{"id":36902,"date":"2019-10-31T22:14:38","date_gmt":"2019-10-31T19:14:38","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/vgpu-ispolzovat-nelzya-ignorirovat\/"},"modified":"2019-10-31T22:14:38","modified_gmt":"2019-10-31T19:14:38","slug":"vgpu-ispolzovat-nelzya-ignorirovat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/blog\/administrirovanie\/vgpu-ispolzovat-nelzya-ignorirovat","title":{"rendered":"vGPU - nu poate fi ignorat","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"vGPU
\n
\n\u00cen perioada iunie-iulie, aproape dou\u0103zeci de companii ne-au contactat interesate de posibilit\u0103\u021bile GPU-urilor virtuale. \u00abGrafica\u00bb de la Cloud4Y este deja folosit\u0103 de una dintre marii subsidiari ai Sberbank, \u00eens\u0103, \u00een general, serviciul nu este prea popular. A\u0219adar, o astfel de activitate ne-a bucurat foarte mult. Observ\u00e2nd cre\u0219terea interesului pentru tehnologie, am decis s\u0103 vorbim pu\u021bin mai \u00een detaliu despre vGPU.<\/i> <\/a><\/noindex><\/p>\n

\u00abLacurile de date\u00bb, ob\u021binute \u00een urma experimentelor \u0219tiin\u021bifice \u0219i cercet\u0103rilor, \u00cenv\u0103\u021barea profund\u0103 \u0219i alte domenii de lucru cu IA, modelarea obiectelor mari \u0219i complexe - toate acestea necesit\u0103 hardware de \u00eenalt\u0103 performan\u021b\u0103. E bine dac\u0103 exist\u0103 \u0219i permite rezolvarea rapid\u0103 a sarcinilor curente. Cu toate acestea, din cauza cre\u0219terii complexit\u0103\u021bii computa\u021bionale a sarcinilor (mai ales \u00een cazul analizei de afaceri, rand\u0103rii, algoritmilor \u0219i cadrelor DL), puterea de procesare a CPU-urilor desktop \u0219i chiar a celor server devine din ce \u00een ce mai inutil\u0103.<\/p>\n

Solu\u021bia a fost g\u0103sit\u0103 \u00een utilizarea calculului pe GPU. Aceast\u0103 tehnologie de accelerare grafic\u0103 permite partajarea resurselor unui singur procesor grafic \u00eentre mai multe computere virtuale. GPU-ul a fost proiectat ini\u021bial pentru a lucra cu grafic\u0103, de aceea acesta este compus din mii de nuclee mici care sunt folosite pentru procesarea eficient\u0103 a sarcinilor paralele. \u00cen acest fel, pe GPU se execut\u0103 o parte din cele mai consumatoare de resurse calculuri, restul fiind preluat de CPU.<\/p>\n

\"vGPU
\n
\nCalculul utiliz\u00e2nd GPU a fost inventat de compania Nvidia <\/a><\/noindex>\u00een 2007. Ast\u0103zi, aceast\u0103 tehnologie a atins un nou nivel \u0219i este utilizat\u0103 \u00een centrele de date ale celor mai mari \u00eentreprinderi \u0219i laboratoare \u0219tiin\u021bifice. Cu toate acestea, abordarea tradi\u021bional\u0103 are un dezavantaj semnificativ: achizi\u021bia de echipamente fizice este foarte costisitoare. \u0218i dac\u0103 ne amintim de viteza cu care se degradaz\u0103 \u00abhardware\u00bb-ul, devine \u0219i mai sumbru.<\/p>\n

Problema este menit\u0103 s\u0103 fie rezolvat\u0103 de tehnologia procesorilor grafici virtuali: vGPU. Cu ajutorul acesteia, utilizatorii pot rula de la distan\u021b\u0103 aplica\u021bii grele precum AutoCAD, 3DS Max, Maya, Sony Vegas Pro. Virtualizarea \u0219i-a c\u00e2\u0219tigat rapid partea de pia\u021b\u0103. C\u0103ci ce om de \u0219tiin\u021b\u0103 rus nu iube\u0219te calculul rapid pe pl\u0103cile grafice NVidia Tesla? <\/p>\n

