В жаңа қызметіміз туралы айтқан мақала бейне картамен біз виртуалды серверлерді бейне адаптерлерімен пайдаланудың кейбір қызықты аспектілерін қозғамадық. Қосымша сынақтарды қосу уақыты келді.
Виртуалды орталарда физикалық бейне адаптерлерін пайдалану үшін біз Microsoft гипервизоры қолдайтын RemoteFX vGPU технологиясын таңдадық. Бұл жағдайда хостта SLAT-ты қолдайтын процессорлар (Intel-тен EPT немесе AMD-дан NPT/RVI), сондай-ақ Hyper-V жасаушылардың талаптарына жауап беретін видеокарталар болуы керек. Ешбір жағдайда бұл шешімді физикалық машиналардағы жұмыс үстелі адаптерлерімен салыстыруға болмайды, олар әдетте графикамен жұмыс істегенде жақсы өнімділікті көрсетеді. Біздің тестілеуде vGPU виртуалды сервердің орталық процессорымен бәсекелеседі - есептеу тапсырмалары үшін өте қисынды. RemoteFX-тен басқа, басқа да ұқсас технологиялар бар екенін ескеріңіз, мысалы, NVIDIA Virtual GPU - ол графикалық пәрмендерді әр виртуалды машинадан гипервизорға аудармастан тікелей адаптерге тасымалдауға мүмкіндік береді.
Тесттер
Сынақтарда 4 ГГц жиілікте 3,4 есептеуіш ядросы, 16 ГБ жедел жады, 100 ГБ қатты күйдегі диск (SSD) және 512 Мбайт бейне жады бар виртуалды бейне адаптері бар машина пайдаланылды. Физикалық сервер кәсіби NVIDIA Quadro P4000 бейне карталарымен жабдықталған, ал қонақтық жүйе Windows Server 2016 Standard (64 бит) стандартты Microsoft Remote FX бейне драйверімен жұмыс істейді.
▍GeekBench 5
Алдымен утилитаның ағымдағы нұсқасы , бұл OpenCL қолданбалары үшін жүйе өнімділігін өлшеуге мүмкіндік береді.
Біз бұл эталонды алдыңғы мақалада қолдандық және ол тек айқынды растады - біздің vGPU әдеттегі «графикалық» тапсырмаларды шешуге арналған өнімділігі жоғары жұмыс үстелі бейне карталарына қарағанда әлсіз.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
Компания жасаған Утилитаны эталон деп атауға болмайды. Ол өнімділік сынақтарын қамтымайды, бірақ пайдаланылатын аппараттық және бағдарламалық шешімдер туралы ақпаратты алуға мүмкіндік береді. Мұнда сіз физикалық серверде орнатылған NVIDIA Quadro P1.1 бейне адаптеріне қарамастан, біздің vGPU виртуалды машинасы тек OpenCL 4000 нұсқасын қолдайтынын және CUDA қолдамайтынын көре аласыз.
▍FAHBench 2.3.1
таратылған есептеу жобасынан ақуыз молекулаларының қатпарлануын компьютерлік модельдеудің жоғары мамандандырылған мәселесін шешуге арналған. Бұл ақаулы ақуыздармен байланысты патологиялардың себептерін зерттеу үшін қажет - Альцгеймер және Паркинсон аурулары, ақылсыз сиыр ауруы, склероз және т.б. Утилита виртуалды бейне адаптерінің есептеу қуатын жан-жақты бағалай алмайды, бірақ күрделі есептеулерде CPU және vGPU өнімділігін салыстыруға мүмкіндік береді.
FAHBench көмегімен өлшенген OpenCL көмегімен vGPU-де есептеу өнімділігі жеткілікті қуатты орталық процессорға ұқсас көрсеткіштерден шамамен 6 есе (жасырын модельдеу әдісі үшін - шамамен 10 есе) жоғары болды.
Төменде біз екі есе дәлдікпен есептеулердің нәтижелерін ұсынамыз.
