VGPU бүхий виртуал серверүүд үнэтэй байдаг гэж үздэг. Богино тоймд би энэ диссертацийг үгүйсгэхийг хичээх болно.
Интернэтээс хайлт хийхэд NVIDIA Tesla V100 бүхий супер компьютерууд эсвэл хүчирхэг зориулалтын GPU бүхий энгийн серверүүдийг түрээслэх боломжтой. Үүнтэй төстэй үйлчилгээнүүд байдаг, жишээлбэл, , буюу . Тэдний сарын өртөг нь хэдэн арван мянган рублиэр хэмжигддэг бөгөөд би OpenCL ба/эсвэл CUDA програмын хямд хувилбаруудыг олохыг хүссэн. Оросын зах зээл дээр видео адаптертай төсвийн VPS тийм ч олон байдаггүй тул богино өгүүлэлд би синтетик тест ашиглан тэдгээрийн тооцоолох чадварыг харьцуулах болно.
оролцогчид
Шалгалтад оролцох нэр дэвшигчдийн жагсаалтад байршуулах виртуал серверүүдийг оруулсан болно. , , , и . Бараг бүх үйлчилгээ үзүүлэгч үнэгүй туршилтын хугацаатай байдаг тул нэвтрэх эрх авахад ямар ч асуудал гараагүй. UltraVDS албан ёсоор үнэ төлбөргүй тест хийдэггүй ч тохиролцоонд хүрэхэд тийм ч хэцүү биш байсан: нийтлэлийн талаар мэдсэний дараа туслах ажилтнууд миний урамшууллын дансанд VPS захиалахад шаардагдах дүнг надад шилжүүлсэн. Энэ үе шатанд VDS4YOU виртуал машинууд уралдаанаас хасагдсан, учир нь үнэгүй шалгалт өгөхийн тулд эзэн үнэмлэхээ сканнердах шаардлагатай. Та өөрийгөө хүчирхийллээс хамгаалах хэрэгтэй гэдгийг би ойлгож байна, гэхдээ баталгаажуулах, паспортын дэлгэрэнгүй мэдээлэл эсвэл жишээлбэл, нийгмийн сүлжээнд данс холбохын тулд үүнийг 1Gb.ru шаарддаг.
Тохиргоо ба үнэ
Туршилтын хувьд бид сард 10 мянган рубльээс бага өртөгтэй дунд түвшний машинуудыг авсан: 2 тооцоолох цөм, 4 ГБ RAM, 20 - 50 ГБ SSD, 256 MB VRAM болон Windows Server 2016 бүхий vGPU. VDS-ийн гүйцэтгэлийг үнэлэхийн өмнө, Тэдний график дэд системүүдийг зэвсэглэсэн харцаар харцгаая. Компани үүсгэсэн ашиглалтын Хостеруудын ашигладаг техник хангамж, програм хангамжийн шийдлүүдийн талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл авах боломжийг танд олгоно. Үүний тусламжтайгаар та жишээ нь видео драйверын хувилбар, боломжтой видео санах ойн хэмжээ, мөн OpenCL болон CUDA дэмжлэгийн талаарх мэдээллийг харж болно.
1Gb.ru
GPUcloud
RuVDS
UltraVDS
Виртуалчлал
Hyper-V
OpenStack програм
Hyper-V
Hyper-V
Тооцооллын цөм
2*2,6 GHz
2*2,8 GHz
2*3,4 GHz
2*2,2 GHz
RAM, GB
4
4
4
4
Хадгалах газар, GB
30 (SSD)
50 (SSD)
20 (SSD)
30 (SSD)
vGPU
RemoteFX
NVIDIA GRID
RemoteFX
RemoteFX
Видео адаптер
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Quadro P4000
AMD FirePro W4300
vRAM, MB
256
4063
256
256
OpenCL-ийн дэмжлэг
+
+
+
+
CUDA дэмжлэг
-
+
-
-
Сарын үнэ (жил бүр төлсөн бол), урэх.
3494 (3015)
7923,60
1904 (1333)
1930 (1351)
Нөөцийн төлбөр, урэх
ямар ч
CPU = 0,42 руб/цаг,
RAM = 0,24 руб / цаг,
SSD = 0,0087 урэх / цаг,
Windows үйлдлийн систем = 1,62 руб/цаг,
IPv4 = 0,15 руб/цаг,
vGPU (T4/4Gb) = 7 рубль/цаг.
