ဂရပ်ဖစ်ကတ်ပါရှိသော VPS (အပိုင်း 2)- တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်

В ယခင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုအသစ်အကြောင်းပြောသောအခါဆောင်းပါး VPS ဗီဒီယိုကတ်တစ်ခုဖြင့်၊ ဗီဒီယိုအဒက်တာများဖြင့် virtual ဆာဗာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် အသွင်အပြင်အချို့ကို ကျွန်ုပ်တို့ မခံစားခဲ့ရပါ။ စမ်းသပ်မှုအား ချဲ့ထွင်ရန် အချိန်ကျရောက်ပြီဖြစ်သည်။

အတုအယောင်ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဗီဒီယိုအဒက်တာများကို အသုံးပြုရန်အတွက် Microsoft hypervisor မှပံ့ပိုးပေးသည့် RemoteFX vGPU နည်းပညာကို ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ လက်ခံဆောင်ရွက်ပေးသူတွင် SLAT (Intel ၏ EPT သို့မဟုတ် AMD ၏ NPT/RVI) တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ပရိုဆက်ဆာများနှင့် Hyper-V သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသည့် ဂရပ်ဖစ်ကတ်များ ရှိရပါမည်။ ဤဖြေရှင်းချက်ကို ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဂရပ်ဖစ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသသည့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစက်များရှိ ဒက်စတော့ အဒက်တာများနှင့် မည်သည့်အခါမျှ မနှိုင်းယှဉ်သင့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏စမ်းသပ်မှုတွင်၊ vGPU သည် ကွန်ပြူတာလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အလွန်ယုတ္တိတန်သော virtual server ၏ CPU နှင့် ယှဉ်ပြိုင်မည်ဖြစ်သည်။ NVIDIA Virtual GPU ကဲ့သို့သော RemoteFX အပြင် အခြားသော အလားတူနည်းပညာများ ရှိနေပြီး၊ virtual machine တစ်ခုစီ၏ ဂရပ်ဖစ် commands များကို hypervisor မလိုအပ်ဘဲ adapter သို့ တိုက်ရိုက် transmission ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် NVIDIA Virtual GPU တို့လည်း ရှိကြောင်း သတိပြုသင့်ပါသည်။ 

စမ်းသပ်မှုများ

В тестах использовалась машина с 4 вычислительными ядрами на 3,4 ГГц, 16 ГБ оперативной памяти, твердотельным накопителем (SSD) на 100 ГБ и виртуальным видеоадаптером с 512 МБ видеопамяти. В физический сервер установлены профессиональные видеокарты NVIDIA Quadro P4000, а гостевая система работает под управлением Windows Server 2016 Standard (64-bit) со стандартным видеодрайвером Microsoft Remote FX.

▍ GeekBench ၅

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

ယခင်ဆောင်းပါးတွင် ဤစံနှုန်းကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုခဲ့ပြီး ထင်ရှားကြောင်းကိုသာ အတည်ပြုခဲ့သည်- ကျွန်ုပ်တို့၏ vGPU သည် ပုံမှန်ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ဒက်စ်တော့ဂရပ်ဖစ်ကတ်များထက် အားနည်းပါသည်။

▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0

ကုမ္ပဏီမှဖန်တီးခဲ့သည်။ Geeks3D အသုံးဝင်မှုအား စံသတ်မှတ်ချက်ဟု အမှန်တကယ်ခေါ်ဆို၍မရပါ။ ၎င်းတွင် စွမ်းဆောင်ရည်စစ်ဆေးမှုများ မပါဝင်သော်လည်း အသုံးပြုထားသည့် ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဆာဗာတွင် NVIDIA Quadro P4000 ဂရပ်ဖစ်အဒက်တာ ထည့်သွင်းထားသော်လည်း၊ vGPU ရှိသော ကျွန်ုပ်တို့၏ virtual machine သည် OpenCL 1.1 ကိုသာ ပံ့ပိုးပေးပြီး CUDA ကို မပံ့ပိုးကြောင်း ဤနေရာတွင် သင်တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

