ស្ថានភាព៖ GPUs និម្មិតមិនអន់ជាងក្នុងការអនុវត្តចំពោះដំណោះស្រាយផ្នែករឹង

កាលពីខែកុម្ភៈ ស្តង់ហ្វដបានរៀបចំសន្និសីទស្តីពីកុំព្យូទ័រដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ (HPC)។ អ្នកតំណាង VMware បាននិយាយថា នៅពេលធ្វើការជាមួយ GPU ប្រព័ន្ធផ្អែកលើ ESXi hypervisor ដែលត្រូវបានកែប្រែគឺមិនទាបជាងល្បឿននៃដំណោះស្រាយដែកទទេនោះទេ។

យើងនិយាយអំពីបច្ចេកវិទ្យាដែលធ្វើឱ្យវាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីសម្រេចបាន។

/ រូបថត Victorgrigas CC BY-SA

បញ្ហាការអនុវត្ត

យោងតាមអ្នកវិភាគប្រហែល 70% នៃបន្ទុកការងារនៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ និម្មិត. ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ 30% ដែលនៅសេសសល់នៅតែដំណើរការលើដែកទទេដោយគ្មានឧបករណ៍ត្រួតពិនិត្យខ្ពស់។ 30% នេះភាគច្រើនមានកម្មវិធីផ្ទុកខ្ពស់ ដូចជាកម្មវិធីដែលទាក់ទងនឹងការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងការប្រើប្រាស់ GPUs ។

អ្នកជំនាញពន្យល់ពីនិន្នាការនេះដោយការពិតដែលថា hypervisor ដែលជាស្រទាប់អរូបីកម្រិតមធ្យមអាចប៉ះពាល់ដល់ដំណើរការនៃប្រព័ន្ធទាំងមូល។ នៅក្នុងការសិក្សាកាលពីប្រាំឆ្នាំមុន អ្នកអាចស្វែងរកទិន្នន័យ អំពីការកាត់បន្ថយល្បឿនការងារ 10% ។ ដូច្នេះ ក្រុមហ៊ុន និងប្រតិបត្តិករមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យមិនប្រញាប់ប្រញាល់ផ្ទេរបន្ទុកការងារ HPC ទៅកាន់បរិយាកាសនិម្មិតនោះទេ។

ប៉ុន្តែបច្ចេកវិទ្យានិម្មិតកំពុងអភិវឌ្ឍ និងកែលម្អ។ នៅក្នុងសន្និសីទមួយខែមុន VMware បាននិយាយថា ESXi hypervisor មិនមានផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានលើដំណើរការ GPU ទេ។ ល្បឿន​កុំព្យូទ័រ​អាច​ត្រូវ​បាន​កាត់​បន្ថយ​បី​ភាគរយ​ដែល​អាច​ប្រៀបធៀប​នឹង​លោហៈ​ទទេ។

តើការងារនេះ

ដើម្បីកែលម្អដំណើរការនៃប្រព័ន្ធ HPC ជាមួយ GPUs VMware បានធ្វើការផ្លាស់ប្តូរមួយចំនួនចំពោះ hypervisor ។ ជាពិសេសវាត្រូវបានលុបចោលមុខងារ vMotion ។ វាត្រូវការសម្រាប់តុល្យភាពបន្ទុក ហើយជាធម្មតាផ្ទេរម៉ាស៊ីននិម្មិត (VMs) រវាងម៉ាស៊ីនមេ ឬ GPUs។ ការបិទដំណើរការ vMotion បណ្តាលឱ្យ VM នីមួយៗឥឡូវនេះត្រូវបានផ្តល់ GPU ជាក់លាក់មួយ។ វាជួយកាត់បន្ថយការចំណាយនៅពេលផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យ។

