Det antas at virtuelle servere med vGPU er dyre. I en kort gjennomgang vil jeg prøve å tilbakevise denne oppgaven.
Et søk på Internett avslører umiddelbart utleie av superdatamaskiner med NVIDIA Tesla V100 eller enklere servere med kraftige dedikerte GPUer. Lignende tjenester er tilgjengelige, f.eks. , eller . Deres månedlige kostnad er målt i titusenvis av rubler, og jeg ønsket å finne billigere alternativer for OpenCL- og/eller CUDA-applikasjoner. Det er ikke mange budsjett-VPS med videoadaptere på det russiske markedet; i en kort artikkel vil jeg sammenligne deres databehandlingsevner ved hjelp av syntetiske tester.
Deltakere
Hosting av virtuelle servere ble inkludert i listen over kandidater for deltakelse i anmeldelsen. , , , и . Det var ingen spesielle problemer med å få tilgang, siden nesten alle tilbydere har en gratis prøveperiode. UltraVDS har offisielt ingen gratis test, men det var ikke vanskelig å komme til enighet: etter å ha lært om publikasjonen, krediterte støttepersonalet meg med beløpet som trengs for å bestille en VPS til bonuskontoen min. På dette stadiet falt virtuelle VDS4YOU-maskiner ut av løpet, fordi for gratis testing krever hosteren at du skanner ID-kortet ditt. Jeg forstår at du må beskytte deg mot misbruk, men for verifisering, passdetaljer eller for eksempel kobling av en konto på et sosialt nettverk - dette kreves av 1Gb.ru.
Konfigurasjoner og priser
For testing tok vi maskiner på mellomnivå som koster mindre enn 10 tusen rubler per måned: 2 datakjerner, 4 GB RAM, 20 - 50 GB SSD, vGPU med 256 MB VRAM og Windows Server 2016. Før vi vurderer ytelsen til VDS, la oss se på deres grafiske undersystemer med et bevæpnet utseende. Laget av selskapet utility lar deg få detaljert informasjon om maskinvare- og programvareløsningene som brukes av hostere. Med dens hjelp kan du for eksempel se videodriverversjonen, mengden tilgjengelig videominne, samt data om OpenCL og CUDA-støtte.
1Gb.ru
GPU-sky
RuVDS
UltraVDS
Virtualisering
Hyper-V
Openstack
Hyper-V
Hyper-V
Datakjerner
2*2,6 GHz
2*2,8 GHz
2*3,4 GHz
2*2,2 GHz
RAM, GB
4
4
4
4
Lagring, GB
30 (SSD)
50 (SSD)
20 (SSD)
30 (SSD)
vGPU
RemoteFX
NVIDIA GRID
RemoteFX
RemoteFX
Videoadapter
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Quadro P4000
AMD FirePro W4300
vRAM, MB
256
4063
256
256
OpenCL-støtte
+
+
+
+
CUDA-støtte
-
+
-
-
Pris per måned (hvis betalt årlig), gni.
3494 (3015)
7923,60
1904 (1333)
1930 (1351)
Betaling for ressurser, gni
ikke
CPU = 0,42 rub/time,
RAM = 0,24 rub/time,
SSD = 0,0087 rub/time,
OS Windows = 1,62 rub/time,
IPv4 = 0,15 rub/time,
vGPU (T4/4Gb) = 7 rubler/time.
fra 623,28 + 30 per installasjon
ikke
Testperiode
10 dager
7 dager eller mer etter avtale
3 dager med månedlig fakturering
ikke
Av leverandørene som er vurdert er det bare GPUcloud som bruker OpenStack-virtualisering og NVIDIA GRID-teknologi. På grunn av den store mengden videominne (4, 8 og 16 GB profiler er tilgjengelige), er tjenesten dyrere, men klienten vil kjøre OpenCL- og CUDA-applikasjoner. Resten av konkurrentene tilbyr vGPUer med mindre VRAM, laget ved hjelp av Microsoft RemoteFX. De koster mye mindre, men støtter bare OpenCL.
Ytelsestesting
Geek Bench 5
Med denne populære Du kan måle grafikkytelse for OpenCL- og CUDA-applikasjoner. Diagrammet nedenfor viser sammendragsresultatet, med mer detaljerte data for virtuelle servere , GPUcloud ( и ), и tilgjengelig på referanseutviklerens nettsted. Å åpne dem avslører et interessant faktum: GeekBench viser VRAM-beløp mye høyere enn de 256 MB som er bestilt. Klokkehastigheten til sentrale prosessorer kan også være høyere enn oppgitt. Dette er en vanlig forekomst i virtuelle miljøer - mye avhenger av belastningen på den fysiske verten som VPS-en kjører på.
Delte "server" vGPUer er svakere enn høyytelses "desktop" videoadaptere når de brukes til tunge grafikkapplikasjoner. Slike løsninger er hovedsakelig beregnet på databehandlingsoppgaver. Andre syntetiske tester ble utført for å evaluere ytelsen deres.