▍FAHBench 2.3.1

တရားဝင်စံနှုန်း ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာပရောဂျက်မှ မူလစာမျက်နှာ @ ခေါက် ကွန်ပြူတာပုံစံပြခြင်း ပရိုတင်းဓာတ်ခဲခြင်းဆိုင်ရာ အထူးပြုပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ အယ်လ်ဇိုင်းမားနှင့် ပါကင်ဆန်ရောဂါများ၊ နွားရူးရောဂါ၊ မျိုးစုံနဗ်ကြောရောဂါနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ပရိုတင်းနှင့်ပတ်သက်သော ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ အကြောင်းရင်းများကို လေ့လာရန်အတွက် ၎င်းသည် လိုအပ်ပါသည်။ FAHBench ၎င်းသည် virtual video adapter ၏ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အကဲမဖြတ်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများတွင် CPU နှင့် vGPU ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ 

FAHBench ကို အသုံးပြု၍ တိုင်းတာသည့် OpenCL ကို အသုံးပြုထားသည့် vGPU တွက်ချက်မှုများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် လုံလောက်စွာ အားကောင်းသည့် ဗဟိုပရိုဆက်ဆာအတွက် အလားတူကိန်းဂဏန်းများထက် ခန့်မှန်းခြေ 6 ဆ (နီးပါး သွယ်ဝိုက်သော မော်ဒယ်လ်နည်းလမ်းအတွက်၊ ခန့်မှန်းခြေ 10 ဆ) ပိုများသည်။

အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် တွက်ချက်မှုရလဒ်များကို နှစ်ဆတိကျစွာဖြင့် တင်ပြပါသည်။

▍SiSoftware Sandra 20/20

ကွန်ပျူတာရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် နောက်ထပ် universal package တစ်ခု။ ၎င်းသည် ဆာဗာ၏ ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို အသေးစိတ်စစ်ဆေးရန် ခွင့်ပြုထားပြီး ကွဲပြားသော စံနှုန်းများစွာပါရှိသည်။ CPU-based computing အပြင်၊ Sandra 20/20 သည် OpenCL၊ DirectCompute နှင့် CUDA တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ အခမဲ့ဗားရှင်းတွင်ပါရှိသောသူများကို ကျွန်ုပ်တို့ အဓိကစိတ်ဝင်စားပါသည်။ Sandra Lite ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များကို အသုံးပြု၍ အထွေထွေ-ရည်ရွယ်ချက် တွက်ချက်ခြင်း စံသတ်မှတ်ချက်အတွဲများ (GPGPU)။ 

ရလဒ်များကို ရလဒ်များသည် NVIDIA Quadro P4000 ဂရပ်ဖစ်အဒက်တာအတွက် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် အနည်းငယ်နိမ့်သော်လည်း ရလဒ်များမှာ အတော်လေးကောင်းမွန်ပါသည်။ ၎င်းသည် virtualization ၏ overhead ကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။

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

ဗီဒီယိုအဒက်တာ၏ အားသာချက်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမြင်နိုင်သော်လည်း အလုံးစုံစမ်းသပ်မှုအစုံရှိ ဆက်တင်များသည် လုံးဝတူညီခြင်းမရှိသည့်အပြင် ရလဒ်များက လိုအပ်သည့်အသေးစိတ်အဆင့်ကို မပြပါ။ သီးခြားစမ်းသပ်မှုများစွာကို လုပ်ဆောင်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ ပထမ၊ ဖော်ထုတ်ခဲ့သည် OpenCL ကို အသုံးပြု၍ ရိုးရှင်းသော သင်္ချာတွက်ချက်မှုအစုံကို အသုံးပြု၍ vGPU စွမ်းဆောင်ရည်သည် အထွတ်အထိပ်ဖြစ်သည်။ ဤစံနှုန်း Sandra မာလ်တီမီဒီယာ (ဂဏန်းသင်္ချာမဟုတ်!) CPU စမ်းသပ်မှုနှင့် အခြေခံအားဖြင့် ဆင်တူသည်။ နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို တူညီသော ပုံတွင် ထားရှိပါမည်။ ရလဒ် VPS CPU မာလ်တီမီဒီယာစံနှုန်း။ ကွန်ပျူတာ core လေးခုပါသည့် CPU သည်ပင် vGPU ထက် သိသိသာသာ နိမ့်ကျသည်။