សមាសធាតុសំខាន់មួយទៀតនៃប្រព័ន្ធ គឺជាបច្ចេកវិទ្យា DirectPath I/O ។ វាអនុញ្ញាតឱ្យកម្មវិធីបញ្ជាកុំព្យូទ័រប៉ារ៉ាឡែល CUDA ធ្វើអន្តរកម្មជាមួយម៉ាស៊ីននិម្មិតដោយផ្ទាល់ ដោយឆ្លងកាត់ hypervisor ។ នៅពេលដែលអ្នកត្រូវការដំណើរការ VMs ជាច្រើននៅលើ GPU មួយក្នុងពេលតែមួយ ដំណោះស្រាយ GRID vGPU ត្រូវបានប្រើ។ វាបែងចែកអង្គចងចាំរបស់កាតទៅជាផ្នែកជាច្រើន (ប៉ុន្តែវដ្តនៃការគណនាមិនត្រូវបានបែងចែកទេ)។

ដ្យាក្រាមប្រតិបត្តិការនៃម៉ាស៊ីននិម្មិតពីរក្នុងករណីនេះនឹងមើលទៅដូចនេះ៖

លទ្ធផល និងការព្យាករណ៍

ក្រុមហ៊ុននេះ បានធ្វើការធ្វើតេស្ត hypervisor ដោយការបណ្តុះបណ្តាលគំរូភាសាដោយផ្អែកលើ TensorFlow. ការសម្តែង "ការខូចខាត" មានត្រឹមតែ 3-4% បើប្រៀបធៀបទៅនឹងដែកទទេ។ ជាថ្នូរមកវិញ ប្រព័ន្ធអាចចែកចាយធនធានតាមតម្រូវការ អាស្រ័យលើបន្ទុកបច្ចុប្បន្ន។

យក្ស IT ផងដែរ។ បានធ្វើការធ្វើតេស្ត ជាមួយធុង។ វិស្វកររបស់ក្រុមហ៊ុនបានបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទដើម្បីសម្គាល់រូបភាព។ ទន្ទឹមនឹងនេះដែរ ធនធាននៃ GPU មួយត្រូវបានចែកចាយក្នុងចំណោម VMs កុងតឺន័រចំនួនបួន។ ជាលទ្ធផល ដំណើរការនៃម៉ាស៊ីននីមួយៗបានថយចុះ 17% (បើប្រៀបធៀបទៅនឹង VM តែមួយជាមួយនឹងការចូលប្រើប្រាស់ធនធាន GPU ពេញលេញ)។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយចំនួនរូបភាពដែលបានដំណើរការក្នុងមួយវិនាទី បានកើនឡើង បី​ដង។ គេរំពឹងថាប្រព័ន្ធបែបនេះ នឹង​ស្វែងរក កម្មវិធីក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងការធ្វើគំរូកុំព្យូទ័រ។

ក្នុងចំណោមបញ្ហាសក្តានុពលដែល VMware អាចប្រឈមមុខ អ្នកជំនាញ បែងចែក ទស្សនិកជនគោលដៅតូចចង្អៀត។ ក្រុមហ៊ុនមួយចំនួនតូចនៅតែធ្វើការជាមួយប្រព័ន្ធដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ ទោះបីជានៅក្នុង Statista អបអរថានៅឆ្នាំ 2021 94% នៃបន្ទុកការងាររបស់មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យពិភពលោកនឹងត្រូវបានធ្វើនិម្មិត។ ដោយ ការព្យាករណ៍ អ្នកវិភាគតម្លៃនៃទីផ្សារ HPC នឹងកើនឡើងពី 32 ទៅ 45 ពាន់លានដុល្លារក្នុងរយៈពេលពី 2017 ដល់ 2022 ។

/ រូបថត ចំណុចចូលប្រើសកល PD

ដំណោះស្រាយស្រដៀងគ្នា

មាន analogues ជាច្រើននៅលើទីផ្សារដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយក្រុមហ៊ុន IT ធំៗ៖ AMD និង Intel ។