▍SiSoftware Sandra 20/20
Компьютерлерді диагностикалауға және сынауға арналған тағы бір әмбебап пакет. Ол сервердің аппараттық және бағдарламалық жасақтамасының конфигурациясын егжей-тегжейлі зерттеуге мүмкіндік береді және әртүрлі эталондардың үлкен санын қамтиды. Процессорлық есептеулерден басқа Sandra 20/20 OpenCL, DirectCompute және CUDA бағдарламаларын қолдайды. Бізді ең алдымен тегін нұсқаға енгізілгендер қызықтырады аппараттық жеделдеткіштерді пайдалана отырып, жалпы мақсаттағы есептеуіш эталондық жиынтықтары (GPGPU).
өте жақсы, бірақ олар NVIDIA Quadro P4000 бейне адаптері үшін күтілгеннен сәл төмен. Виртуализацияның үстеме шығындары әсер етуі мүмкін.
Sandra 20/20-де CPU көрсеткіштерінің ұқсас жиынтығы бар. Оларды іске қосайық vGPU есептеуімен.
Бейне адаптердің артықшылықтары анық көрінеді, бірақ жалпы сынақ пакетінің параметрлері толығымен бірдей емес және нәтижелерде қажетті егжей-тегжейлі деңгейлі көрсеткіштерді көре алмайсыз. Біз бірнеше бөлек сынақтар өткізуді шештік. Алғашқыда OpenCL көмегімен қарапайым математикалық есептеулер жиынтығын пайдаланып, vGPU өнімділігінің шыңы. Сандраның процессорға арналған мультимедиялық (арифметикалық емес!) сынағы сияқты. Салыстыру үшін сол диаграммаға орналастырайық VPS CPU мультимедиа сынағы. Тіпті төрт өңдеу ядросы бар процессор да vGPU-дан айтарлықтай төмен.
Синтетикалық сынақтардан практикалық нәрселерге көшейік. Криптографиялық сынақтар бізге деректерді кодтау және декодтау жылдамдығын анықтауға көмектесті. Мұнда нәтижелерді салыстыру и үдеткіштің де айқын артықшылығын көрсетті.
vGPU қолданбасының тағы бір саласы қаржылық талдау болып табылады. Мұндай есептеулерді параллельдеу оңай, бірақ оларды орындау үшін қос дәлдіктегі есептеулерді қолдайтын бейне адаптер қажет болады. Және тағы да нәтижелер өздері үшін айтады: өте күшті бірден жоғалтады .
Біз жүргізген соңғы сынақ жоғары дәлдікпен ғылыми есептеулер болды. қайтадан жақсырақ болды матрицаны көбейту, Фурье жылдам түрлендіру және басқа да осыған ұқсас есептер.
қорытындылар
vGPU графикалық редакторларды, сондай-ақ 3D көрсету және бейне өңдеу қолданбаларын іске қосу үшін қолайлы емес. Жұмыс үстелі жүйелеріне арналған адаптерлер графикамен әлдеқайда жақсы жұмыс істейді, бірақ виртуалды процессорға қарағанда параллельді есептеулерді жылдам орындай алады. Бұл үшін біз өнімді жедел жадыға және арифметикалық-логикалық модульдердің көп санына алғыс айтуымыз керек. Әртүрлі сенсорлардан деректерді жинау және өңдеу, бизнес-қолданбаларға арналған аналитикалық есептеулер, ғылыми және инженерлік есептеулер, трафикті талдау және зарядтау, сауда жүйелерімен жұмыс істеу - GPU қажет емес көптеген есептеу тапсырмалары бар. Әрине, сіз мұндай серверді үйде немесе кеңседе жинай аласыз, бірақ жабдықты және лицензияланған бағдарламалық жасақтаманы сатып алу үшін ұқыпты соманы төлеуге тура келеді. Күрделі шығындардан басқа, техникалық қызмет көрсетуге арналған операциялық шығындар, соның ішінде электр энергиясы төлемдері бар. Амортизация бар – жабдық уақыт өте келе тозып, одан да тез ескіреді. Виртуалды серверлердің мұндай кемшіліктері жоқ: олар қажет болған жағдайда құрылуы және есептеу қуатының қажеттілігі жойылған кезде жойылуы мүмкін. Ресурстарды қажет болғанда ғана төлеу әрқашан тиімді.
Ақпарат көзі: www.habr.com