Este este de men\u021bionat c\u0103, \u00eenainte de apari\u021bia vGPU, au fost utilizate alte metode de accelerare a proces\u0103rii graficii: Accelerarea Grafic\u0103 Virtual\u0103 Partajat\u0103 (vSGA) \u0219i Accelerarea Grafic\u0103 Virtual\u0103 Dedicat\u0103 (vDGA). Solu\u021bia vGPU combin\u0103 cele mai bune aspecte din ambele tehnologii. La fel ca \u00een cazul vSGA, \u00een mediul vGPU se preconizeaz\u0103 partajarea GPU-ului \u0219i a RAM-ului \u00eentre mai multe desktopuri virtuale, dar fiecare VM trimite comenzile direct c\u0103tre GPU, ca \u00een cazul vDGA.<\/p>\n

De ce sunt necesare vGPU? <\/h2>\n

\nCalculul \u00een cloud folosind vGPU permite companiilor s\u0103 fac\u0103 fa\u021b\u0103 sarcinilor care \u00eenainte erau imposibil de rezolvat. Sau poate, era posibil, dar necesitau resurse exorbitante. 1 server GPU modern poate \u00eenlocui p\u00e2n\u0103 la 100 de CPU obi\u0219nui\u021bi. Exist\u0103 \u0219i alte, informa\u021bii \u0219i mai impresionante<\/a><\/noindex>. Nu sunt glume: solu\u021biile Nvidia proceseaz\u0103 petabytes de date de c\u00e2teva ori mai repede dec\u00e2t serverele CPU clasice. Iar Google Cloud ofer\u0103 ma\u0219ini virtuale cu GPU care emit p\u00e2n\u0103 la 960 teraflopi.<\/p>\n

Mul\u021bi speciali\u0219ti au nevoie de dispozitive puternice, capabile s\u0103 efectueze calcule paralele. Arhitec\u021bii \u0219i inginerii folosesc tehnologia vGPU \u00een sistemele de proiectare (cum ar fi Autodesk, de exemplu). Designerii lucreaz\u0103 cu con\u021binut digital foto \u0219i video (Photoshop, CorelDraw). Ma\u0219ini virtuale<\/a><\/noindex> GPU-urile sunt necesare \u0219i institu\u021biilor medicale, care acumuleaz\u0103 \u0219i analizeaz\u0103 date despre pacien\u021bi \u0219i boli. Lucreaz\u0103 cu GPU \u0219i \u201eYandex<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/p>\n

Crede\u021bi c\u0103 e tot? Nici pomeneal\u0103. Tehnologia este folosit\u0103 \u0219i pentru verificarea automat\u0103 a preciziei imaginilor satelitare<\/a><\/noindex>, \u0219i pentru previzionarea epidemiilor<\/a><\/noindex>, cercet\u0103rilor meteorologice<\/a><\/noindex>, modelare a ciclurilor solare<\/a><\/noindex> \u0219i analizelor de afaceri<\/a><\/noindex>. \u0218i mai este un articol interesant despre modelare \u00een mediul Unity3D de la<\/a><\/noindex> ThisIsZolden Cu toate acestea, solu\u021biile bazate pe vGPU nu au fost \u00eenc\u0103 adoptate pe scar\u0103 larg\u0103 \u00een lume. Astfel, \u00een 2018 NetApp a realizat<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

un sondaj printre companiile care folosesc GPU-uri \u00een activitatea lor. Rezultatele au ar\u0103tat c\u0103 60% dintre organiza\u021bii continu\u0103 s\u0103 opereze pe infrastructura IT proprie. \u201eCloud\u201d-ul este utilizat doar de 23%. \u00cen Rusia, penetrarea tehnologiei calculului \u00een cloud are o relevan\u021b\u0103 mai mic\u0103. Dar datorit\u0103 noilor solu\u021bii hardware \u0219i software, num\u0103rul companiilor care folosesc ma\u0219ini virtuale cu GPU cre\u0219te constant. un sondaj <\/a><\/noindex>Solu\u021bii pentru vGPU<\/p>\n

Solu\u021bii pentru vGPU<\/h2>\n

\n\"vGPU
\n
\nMulte companii se ocup\u0103 cu dezvoltarea tehnologiilor de virtualizare a acceleratorului grafic, dar printre ele se num\u0103r\u0103 lideri incontestabili.<\/p>\n

