그래픽 카드가 포함된 VPS(2부): 컴퓨팅 기능

В 이전 새로운 서비스에 관해 이야기할 때의 기사 VPS 비디오 카드의 경우 비디오 어댑터와 함께 가상 서버를 사용할 때의 몇 가지 흥미로운 측면을 다루지 않았습니다. 이제 더 많은 테스트를 추가할 시간입니다.

가상 환경에서 물리적 비디오 어댑터를 사용하기 위해 Microsoft 하이퍼바이저에서 지원하는 RemoteFX vGPU 기술을 선택했습니다. 이 경우 호스트에는 SLAT(Intel의 EPT 또는 AMD의 NPT/RVI)를 지원하는 프로세서와 Hyper-V 제작자의 요구 사항을 충족하는 비디오 카드가 있어야 합니다. 어떤 경우에도 이 솔루션을 그래픽 작업 시 일반적으로 더 나은 성능을 보여주는 물리적 시스템의 데스크탑 어댑터와 비교해서는 안 됩니다. 테스트에서 vGPU는 가상 서버의 중앙 프로세서와 경쟁하게 됩니다. 이는 컴퓨팅 작업에 매우 논리적입니다. 또한 RemoteFX 외에도 NVIDIA Virtual GPU와 같은 다른 유사한 기술이 있습니다. 이를 통해 그래픽 명령을 하이퍼바이저로 변환하지 않고도 각 가상 머신의 그래픽 명령을 어댑터로 직접 전송할 수 있습니다. 

테스트

테스트에서는 4GHz 컴퓨팅 코어 3,4개, 16GB RAM, 100GB SSD(Solid-State Drive) 및 512MB 비디오 메모리를 갖춘 가상 비디오 어댑터를 갖춘 시스템을 사용했습니다. 물리적 서버에는 전문 NVIDIA Quadro P4000 비디오 카드가 장착되어 있으며 게스트 시스템은 표준 Microsoft Remote FX 비디오 드라이버와 함께 Windows Server 2016 Standard(64비트)를 실행합니다.

▍GeekBench 5

시작을 위해 발사하자 현재 버전의 유틸리티 GeekBench 5, OpenCL 애플리케이션의 시스템 성능을 측정할 수 있습니다.

우리는 이전 기사에서 이 벤치마크를 사용했으며 이는 명백한 사실만 확인했습니다. 즉, 우리의 vGPU는 일반적인 "그래픽" 작업을 해결하는 데 고성능 데스크톱 비디오 카드보다 약하다는 것입니다.

▍GPU 캡 뷰어 1.43.0.0

회사에서 만든 긱스3D 이 유틸리티는 벤치마크라고 할 수 없습니다. 여기에는 성능 테스트가 포함되어 있지 않지만 사용된 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 여기서는 물리적 서버에 NVIDIA Quadro P1.1 비디오 어댑터가 설치되어 있음에도 불구하고 vGPU 가상 머신이 OpenCL 4000만 지원하고 CUDA를 지원하지 않는다는 것을 알 수 있습니다.

▍FAH벤치 2.3.1

공식 벤치마크 분산 컴퓨팅 프로젝트에서 홈 @ 접는 단백질 분자 접힘에 대한 컴퓨터 모델링의 고도로 전문화된 문제를 해결하는 데 전념하고 있습니다. 이는 알츠하이머병, 파킨슨병, 광우병, 다발성 경화증 등 결함 있는 단백질과 관련된 병리의 원인을 연구하는 데 필요합니다. 공익사업 FAH벤치 가상 비디오 어댑터의 컴퓨팅 성능을 종합적으로 평가할 수는 없지만 복잡한 계산을 통해 CPU와 vGPU의 성능을 비교할 수 있습니다. 

FAHBench를 사용하여 측정한 OpenCL을 사용하는 vGPU 컴퓨팅 성능은 충분히 강력한 중앙 프로세서의 유사한 지표보다 약 6배(암시적 모델링 방법의 경우 약 10배) 더 높은 것으로 나타났습니다.

아래에는 이중 정밀도 계산 결과가 나와 있습니다.

