatja , GPUcloud ( и ), и elérhető a honlapon.
Az adatok kódolási és dekódolási sebességének összehasonlításához Sandra kriptográfiai tesztekkel rendelkezik. Részletes eredmények a következőre: , GPUcloud ( и ), и .
A párhuzamos pénzügyi számításokhoz alátámasztó kettős pontosságú adapterszámításra van szükség. Ez egy másik fontos alkalmazási terület a vGPU-k számára. Részletes eredmények a következőre: , GPUcloud ( и ), и .
A Sandra 20/20 lehetővé teszi, hogy nagy pontossággal tesztelje a vGPU felhasználási lehetőségeit tudományos számításokhoz: mátrixszorzás, gyors Fourier-transzformáció stb. Részletes eredmények a következőre: , GPUcloud ( и ), и .
Végül tesztelték a vGPU képfeldolgozó képességeit. Részletes eredmények a következőre: , GPUcloud ( и ), и .
Álláspontja
A GPUcloud virtuális szerver kiváló eredményeket mutatott a GeekBench 5 és FAHBench teszteken, de a Sandra benchmark tesztekben nem emelkedett az általános szint fölé. Sokkal többe kerül, mint a versenytársak szolgáltatásai, de lényegesen nagyobb videomemóriával rendelkezik, és támogatja a CUDA-t. A Sandra-tesztekben az 1Gb.ru VPS volt a vezető, nagy számítási pontossággal, de nem is olcsó, és más teszteken átlagosan teljesített. Az UltraVDS nyilvánvalóan kívülállónak bizonyult: nem tudom, hogy van-e itt kapcsolat, de csak ez a hoster kínál az ügyfeleknek AMD videokártyákat. Ár/teljesítmény arányban számomra a RuVDS szerver tűnt a legjobbnak. Kevesebb, mint 2000 rubelbe kerül havonta, és a tesztek elég jól mentek. A végső állás így néz ki:
Hely
Házigazda
OpenCL támogatás
CUDA támogatás
Nagy teljesítmény a GeekBench 5 szerint
Nagy teljesítmény a FAHBench szerint
Nagy teljesítmény Sandra szerint 20/20
Alacsony ár
I
RuVDS
+
-
+
+
+
+
II
1Gb.ru
+
-
+
+
+
+
III
GPUcloud
+
+
+
+
+
-
IV
UltraVDS
+
-
-
-
-
+
Voltak kétségeim a nyertessel kapcsolatban, de az áttekintés a vGPU-val ellátott, pénztárcabarát VPS-nek szól, és a RuVDS virtuális gép közel feleannyiba kerül, mint legközelebbi versenytársa, és több mint négyszer annyiba, mint a legdrágább felülvizsgált ajánlat. A második és harmadik helyet sem volt könnyű felosztani, de az ár itt is felülmúlta a többi tényezőt.
A tesztelés eredményeként kiderült, hogy a belépő szintű vGPU-k nem olyan drágák, és már számítástechnikai problémák megoldására is használhatók. Természetesen szintetikus tesztek segítségével nehéz megjósolni, hogy egy gép hogyan fog viselkedni valós terhelés alatt, és emellett az erőforrások elosztásának képessége közvetlenül függ a fizikai gazdagép szomszédaitól - ezt figyelembe kell venni. Ha más olcsó VPS-t talál vGPU-val az orosz interneten, ne habozzon írni róluk a megjegyzésekben.
Forrás: will.com