В Бидний шинэ үйлчилгээний талаар ярилцсан нийтлэл видео картын тусламжтайгаар бид виртуал серверүүдийг видео адаптертай ашиглах зарим сонирхолтой талуудыг хөндөөгүй. Илүү олон туршилтыг нэмэх цаг болжээ.
Виртуал орчинд физик видео адаптер ашиглахын тулд бид Microsoft-ын гипервизор дэмждэг RemoteFX vGPU технологийг сонгосон. Энэ тохиолдолд хост нь SLAT (Intel-ээс EPT эсвэл AMD-аас NPT/RVI) дэмждэг процессорууд, мөн Hyper-V-ийг бүтээгчдийн шаардлагад нийцсэн видео картуудтай байх ёстой. Ямар ч тохиолдолд та энэ шийдлийг графиктай ажиллахад илүү сайн гүйцэтгэлийг харуулдаг физик машинуудын ширээний адаптеруудтай харьцуулах ёсгүй. Бидний туршилтанд vGPU нь виртуал серверийн төв процессортой өрсөлдөх болно - тооцоолох даалгаврын хувьд нэлээд логик юм. RemoteFX-ээс гадна бусад ижил төстэй технологиуд байдаг гэдгийг анхаарна уу, жишээ нь NVIDIA Virtual GPU - энэ нь виртуал машин бүрээс график командуудыг гипервизор руу хөрвүүлэхгүйгээр шууд адаптер руу шилжүүлэх боломжийг олгодог.
Шалгалт
Туршилтанд 4 ГГц давтамжтай 3,4 тооцоолох цөмтэй машин, 16 ГБ RAM, 100 ГБ хатуу төлөвт диск (SSD) болон 512 МБ видео санах ой бүхий виртуал видео адаптер ашигласан. Физик сервер нь мэргэжлийн NVIDIA Quadro P4000 видео картаар тоноглогдсон бөгөөд зочин систем нь Windows Server 2016 Standard (64 бит) стандарт Microsoft Remote FX видео драйвертай ажилладаг.
▍GeekBench 5
Эхлэхийн тулд хэрэгслийн одоогийн хувилбар , энэ нь танд OpenCL програмуудын системийн гүйцэтгэлийг хэмжих боломжийг олгодог.
Өмнөх нийтлэлд бид энэ жишиг шалгуурыг ашигласан бөгөөд энэ нь зөвхөн тодорхой зүйлийг баталсан - манай vGPU нь ердийн "график" ажлуудыг шийдвэрлэх өндөр хүчин чадалтай ширээний видео картуудаас сул юм.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
Компани үүсгэсэн Хэрэгслийг жишиг гэж нэрлэж болохгүй. Энэ нь гүйцэтгэлийн тестийг агуулаагүй боловч ашигласан техник хангамж, програм хангамжийн шийдлүүдийн талаар мэдээлэл авах боломжийг танд олгоно. Физик серверт NVIDIA Quadro P1.1 видео адаптер суулгасан ч манай vGPU виртуал машин зөвхөн OpenCL 4000-ийг дэмждэг бөгөөд CUDA-г дэмждэггүй гэдгийг эндээс харж болно.
▍FAHBench 2.3.1
тархсан тооцооллын төслөөс нь уургийн молекулуудын нугалах компьютерийн загварчлалын өндөр мэргэшсэн асуудлыг шийдвэрлэхэд зориулагдсан. Энэ нь уургийн дутагдалтай холбоотой эмгэгийн шалтгааныг судлах шаардлагатай - Альцгеймер ба Паркинсоны өвчин, галзуу үнээний өвчин, олон склероз гэх мэт. Хэрэгсэл Виртуал видео адаптерийн тооцоолох хүчийг цогцоор нь үнэлэх боломжгүй боловч нарийн төвөгтэй тооцоололд CPU болон vGPU-ийн гүйцэтгэлийг харьцуулах боломжийг танд олгоно.
FAHBench ашиглан хэмжсэн OpenCL ашиглан vGPU дээр тооцоолох гүйцэтгэл нь хангалттай хүчирхэг төв процессортой ижил төстэй үзүүлэлтээс ойролцоогоор 6 дахин (далд загварчлалын хувьд - ойролцоогоор 10 дахин) өндөр байна.
Доор бид тооцооллын үр дүнг давхар нарийвчлалтайгаар танилцуулж байна.