суулгац бүрт 623,28 + 30-аас
ямар ч
Туршилтын хугацаа
10 хоног
7 хоног ба түүнээс дээш хугацаагаар тохиролцсоны дагуу
Сарын төлбөртэй 3 хоног
ямар ч
Шалгасан үйлчилгээ үзүүлэгчдээс зөвхөн GPUcloud нь OpenStack виртуалчлал болон NVIDIA GRID технологийг ашигладаг. Их хэмжээний видео санах ой (4, 8, 16 ГБ профайл байдаг) учир үйлчилгээ нь илүү үнэтэй боловч үйлчлүүлэгч нь OpenCL болон CUDA програмуудыг ажиллуулах болно. Үлдсэн өрсөлдөгчид нь Microsoft RemoteFX ашиглан бүтээсэн бага хэмжээний VRAM бүхий vGPU-г санал болгодог. Тэдгээрийн өртөг хамаагүй бага боловч зөвхөн OpenCL-ийг дэмждэг.
Гүйцэтгэлийн туршилт
Geek вандан 5
Энэ алдартай Та OpenCL болон CUDA програмуудын график гүйцэтгэлийг хэмжих боломжтой. Доорх график нь виртуал серверт зориулсан дэлгэрэнгүй мэдээллийг агуулсан хураангуй үр дүнг харуулж байна , GPUcloud ( и ), и жишиг хөгжүүлэгчийн вэбсайтаас авах боломжтой. Тэдгээрийг нээх нь сонирхолтой баримтыг харуулж байна: GeekBench нь VRAM-ийн хэмжээг захиалсан 256 МБ-аас хамаагүй өндөр харуулж байна. Төв процессоруудын цагийн хурд нь заасан хэмжээнээс өндөр байж болно. Энэ нь виртуал орчинд түгээмэл тохиолддог үзэгдэл бөгөөд VPS ажиллаж байгаа физик хост дээрх ачааллаас ихээхэн хамаардаг.
Хуваалцсан "сервер" vGPU нь хүнд график програмуудад ашиглагдах үед өндөр хүчин чадалтай "ширээний" видео адаптераас сул байдаг. Ийм шийдлүүд нь голчлон тооцоолох даалгаварт зориулагдсан байдаг. Тэдний гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд бусад синтетик туршилтуудыг хийсэн.
FAHBench 2.3.1
vGPU-ийн тооцооллын чадавхид иж бүрэн дүн шинжилгээ хийхэд зориулагдсан тохиромжгүй, гэхдээ үүнийг OpenCL ашиглан нарийн төвөгтэй тооцоололд өөр өөр VPS-ийн видео адаптеруудын гүйцэтгэлийг харьцуулахад ашиглаж болно. Тархсан тооцооллын төсөл уургийн молекулын нугалах компьютерийн загварчлалын нарийн асуудлыг шийддэг. Судлаачид уургийн дутагдалтай холбоотой эмгэгийн шалтгааныг ойлгохыг хичээж байна: Альцгеймер, Паркинсоны өвчин, галзуу үнээний өвчин, олон склероз гэх мэт. Тэдний бүтээсэн хэрэгслийг ашиглан хэмжсэн Ганц болон давхар нарийвчлалын гүйцэтгэлийг диаграммд харуулав. Харамсалтай нь, хэрэгсэл нь UltraVDS виртуал машин дээр алдаа гаргасан.
Дараа нь би dhfr-далд загварчлалын аргын тооцооллын үр дүнг харьцуулах болно.
SiSoftware Сандра 20/20
Багц Төрөл бүрийн хостуудын виртуал видео адаптеруудын тооцоолох чадварыг үнэлэхэд тохиромжтой. Энэхүү хэрэгсэл нь ерөнхий зориулалтын тооцооллын жишиг багцуудыг (GPGPU) агуулсан бөгөөд OpenCL, DirectCompute болон CUDA-г дэмждэг. Эхлэхийн тулд янз бүрийн vGPU-ийн ерөнхий үнэлгээг хийсэн. Диаграм нь хураангуй үр дүн, виртуал серверийн илүү нарийвчилсан өгөгдлийг харуулж байна , GPUcloud () болон жишиг хөгжүүлэгчийн вэбсайтаас авах боломжтой.
Мөн Сандрагийн "урт" шалгалтанд асуудал гарсан. VPS үйлчилгээ үзүүлэгч GPUcloud-ийн хувьд OpenCL ашиглан ерөнхий үнэлгээ хийх боломжгүй байсан. Тохиромжтой сонголтыг сонгохдоо уг хэрэгсэл нь CUDA-ээр дамжуулан ажилласан хэвээр байна. UltraVDS машин мөн энэ туршилтыг бүтэлгүйтсэн: санах ойн хоцролтыг тодорхойлох гэж оролдох явцад жишиг үзүүлэлт 86% -д хүрсэн байна.
