ဂရပ်ဖစ်ကတ်ပါရှိသော VPS (အပိုင်း 2)- တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်

В ယခင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုအသစ်အကြောင်းပြောသောအခါဆောင်းပါး VPS ဗီဒီယိုကတ်ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဗီဒီယိုအဒက်တာများဖြင့် virtual ဆာဗာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ် အသွင်အပြင်အချို့ကို မထိခဲ့ပါ။ စမ်းသပ်မှုတွေ ထပ်ထည့်ဖို့ အချိန်ရောက်ပါပြီ။

ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဗီဒီယိုအဒက်တာများကို အတုအယောင်ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အသုံးပြုရန်၊ Microsoft hypervisor မှပံ့ပိုးပေးသည့် RemoteFX vGPU နည်းပညာကို ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ အိမ်ရှင်တွင် SLAT (Intel မှ EPT သို့မဟုတ် NPT/RVI မှ AMD) ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ပရိုဆက်ဆာများအပြင် Hyper-V ဖန်တီးသူများ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသည့် ဗီဒီယိုကတ်များ ရှိရပါမည်။ မည်သည့်အခြေအနေမျိုးတွင်မဆို ဤဖြေရှင်းချက်ကို ဂရပ်ဖစ်ဖြင့်လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်ကိုပြသလေ့ရှိသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစက်များရှိ desktop adapter များနှင့် နှိုင်းယှဉ်သင့်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏စမ်းသပ်မှုတွင်၊ vGPU သည် ကွန်ပျူတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အလွန်ယုတ္တိတန်သော virtual server ၏ ဗဟိုပရိုဆက်ဆာနှင့် ယှဉ်ပြိုင်မည်ဖြစ်သည်။ RemoteFX အပြင်၊ ဥပမာ NVIDIA Virtual GPU တွင် အခြားသော အလားတူနည်းပညာများ ရှိပါသည် - ၎င်းသည် သင်အား hypervisor သို့ ဘာသာပြန်ခြင်းမပြုဘဲ virtual machine တစ်ခုစီမှ ဂရပ်ဖစ်ကွန်မန်းများကို adapter သို့ တိုက်ရိုက်လွှဲပြောင်းနိုင်စေပါသည်။ 

စမ်းသပ်မှုများ

စမ်းသပ်မှုများတွင် 4 GHz တွင် ကွန်ပျူတာ core 3,4 ခု၊ RAM 16 GB၊ 100 GB solid-state drive (SSD) နှင့် ဗီဒီယိုမမ်မိုရီ 512 MB ရှိသော virtual video adapter ကို အသုံးပြုထားသည်။ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဆာဗာတွင် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် NVIDIA Quadro P4000 ဗီဒီယိုကတ်များ တပ်ဆင်ထားပြီး၊ ဧည့်သည်စနစ်သည် စံမိုက်ခရိုဆော့ဖ် အဝေးထိန်း FX ဗီဒီယိုဒရိုက်ဗာဖြင့် Windows Server 2016 Standard (64-bit) ကို လုပ်ဆောင်သည်။

▍ GeekBench ၅

တစ်ဦးက start များအတွက် စတင်လိုက်ရအောင် utility ၏လက်ရှိဗားရှင်း GeekBench ၅OpenCL အပလီကေးရှင်းများအတွက် စနစ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန် ခွင့်ပြုသည်။

ယခင်ဆောင်းပါးတွင် ဤစံနှုန်းကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုခဲ့ပြီး ထင်ရှားကြောင်းကိုသာ အတည်ပြုခဲ့သည် - ကျွန်ုပ်တို့၏ vGPU သည် ပုံမှန် "ဂရပ်ဖစ်" လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် desktop ဗီဒီယိုကတ်များထက် အားနည်းပါသည်။

▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0

ကုမ္ပဏီမှဖန်တီးခဲ့သည်။ Geeks3D အသုံးဝင်မှုအား စံသတ်မှတ်ချက်ဟု မခေါ်ဆိုနိုင်ပါ။ ၎င်းတွင် စွမ်းဆောင်ရည်စစ်ဆေးမှုများ မပါဝင်သော်လည်း အသုံးပြုထားသည့် ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖြေရှင်းချက်များနှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်သည်။ NVIDIA Quadro P1.1 ဗီဒီယိုအဒက်တာတွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဆာဗာတွင် ထည့်သွင်းထားသော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့၏ vGPU virtual machine သည် OpenCL 4000 ကိုသာ ပံ့ပိုးပေးပြီး CUDA ကို မပံ့ပိုးကြောင်း ဤနေရာတွင် သင်တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

