В articol când am vorbit despre noul nostru serviciu cu o placă video, nu am atins câteva aspecte interesante ale utilizării serverelor virtuale cu adaptoare video. Este timpul să adăugați mai multe teste.
Pentru a folosi adaptoare video fizice în medii virtuale, am ales tehnologia RemoteFX vGPU, care este suportată de hypervisorul Microsoft. În acest caz, gazda trebuie să aibă procesoare care acceptă SLAT (EPT de la Intel sau NPT/RVI de la AMD), precum și plăci video care să îndeplinească cerințele creatorilor Hyper-V. În niciun caz nu trebuie să comparați această soluție cu adaptoarele desktop din mașinile fizice, care arată de obicei performanțe mai bune atunci când lucrați cu grafică. În testarea noastră, vGPU-ul va concura cu procesorul central al serverului virtual - destul de logic pentru sarcinile de calcul. Rețineți, de asemenea, că, pe lângă RemoteFX, există și alte tehnologii similare, de exemplu NVIDIA Virtual GPU - vă permite să transferați comenzile grafice de la fiecare mașină virtuală direct pe adaptor, fără a le traduce în hypervisor.
teste
Testele au folosit o mașină cu 4 nuclee de calcul la 3,4 GHz, 16 GB RAM, o unitate SSD de 100 GB și un adaptor video virtual cu 512 MB memorie video. Serverul fizic este echipat cu plăci video profesionale NVIDIA Quadro P4000, iar sistemul invitat rulează Windows Server 2016 Standard (64 de biți) cu driverul video standard Microsoft Remote FX.
▍GeekBench 5
Pentru un început versiunea curentă a utilitarului , care vă permite să măsurați performanța sistemului pentru aplicațiile OpenCL.
Am folosit acest punct de referință în articolul anterior și a confirmat doar evident - vGPU-ul nostru este mai slab decât plăcile video desktop de înaltă performanță pentru rezolvarea sarcinilor tipice „grafice”.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
Creat de companie Utilitatea nu poate fi numită un etalon de referință. Nu conține teste de performanță, dar vă permite să obțineți informații despre soluțiile hardware și software utilizate. Aici puteți vedea că mașina noastră virtuală vGPU acceptă doar OpenCL 1.1 și nu acceptă CUDA, în ciuda adaptorului video NVIDIA Quadro P4000 instalat pe serverul fizic.
▍FAHBench 2.3.1
din proiectul de calcul distribuit este dedicat rezolvării unei probleme foarte specializate de modelare computerizată a plierii moleculelor de proteine. Acest lucru este necesar pentru a studia cauzele patologiilor asociate cu proteinele defecte - bolile Alzheimer și Parkinson, boala vacii nebune, scleroza multiplă etc. Utilitate nu poate evalua în mod cuprinzător puterea de calcul a unui adaptor video virtual, dar vă permite să comparați performanța CPU și vGPU în calcule complexe.
Performanța de calcul pe vGPU folosind OpenCL, măsurată cu FAHBench, s-a dovedit a fi de aproximativ 6 ori (pentru metoda de modelare implicită - de aproximativ 10 ori) mai mare decât indicatorii similari pentru un procesor central suficient de puternic.
Mai jos vă prezentăm rezultatele calculelor cu dublă precizie.
▍SiSoftware Sandra 20/20
Un alt pachet universal pentru diagnosticarea și testarea computerelor. Vă permite să studiați configurația hardware și software a serverului în detaliu și conține un număr mare de benchmark-uri diferite. Pe lângă procesele de calcul, Sandra 20/20 acceptă OpenCL, DirectCompute și CUDA. Suntem interesați în primul rând de cele incluse în versiunea gratuită suite de calcul de uz general (GPGPU) folosind acceleratoare hardware.
destul de bune, deși sunt puțin mai mici decât se aștepta pentru adaptorul video NVIDIA Quadro P4000. Este probabil ca cheltuielile generale ale virtualizării să aibă un impact.
Sandra 20/20 are un set similar de benchmark-uri pentru procesoare. Să le lansăm la cu vGPU computing.
Avantajele adaptorului video sunt clar vizibile, dar setările pachetului general de testare nu sunt complet identice, iar în rezultate nu puteți vedea indicatori cu gradul de detaliu necesar. Am decis să facem mai multe teste separate. La început Performanță vGPU maximă folosind un set de calcule matematice simple folosind OpenCL. în esență similar cu testul multimedia (nu aritmetic!) al Sandrei pentru CPU. Pentru comparație, să plasăm pe aceeași diagramă Test multimedia CPU VPS. Chiar și un procesor cu patru nuclee de procesare este vizibil inferior vGPU.
Să trecem de la teste sintetice la lucruri practice. Testele criptografice ne-au ajutat să determinăm viteza de codificare și decodificare a datelor. Iată o comparație a rezultatelor pentru и a arătat, de asemenea, un avantaj clar al accelerației.
Un alt domeniu de aplicare pentru vGPU este analiza financiară. Astfel de calcule sunt ușor de paralelizat, dar pentru a le efectua veți avea nevoie de un adaptor video care acceptă calcule cu dublă precizie. Și din nou rezultatele vorbesc de la sine: destul de puternice pierde de-a dreptul .
Ultimul test pe care l-am efectuat a fost calcule științifice cu precizie ridicată. a făcut din nou mai bine cu multiplicare matrice, transformată Fourier rapidă și alte probleme similare.
Constatări
vGPU-urile nu sunt potrivite pentru rularea editorilor de grafică, precum și a aplicațiilor de randare 3D și de procesare video. Adaptoarele pentru sisteme desktop fac față mult mai bine graficii, dar cel virtual poate efectua calcule paralele mai repede decât CPU-ul. Pentru aceasta trebuie să mulțumim RAM productivă și un număr mai mare de module aritmetico-logice. Colectarea și procesarea datelor de la diverși senzori, calcule analitice pentru aplicații de afaceri, calcule științifice și de inginerie, analiză și încărcare a traficului, lucru cu sisteme de tranzacționare - există o mulțime de sarcini de calcul pentru care GPU-urile sunt indispensabile. Desigur, puteți asambla un astfel de server acasă sau la birou, dar va trebui să plătiți o sumă ordonată pentru achiziționarea de hardware și software licențiat. Pe lângă costurile de capital, există și costuri de operare pentru întreținere, inclusiv facturile de energie electrică. Există amortizare - echipamentul se uzează în timp și devine învechit și mai repede. Serverele virtuale nu au aceste dezavantaje: pot fi create după cum este necesar și șterse atunci când nevoia de putere de calcul dispare. Plata pentru resurse doar atunci când ai nevoie de ele este întotdeauna profitabilă.
Sursa: www.habr.com