ក្រុមហ៊ុនដំបូងសម្រាប់ GPU និម្មិត ការផ្តល់ជូន វិធីសាស្រ្តផ្អែកលើ SR-IOV (ការបញ្ចូល/ចេញជា root តែមួយនិម្មិត)។ បច្ចេកវិទ្យានេះផ្តល់ឱ្យ VM ចូលទៅកាន់ផ្នែកនៃសមត្ថភាពផ្នែករឹងរបស់ប្រព័ន្ធ។ ដំណោះស្រាយអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកចែករំលែក GPU រវាងអ្នកប្រើប្រាស់ 16 នាក់ជាមួយនឹងដំណើរការស្មើគ្នានៃប្រព័ន្ធនិម្មិត។

ចំណែក​ក្រុមហ៊ុន IT យក្ស​ទីពីរ​វិញ​ បច្ចេកវិទ្យាផ្អែកលើ នៅលើ Citrix XenServer 7 hypervisor ។ វារួមបញ្ចូលគ្នានូវការងាររបស់កម្មវិធីបញ្ជា GPU ស្តង់ដារ និងម៉ាស៊ីននិម្មិត ដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រោយមកបង្ហាញកម្មវិធី 3D និងផ្ទៃតុនៅលើឧបករណ៍នៃអ្នកប្រើប្រាស់រាប់រយនាក់។

អនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ GPU និម្មិត ភ្នាល់ លើការអនុវត្តប្រព័ន្ធ AI និងការកើនឡើងនូវប្រជាប្រិយភាពនៃដំណោះស្រាយដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់នៅក្នុងទីផ្សារបច្ចេកវិទ្យាអាជីវកម្ម។ ពួកគេសង្ឃឹមថាតម្រូវការដំណើរការទិន្នន័យក្នុងបរិមាណច្រើននឹងបង្កើនតម្រូវការសម្រាប់ vGPUs ។

ឥឡូវនេះក្រុមហ៊ុនផលិត កំពុងរកមើលវិធីមួយ។ រួមបញ្ចូលគ្នានូវមុខងាររបស់ CPU និង GPU នៅក្នុងស្នូលតែមួយ ដើម្បីបង្កើនល្បឿននៃការដោះស្រាយបញ្ហាទាក់ទងនឹងក្រាហ្វិក អនុវត្តការគណនាគណិតវិទ្យា ប្រតិបត្តិការឡូជីខល និងដំណើរការទិន្នន័យ។ ការលេចឡើងនៃស្នូលបែបនេះនៅលើទីផ្សារនាពេលអនាគតនឹងផ្លាស់ប្តូរវិធីសាស្រ្តទៅកាន់និម្មិតធនធាន និងការចែកចាយរបស់ពួកគេរវាងបន្ទុកការងារនៅក្នុងបរិស្ថាននិម្មិត និងពពក។

អ្វីដែលត្រូវអានលើប្រធានបទនៅក្នុងប្លុកសាជីវកម្មរបស់យើង៖

• ហេតុអ្វីបានជាក្រុមហ៊ុនប្រើម៉ាស៊ីននិម្មិត មិនមែនកុងតឺន័រ
• “តើ VMware កំពុងធ្វើអ្វី”៖ ការពិនិត្យឡើងវិញនៃដំណោះស្រាយថ្មី។
• VMware vSphere 6.7៖ តើអ្វីទៅជាអត្ថប្រយោជន៍នៃមុខងារ hypervisor ថ្មី។

ប្រកាសពីរបីពីប៉ុស្តិ៍ Telegram របស់យើង៖

• ស្ថាបត្យកម្ម IT នៃអនាគត - តើអ្នកណានិងរបៀបរៀបចំសម្រាប់វា។
• 5 ឧបករណ៍គ្រប់គ្រងពពក
• របៀបដែលអ្នកផ្តល់សេវា IaaS ការពារទិន្នន័យអតិថិជន

ប្រភព: www.habr.com