Туршилтын ерөнхий багцад хангалттай нарийвчлалтай үзүүлэлтүүдийг харах, өндөр нарийвчлалтай тооцоо хийх боломжгүй юм. Бид OpenCL болон (боломжтой бол) CUDA ашиглан энгийн математик тооцооллын багц ашиглан видео адаптерийн хамгийн дээд гүйцэтгэлийг тодорхойлохоос эхлээд хэд хэдэн тусдаа тест хийх шаардлагатай болсон. Энэ нь зөвхөн ерөнхий үзүүлэлт, VPS-ийн нарийвчилсан үр дүнг харуулж байна , GPUcloud ( и ), и вэб сайтаас авах боломжтой.
Өгөгдлийг кодчилох, тайлах хурдыг харьцуулахын тулд Сандра олон тооны криптограф тесттэй. Дэлгэрэнгүй үр дүн , GPUcloud ( и ), и .
Зэрэгцээ санхүүгийн тооцоолол нь туслах давхар нарийвчлалтай адаптерийн тооцоог шаарддаг. Энэ бол vGPU-ийн хэрэглээний бас нэг чухал талбар юм. Дэлгэрэнгүй үр дүн , GPUcloud ( и ), и .
Сандра 20/20 нь шинжлэх ухааны тооцоололд өндөр нарийвчлалтай vGPU ашиглах боломжийг турших боломжийг олгодог: матрицын үржүүлэх, хурдан Фурье хувиргалт гэх мэт. Дэлгэрэнгүй үр дүн , GPUcloud ( и ), и .
Эцэст нь vGPU-ийн зураг боловсруулах чадварыг туршиж үзсэн. Дэлгэрэнгүй үр дүн , GPUcloud ( и ), и .
үр дүн нь
GPUcloud виртуал сервер нь GeekBench 5 болон FAHBench тестүүдэд маш сайн үр дүн үзүүлсэн боловч Сандрагийн жишиг тестийн ерөнхий түвшнээс дээш гарсангүй. Энэ нь өрсөлдөгчдийн үйлчилгээнээс хамаагүй өндөр өртөгтэй боловч илүү их хэмжээний видео санах ойтой бөгөөд CUDA-г дэмждэг. Сандрагийн туршилтуудад 1Gb.ru-ийн VPS нь тооцооллын өндөр нарийвчлалтайгаар тэргүүлсэн боловч хямдхан биш бөгөөд бусад туршилтуудад дунджаар гүйцэтгэлтэй байдаг. UltraVDS нь илт гадны хүн болж хувирав: Энд холболт байгаа эсэхийг би мэдэхгүй, гэхдээ зөвхөн энэ хост нь үйлчлүүлэгчдэд AMD видео карт санал болгодог. Үнэ/гүйцэтгэлийн харьцааны хувьд RuVDS сервер надад хамгийн шилдэг нь юм шиг санагдсан. Энэ нь сард 2000 рублиас бага зардалтай бөгөөд туршилтыг маш сайн давсан. Эцсийн байрууд дараах байдалтай байна.
газар
Хөтлөгч
OpenCL-ийн дэмжлэг
CUDA дэмжлэг
GeekBench 5-ын дагуу өндөр гүйцэтгэл
FAHBench-ийн дагуу өндөр гүйцэтгэл
Сандра 20/20 стандартын дагуу өндөр гүйцэтгэл
Бага үнэтэй
I
RuVDS
+
-
+
+
+
+
II
1Gb.ru
+
-
+
+
+
+
III
GPUcloud
+
+
+
+
+
-
IV
UltraVDS
+
-
-
-
-
+
Би ялагчийн талаар эргэлзэж байсан ч энэ тойм нь vGPU-тэй төсөвт VPS-д зориулагдсан бөгөөд RuVDS виртуал машин нь хамгийн ойрын өрсөлдөгчөөсөө бараг тал хувь, хянагдсан хамгийн үнэтэй саналаас дөрөв дахин илүү үнэтэй байдаг. Хоёр, гуравдугаар байрыг хуваахад амаргүй байсан ч энд бас үнэ нь бусад хүчин зүйлээс давсан.
Туршилтын үр дүнд анхдагч түвшний vGPU нь тийм ч үнэтэй биш бөгөөд тооцоолох асуудлыг шийдвэрлэхэд аль хэдийн ашиглагдах боломжтой болсон. Мэдээжийн хэрэг, синтетик туршилтыг ашигласнаар машин бодит ачаалалд хэрхэн ажиллахыг урьдчилан таамаглахад хэцүү байдаг бөгөөд үүнээс гадна нөөцийг хуваарилах чадвар нь физик хост дээрх хөршүүдээс шууд хамаардаг - үүнийг анхаарч үзээрэй. Хэрэв та Оросын интернетээс vGPU-тэй бусад төсөвт VPS-г олвол тэдний талаар сэтгэгдэл дээр бичихээс бүү эргэлз.
Эх сурвалж: www.habr.com