▍FAHBench 2.3.1

တရားဝင်စံနှုန်း ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာပရောဂျက်မှ မူလစာမျက်နှာ @ ခေါက် ပရိုတင်း မော်လီကျူးများ ခေါက်ခြင်းဆိုင်ရာ ကွန်ပျူတာ မော်ဒယ်လ်၏ အထူးပြု ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းသည် ချို့ယွင်းနေသော ပရိုတိန်းများနှင့် ဆက်စပ်နေသော ရောဂါများဖြစ်သော အယ်လ်ဇိုင်းမားနှင့် ပါကင်ဆန်ရောဂါများ၊ နွားရူးရောဂါ၊ multiple sclerosis စသည်တို့ကို လေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ရှိမှာပေါ့။ FAHBench virtual video adapter ၏ ကွန်ပြူတာ ပါဝါကို အလုံးစုံ အကဲဖြတ်၍ မရသော်လည်း ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများတွင် CPU နှင့် vGPU ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်စေပါသည်။ 

FAHBench ကို အသုံးပြု၍ တိုင်းတာသော OpenCL ကို အသုံးပြု၍ vGPU များပေါ်တွင် တွက်ချက်ခြင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် လုံလောက်စွာ အားကောင်းသည့် ဗဟိုပရိုဆက်ဆာအတွက် အလားတူ အညွှန်းများထက် ခန့်မှန်းခြေ 6 ဆ (နီးပါး သွယ်ဝိုက်သော မော်ဒယ်လ်နည်းလမ်းအတွက် - ခန့်မှန်းခြေ 10 ဆ) ပိုများသည်။

အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် တွက်ချက်မှုရလဒ်များကို နှစ်ဆတိကျစွာဖြင့် တင်ပြပါသည်။

▍SiSoftware Sandra 20/20

ကွန်ပျူတာများကို ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် နောက်ထပ် universal package တစ်ခု။ ၎င်းသည် ဆာဗာ၏ ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲဖွဲ့စည်းပုံများကို အသေးစိတ်လေ့လာနိုင်စေပြီး မတူညီသောစံနှုန်းများစွာပါရှိသည်။ CPU တွက်ချက်ခြင်းအပြင် Sandra 20/20 သည် OpenCL၊ DirectCompute နှင့် CUDA တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ အခမဲ့ဗားရှင်းတွင်ပါရှိသောသူများကို ကျွန်ုပ်တို့ အဓိကစိတ်ဝင်စားပါသည်။ Sandra Lite ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များကို အသုံးပြု၍ ယေဘုယျ ရည်ရွယ်ချက် တွက်ချက်ခြင်း စံသတ်မှတ်ချက်အတွဲများ (GPGPU)။ 

ရလဒ်များကို ၎င်းတို့သည် NVIDIA Quadro P4000 ဗီဒီယိုအဒက်တာအတွက် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် အနည်းငယ်နိမ့်သော်လည်း အလွန်ကောင်းမွန်သည်။ Virtualization ၏ လွှမ်းမိုးမှုသည် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။

Sandra 20/20 တွင် အလားတူ CPU စံသတ်မှတ်ချက်များ ရှိသည်။ အဲဒါတွေကို စတင်လိုက်ရအောင် ရလဒ်များကိုနှိုင်းယှဉ် vGPU ကွန်ပျူတာဖြင့်။

ဗီဒီယို အဒက်တာ၏ အားသာချက်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မြင်နိုင်သော်လည်း အလုံးစုံ စမ်းသပ်မှု ပက်ကေ့ခ်ျ၏ ဆက်တင်များသည် လုံး၀ တူညီခြင်းမရှိသည့်အပြင် ရလဒ်များတွင် လိုအပ်သည့် အသေးစိတ် အတိုင်းအတာဖြင့် အညွှန်းများကို မမြင်နိုင်ပါ။ သီးခြားစမ်းသပ်မှုများစွာ ပြုလုပ်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ အစဦးတွင် ဖော်ထုတ်ခဲ့သည် OpenCL ကို အသုံးပြု၍ ရိုးရှင်းသော သင်္ချာတွက်ချက်မှုအစုံကို အသုံးပြု၍ vGPU စွမ်းဆောင်ရည်ကို အမြင့်ဆုံး။ ဤစံနှုန်း CPU အတွက် Sandra ၏ မာလ်တီမီဒီယာ (ဂဏန်းသင်္ချာမဟုတ်!) စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဆင်တူသည်။ နှိုင်းယှဥ်ရန်၊ တူညီသော ပုံကြမ်းပေါ်တွင် တင်ကြပါစို့ ရလဒ် VPS CPU မာလ်တီမီဒီယာစမ်းသပ်မှု။ Processing Core လေးခုပါသည့် CPU သည်ပင် vGPU ထက် သိသိသာသာ ယုတ်ညံ့ပါသည်။