▍SiSoftware Sandra 20/20
Компьютерийг оношлох, турших өөр нэг бүх нийтийн багц. Энэ нь серверийн техник хангамж, програм хангамжийн тохиргоог нарийвчлан судлах боломжийг олгодог бөгөөд асар олон тооны өөр өөр жишиг үзүүлэлтүүдийг агуулдаг. Сандра 20/20 нь CPU-ийн тооцоололоос гадна OpenCL, DirectCompute болон CUDA-г дэмждэг. Бид юуны түрүүнд үнэгүй хувилбарт багтсан зүйлсийг сонирхож байна Техник хангамжийн хурдасгуур ашиглан ерөнхий зориулалтын тооцооллын жишиг багц (GPGPU).
NVIDIA Quadro P4000 видео адаптерийн хувьд хүлээгдэж буй хэмжээнээс арай доогуур байгаа хэдий ч нэлээд сайн. Виртуалчлалын зардал нь нөлөөлсөн байх магадлалтай.
Sandra 20/20 нь ижил төстэй CPU-ийн жишиг үзүүлэлттэй. Тэднийг ажиллуулцгаая vGPU тооцоололтой.
Видео адаптерийн давуу тал нь тодорхой харагдаж байгаа боловч ерөнхий тестийн багцын тохиргоо нь бүрэн ижил биш бөгөөд үр дүнд та шаардлагатай нарийвчлалтай үзүүлэлтүүдийг харж чадахгүй. Бид хэд хэдэн тусдаа туршилт хийхээр шийдсэн. Хамгийн эхэнд OpenCL ашиглан математикийн энгийн тооцооллыг ашиглан vGPU-ийн дээд гүйцэтгэл. Сандрагийн CPU-д зориулсан мультимедиа (арифметик биш!) тесттэй үндсэндээ төстэй. Харьцуулахын тулд ижил диаграм дээр байрлуулъя VPS CPU мультимедиа тест. Дөрвөн процессортой CPU ч гэсэн vGPU-ээс мэдэгдэхүйц доогуур байдаг.
Синтетик туршилтаас практик зүйл рүү шилжье. Криптографийн туршилтууд нь өгөгдлийг кодлох, тайлах хурдыг тодорхойлоход тусалсан. Үр дүнгийн харьцуулалтыг энд оруулав и мөн хурдасгуурын давуу талыг харуулсан.
vGPU-ийн хэрэглээний өөр нэг талбар бол санхүүгийн шинжилгээ юм. Ийм тооцооллыг зэрэгцүүлэхэд хялбар боловч тэдгээрийг гүйцэтгэхийн тулд давхар нарийвчлалтай тооцооллыг дэмждэг видео адаптер хэрэгтэй болно. Дахин хэлэхэд үр дүн нь өөрөө ярьдаг: нэлээд хүчтэй шууд алддаг .
Бидний хийсэн хамгийн сүүлийн туршилт бол өндөр нарийвчлалтай шинжлэх ухааны тооцоолол байв. дахин илүү сайн ажилласан матрицын үржвэр, хурдан Фурье хувиргалт болон бусад ижил төстэй бодлоготой.
үр дүн нь
vGPU нь график засварлагч, түүнчлэн 3D дүрслэх, видео боловсруулах програмуудыг ажиллуулахад тийм ч тохиромжтой биш юм. Ширээний системд зориулсан адаптерууд нь графикийг илүү сайн зохицуулдаг боловч виртуаль нь CPU-ээс илүү хурдан зэрэгцээ тооцооллыг хийж чаддаг. Үүний тулд бид бүтээмжтэй RAM болон олон тооны арифметик-логик модулиудад талархах ёстой. Төрөл бүрийн мэдрэгчээс өгөгдөл цуглуулах, боловсруулах, бизнесийн хэрэглээний аналитик тооцоолол, шинжлэх ухаан, инженерийн тооцоолол, замын хөдөлгөөний дүн шинжилгээ хийх, цэнэглэх, худалдааны системтэй ажиллах - GPU-д зайлшгүй шаардлагатай олон тооны тооцооллын ажлууд байдаг. Мэдээжийн хэрэг, та ийм серверийг гэртээ эсвэл оффис дээрээ угсарч болно, гэхдээ та техник хангамж, лицензтэй програм хангамжийг худалдан авахад тодорхой хэмжээний мөнгө төлөх шаардлагатай болно. Хөрөнгийн зардлаас гадна засвар үйлчилгээ, цахилгааны төлбөр зэрэг үйл ажиллагааны зардал бий. Элэгдэл байдаг - тоног төхөөрөмж цаг хугацааны явцад элэгдэж, бүр ч хурдан хуучирдаг. Виртуал серверт эдгээр сул талууд байдаггүй: шаардлагатай бол тэдгээрийг үүсгэж, тооцоолох хүчин чадлын хэрэгцээ алга болсон үед устгаж болно. Зөвхөн хэрэгцээтэй үед нь мөнгө төлөх нь үргэлж ашигтай байдаг.
Эх сурвалж: www.habr.com