▍SiSoftware 산드라 20/20

컴퓨터 진단 및 테스트를 위한 또 다른 범용 패키지입니다. 이를 통해 서버의 하드웨어 및 소프트웨어 구성을 자세히 연구할 수 있으며 수많은 다양한 벤치마크가 포함되어 있습니다. CPU 컴퓨팅 외에도 Sandra 20/20은 OpenCL, DirectCompute 및 CUDA를 지원합니다. 우리는 무료 버전에 포함된 기능에 주로 관심이 있습니다. 산드라 라이트 하드웨어 가속기를 사용하는 범용 컴퓨팅 벤치마크 제품군(GPGPU). 

조사 결과 NVIDIA Quadro P4000 비디오 어댑터의 예상보다 약간 낮지만 꽤 좋습니다. 가상화의 오버헤드가 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

Sandra 20/20에는 유사한 CPU 벤치마크 세트가 있습니다. 그들을 시작하자 결과 비교 vGPU 컴퓨팅으로.

비디오 어댑터의 장점은 명확하게 눈에 띄지만 전체 테스트 패키지의 설정이 완전히 동일하지 않으며 결과에서 필요한 세부 수준의 표시기를 볼 수 없습니다. 우리는 몇 가지 별도의 테스트를 수행하기로 결정했습니다. 처음에는 식별 OpenCL을 사용한 간단한 수학 계산 세트를 사용하여 최고의 vGPU 성능을 제공합니다. 이번 벤치마크 기본적으로 Sandra의 CPU에 대한 멀티미디어(산술 아님!) 테스트와 유사합니다. 비교를 위해 같은 다이어그램에 배치해 보겠습니다. 결과 VPS CPU 멀티미디어 테스트. 처리 코어가 4개 있는 CPU라도 vGPU보다 눈에 띄게 열등합니다.

합성 테스트에서 실제 테스트로 넘어 갑시다. 암호화 테스트는 데이터 인코딩 및 디코딩 속도를 결정하는 데 도움이 되었습니다. 다음은 에 대한 결과 비교입니다. vGPU и CPU 액셀러레이터의 확실한 장점도 보여줬습니다.

vGPU의 또 다른 적용 분야는 재무 분석입니다. 이러한 계산은 병렬화하기 쉽지만 이를 수행하려면 배정밀도 계산을 지원하는 비디오 어댑터가 필요합니다. 그리고 다시 한 번 결과가 말해줍니다. 매우 강력합니다. 프로세서 완전히 패배하다 GPU.

우리가 마지막으로 수행한 테스트는 정확도가 높은 과학적인 계산이었습니다. 그래픽 어댑터 또 더 잘했어 CPU 행렬 곱셈, 고속 푸리에 변환 및 기타 유사한 문제가 있습니다.

조사 결과

vGPU는 그래픽 편집기는 물론 3D 렌더링 및 비디오 처리 애플리케이션을 실행하는 데 적합하지 않습니다. 데스크탑 시스템용 어댑터는 그래픽에 훨씬 더 잘 대처하지만 가상 어댑터는 CPU보다 더 빠르게 병렬 계산을 수행할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 생산적인 RAM과 더 많은 수의 산술 논리 모듈에 감사해야 합니다. 다양한 센서의 데이터 수집 및 처리, 비즈니스 애플리케이션을 위한 분석 계산, 과학 및 엔지니어링 계산, 교통 분석 및 청구, 거래 시스템 작업 등 GPU가 반드시 필요한 컴퓨팅 작업이 많이 있습니다. 물론 집이나 사무실에서 이러한 서버를 조립할 수 있지만 하드웨어 및 라이센스 소프트웨어를 구입하려면 상당한 비용을 지불해야 합니다. 자본 비용 외에도 전기 요금을 포함하여 유지 관리를 위한 운영 비용도 있습니다. 감가상각이 발생합니다. 장비는 시간이 지남에 따라 마모되고 더 빨리 쓸모 없게 됩니다. 가상 서버에는 이러한 단점이 없습니다. 필요에 따라 생성하고 컴퓨팅 성능의 필요성이 사라지면 삭제할 수 있습니다. 필요할 때만 리소스 비용을 지불하면 항상 수익성이 높습니다. 

출처 : habr.com