ပေါင်းစပ်စမ်းသပ်မှုများမှ လက်တွေ့ကျသော အရာများဆီသို့ ဆက်သွားကြပါစို့။ Cryptographic tests များသည် data encoding နှင့် decoding ၏မြန်နှုန်းကိုဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးခဲ့ပါသည်။ ဤသည်မှာ ရလဒ်များအတွက် နှိုင်းယှဉ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ vGPU и စီပီယူ အရှိန်မြှင့်စက်၏ အားသာချက်ကိုလည်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပြသခဲ့သည်။

vGPU အတွက် အသုံးချခြင်း၏ အခြားနယ်ပယ်မှာ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဖြစ်သည်။ ထိုသို့သော တွက်ချက်မှုများသည် မျဉ်းပြိုင်ရန် လွယ်ကူသော်လည်း ၎င်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ရန် သင်သည် တိကျမှု နှစ်ဆ တွက်ချက်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဗီဒီယို adapter လိုအပ်ပါသည်။ ပြီးတော့ ရလဒ်တွေက သူတို့ကိုယ်သူတို့ ပြောကြတယ်၊ တော်တော် အစွမ်းထက်တယ်။ Processor ကို အပြတ်အသတ်ရှုံးတယ်။ GPU ကို.

နောက်ဆုံးစမ်းသပ်မှုမှာ တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှုဖြစ်သည်။ ဂရပ်ဖစ်ဒက်တာ ပိုကောင်းလာပြန်တယ်။ ဆောင်ရန် မက်ထရစ်ပွားခြင်း၊ လျင်မြန်သော Fourier အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် အခြားသော အလားတူပြဿနာများ။

တွေ့ရှိချက်များ

vGPU များသည် ဂရပ်ဖစ်တည်းဖြတ်မှုများ လုပ်ဆောင်နေသည့်အပြင် 3D rendering နှင့် video processing applications များအတွက် ကောင်းစွာမသင့်တော်ပါ။ ဒက်စတော့စနစ်များအတွက် အဒပ်ပါများသည် ဂရပ်ဖစ်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော်လည်း၊ virtual သည် CPU ထက် အပြိုင်တွက်ချက်မှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ယင်းအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖြစ်ထွန်းသော RAM နှင့် ဂဏန်းသင်္ချာ-ယုတ္တိဆိုင်ရာ မော်ဂျူးများ အများအပြားကို ကျေးဇူးတင်ရပါမည်။ အမျိုးမျိုးသောအာရုံခံကိရိယာများမှဒေတာများကိုစုဆောင်းခြင်းနှင့်စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ လုပ်ငန်းအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွက်ချက်မှုများ၊ သိပ္ပံနည်းကျနှင့်အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာတွက်ချက်မှုများ၊ ကုန်သွယ်မှုစနစ်များဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း - GPU များမရှိမဖြစ်လိုအပ်သောတွက်ချက်မှုများစွာရှိပါသည်။ ဟုတ်ပါတယ်၊ သင်သည် ထိုကဲ့သို့သောဆာဗာကို အိမ်တွင် သို့မဟုတ် ရုံးတွင် စုစည်းနိုင်သော်လည်း ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် လိုင်စင်ရဆော့ဖ်ဝဲလ်များဝယ်ယူမှုအတွက် သပ်ရပ်သောငွေပမာဏကို သင်ပေးချေရမည်ဖြစ်သည်။ အရင်းအနှီးကုန်ကျစရိတ်အပြင် လျှပ်စစ်မီတာခများအပါအဝင် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကုန်ကျစရိတ်များလည်း ရှိပါသည်။ စျေးလျော့ခြင်းရှိပါသည် - စက်ပစ္စည်းများသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ဟောင်းနွမ်းလာပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်လာသည်။ Virtual ဆာဗာများတွင် အဆိုပါ အားနည်းချက်များ မပါရှိပါ။ ၎င်းတို့ကို လိုအပ်သလို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ကွန်ပြူတာ ပါဝါ ပျောက်ဆုံးသွားသောအခါတွင် ၎င်းတို့ကို ဖျက်ပစ်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့ကို လိုအပ်မှသာ အရင်းအမြစ်များအတွက် ပေးဆောင်ခြင်းသည် အမြဲတမ်း အကျိုးအမြတ်ဖြစ်သည်။ 

source: www.habr.com