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

vGPU အပလီကေးရှင်း၏နောက်ထပ်နယ်ပယ်မှာ ငွေကြေးပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုဖြစ်သည်။ ထိုသို့သော တွက်ချက်မှုများကို အလွယ်တကူ ပြိုင်တူပြုလုပ်နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် တိကျသောတွက်ချက်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဂရပ်ဖစ်ကတ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ရလဒ်တွေက သူတို့ကိုယ်သူတို့ ပြောကြတယ်၊ အဲဒါက တော်တော် အစွမ်းထက်တယ်။ Processor ကို လုံးဝရှုံးတယ်။ GPU ကို.

နောက်ဆုံးစမ်းသပ်မှုမှာ တိကျမှန်ကန်သော သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှုများဖြစ်သည်။ ဂရပ်ဖစ်ဒက်တာ ပိုကောင်းလာပြန်တယ်။ ဆောင်ရန် မက်ထရစ်ပွားခြင်း၊ လျင်မြန်သော Fourier အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် အခြားသော အလားတူပြဿနာများ။

တွေ့ရှိချက်များ

vGPU များသည် ဂရပ်ဖစ်တည်းဖြတ်သူများ၊ 3D ပုံဖေါ်ခြင်းနှင့် ဗီဒီယိုလုပ်ဆောင်ခြင်းအက်ပ်များအတွက် အဆင်မပြေပါ။ Desktop GPU များသည် ဂရပ်ဖစ်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် များစွာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော်လည်း virtual GPU များသည် CPU များထက် အပြိုင်တွက်ချက်မှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် RAM နှင့် ဂဏန်းသင်္ချာနှင့် ယုတ္တိဗေဒယူနစ်များ များပြားသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ အာရုံခံကိရိယာအမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ လုပ်ငန်းအသုံးချပလီကေးရှင်းများအတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ သိပ္ပံနည်းကျနှင့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှုများ၊ စျေးနှုန်းအသွားအလာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ကုန်သွယ်မှုစနစ်များဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း—GPU များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်စရာများစွာရှိသည်။ ဟုတ်ပါတယ်၊ အိမ်မှာ ဒါမှမဟုတ် ရုံးမှာ ဒီလိုဆာဗာကို သင်တည်ဆောက်နိုင်ပေမယ့် ဟာ့ဒ်ဝဲနဲ့ လိုင်စင်ရဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ဝယ်ယူခြင်းက သင့်အတွက် တစ်ပြားတစ်ချပ်မျှ ကုန်ကျပါလိမ့်မယ်။ ငွေလုံးငွေရင်း အသုံးစရိတ်များအပြင် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားခများအပါအဝင် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်များလည်း ရှိပါသည်။ စျေးလျော့ခြင်းလည်း ရှိပါသည်- ပစ္စည်းသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ဟောင်းနွမ်းလာပြီး ပိုမြန်လာသည်။ Virtual ဆာဗာများသည် အဆိုပါအားနည်းချက်များကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်- ၎င်းတို့ကို လိုအပ်သလို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ကွန်ပြူတာ ပါဝါ လိုအပ်လာသောအခါတွင် ၎င်းတို့ကို ဖျက်ပစ်နိုင်သည်။ အရင်းအမြစ်များကို လိုအပ်မှသာ ပေးချေခြင်းသည် အမြဲတမ်း တွက်ခြေကိုက်ပါသည်။ 

source: www.habr.com