FAHBench 2.3.1
For en omfattende analyse av vGPU-databehandlingsevner er ikke egnet, men den kan brukes til å sammenligne ytelsen til videoadaptere fra forskjellige VPS i komplekse beregninger ved bruk av OpenCL. Distribuert databehandlingsprosjekt løser det snevre problemet med datamodellering av foldingen av proteinmolekyler. Forskere prøver å forstå årsakene til patologier forbundet med defekte proteiner: Alzheimers og Parkinsons sykdommer, kugalskap, multippel sklerose, etc. Målt ved hjelp av verktøyet de opprettet Enkel og dobbel presisjons ytelse er vist i diagrammet. Dessverre genererte verktøyet en feil på den virtuelle UltraVDS-maskinen.
Deretter vil jeg sammenligne beregningsresultatene for den dhfr-implisitte modelleringsmetoden.
SiSoftware Sandra 20/20
pakke Flott for å evaluere databehandlingsmulighetene til virtuelle videoadaptere fra forskjellige hostere. Verktøyet inneholder benchmark-suiter for generelle formål (GPGPU) og støtter OpenCL, DirectCompute og CUDA. Til å begynne med ble det gjort en generell vurdering av ulike vGPUer. Diagrammet viser oppsummeringsresultatet, mer detaljerte data for virtuelle servere , GPUcloud () Og tilgjengelig på referanseutviklerens nettsted.
Det var også problemer med Sandras "lange" test. For VPS-leverandøren GPUcloud var det ikke mulig å gjennomføre en generell vurdering ved bruk av OpenCL. Når du valgte det riktige alternativet, fungerte verktøyet fortsatt gjennom CUDA. UltraVDS-maskinen mislyktes også i denne testen: referanseindeksen frøs til 86 % mens den prøvde å bestemme minnelatens.
I den generelle testpakken er det umulig å se indikatorer med tilstrekkelig detaljgrad eller utføre beregninger med høy nøyaktighet. Vi måtte kjøre flere separate tester, og startet med å bestemme toppytelsen til videoadapteren ved å bruke et sett med enkle matematiske beregninger ved bruk av OpenCL og (hvis mulig) CUDA. Denne viser også kun den generelle indikatoren, og detaljerte resultater for VPS fra , GPUcloud ( и ), и tilgjengelig på nettsiden.
For å sammenligne hastigheten på koding og dekoding av data, har Sandra et sett med kryptografiske tester. Detaljerte resultater for , GPUcloud ( и ), и .
Parallelle økonomiske beregninger krever en støttende dobbelpresisjon adapterberegning. Dette er et annet viktig bruksområde for vGPUer. Detaljerte resultater for , GPUcloud ( и ), и .
Sandra 20/20 lar deg teste mulighetene for å bruke vGPU for vitenskapelige beregninger med høy nøyaktighet: matrisemultiplikasjon, rask Fourier-transformasjon, etc. Detaljerte resultater for , GPUcloud ( и ), и .
Til slutt ble det utført en test av vGPUs bildebehandlingsevne. Detaljerte resultater for , GPUcloud ( и ), и .
Funn
Den virtuelle GPUcloud-serveren viste utmerkede resultater i GeekBench 5- og FAHBench-testene, men steg ikke over det generelle nivået i Sandra benchmark-testene. Den koster mye mer enn konkurrentenes tjenester, men har en betydelig større mengde videominne og støtter CUDA. I Sandra-testene var VPS fra 1Gb.ru ledende med høy utregningsnøyaktighet, men den er heller ikke billig og presterte gjennomsnittlig i andre tester. UltraVDS viste seg å være en åpenbar outsider: Jeg vet ikke om det er en forbindelse her, men bare denne hosteren tilbyr kundene AMD-skjermkort. Når det gjelder pris/ytelse-forhold, virket RuVDS-serveren for meg å være den beste. Det koster mindre enn 2000 rubler per måned, og testene bestod ganske bra. Sluttstillingen ser slik ut:
Sted
Hoster
OpenCL-støtte
CUDA-støtte
Høy ytelse i henhold til GeekBench 5
Høy ytelse i henhold til FAHBench
Høy ytelse i henhold til Sandra 20/20
Lav pris
I
RuVDS
+
-
+
+
+
+
II
1Gb.ru
+
-
+
+
+
+
III
GPU-sky
+
+
+
+
+
-
IV
UltraVDS
+
-
-
-
-
+
Jeg var i tvil om vinneren, men anmeldelsen er dedikert til budsjett-VPS med vGPU, og den virtuelle RuVDS-maskinen koster nesten halvparten så mye som sin nærmeste konkurrent og mer enn fire ganger så mye som det dyreste tilbudet som er vurdert. Andre- og tredjeplassen var heller ikke enkle å dele, men også her veide prisen opp for andre faktorer.
Som et resultat av testing viste det seg at vGPU-er på inngangsnivå ikke er så dyre og allerede kan brukes til å løse dataproblemer. Ved å bruke syntetiske tester er det selvfølgelig vanskelig å forutsi hvordan en maskin vil oppføre seg under reell belastning, og dessuten avhenger muligheten til å allokere ressurser direkte av naboene på den fysiske verten - ta hensyn til dette. Hvis du finner andre budsjett-VPS med vGPU på russisk Internett, ikke nøl med å skrive om dem i kommentarene.
Kilde: www.habr.com