Una dintre cele mai respectate companii dezvoltatoare de solu\u021bii \u00een domeniul cloud-ului, compania VMware <\/b>ofer\u0103 companiilor hipervizorul ESXi<\/a><\/noindex>, sub care viteza de lucru a procesorilor grafici virtuali este comparabil\u0103 cu realiz\u0103rile pe hardware pur. \u00cen actualizarea recent\u0103, dezvoltatorul a dezactivat echilibratorul de sarcin\u0103 vMotion \u0219i a ad\u0103ugat suport pentru tehnologia DirectPath I\/O, care leag\u0103 driverul CUDA de VM prin ocolirea hipervizorului \u0219i accelereaz\u0103 transferul de date.<\/p>\n

Nvidia <\/b>de asemenea, se str\u0103duie\u0219te s\u0103 corespund\u0103 a\u0219tept\u0103rilor pie\u021bei, \u0219i pentru asta a lansat o platform\u0103 opensource Rapids<\/a><\/noindex>. Solu\u021bia \u00eenglobeaz\u0103 mai multe biblioteci pentru lucrul cu arhitectura CUDA, ceea ce simplific\u0103 lucrul cu datele \u00een timpul antren\u0103rii re\u021belelor neuronale \u0219i permite automatizarea muncii cu codul Python. Utilizarea Rapids cu algoritmul de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 XGBoost ofer\u0103 o cre\u0219tere de 50 de ori a performan\u021bei \u00een compara\u021bie cu sistemele bazate pe CPU.<\/p>\n

Propria tehnologie exist\u0103 \u0219i la AMD<\/b>. Platforma se nume\u0219te ROCm<\/a><\/noindex>. Aceasta utilizeaz\u0103 tehnologia SR-IOV, care \u00eemparte capacit\u0103\u021bile hardware ale unui dispozitiv fizic \u00eentre mai multe ma\u0219ini virtuale. Resursele unui accelerator pot fi \u00eemp\u0103r\u021bite \u00eentre \u0219aisprezece utilizatori, men\u021bin\u00e2nd o performan\u021b\u0103 egal\u0103 pentru fiecare dintre ei. Astfel, se accelereaz\u0103 transferul de date \u00eentre CPU-uri \u0219i GPU-uri \u00een cloud. De asemenea, se folose\u0219te un dialect special de C++ numit HIP, care simplific\u0103 executarea opera\u021biunilor matematice pe GPU.<\/p>\n

Intel <\/b>\u00ee\u0219i construie\u0219te tehnologia pe baza hipervizorului cross-platform Citrix <\/a><\/noindex>XenServer 7, care \u00een 2017 a ob\u021binut un certificat de conformitate de la FSTEK. Solu\u021bia combin\u0103 func\u021bionarea driverului standard de GPU \u0219i a ma\u0219inii virtuale. Asta \u00eenseamn\u0103 c\u0103 \u201evirtuala\u201d poate sus\u021bine <\/a><\/noindex>rula aplica\u021bii grele pe dispozitive cu un num\u0103r mare (c\u00e2teva sute) de utilizatori.<\/p>\n

Perspectivele de pia\u021b\u0103<\/h2>\n

\n\"vGPU
\n
\nAnali\u0219tii independen\u021bi consider\u0103 c\u0103 volumul v\u00e2nz\u0103rilor de solu\u021bii pentru sistemele HPC va atinge 45 de miliarde de dolari p\u00e2n\u0103 \u00een 2022. Dezvoltatorii platformelor se a\u0219teapt\u0103, de asemenea, la o cre\u0219tere a cererii pentru sistemele de \u00eenalt\u0103 performan\u021b\u0103. Aceast\u0103 a\u0219teptare este sus\u021binut\u0103 de popularitatea Big Data \u0219i de necesitatea frecvent\u0103 de a procesa volume mari de date.<\/p>\n

De asemenea, cre\u0219terea cererii pentru vGPU ar putea stimula dezvoltarea tehnologiilor hibride care combin\u0103 GPU \u0219i CPU \u00eentr-un singur dispozitiv. \u00cen aceste solu\u021bii integrate, cele dou\u0103 tipuri de nuclee utilizeaz\u0103 un cache comun, ceea ce accelereaz\u0103 transferul de date \u00eentre procesoarele grafice \u0219i cele tradi\u021bionale. <\/p>\n

Hibrizii ar putea schimba fundamental abordarea virtualiz\u0103rii \u0219i aloc\u0103rii resurselor virtuale \u00een cadrul centrelor de date. Solu\u021biile cu surs\u0103 deschis\u0103, precum ROCm \u0219i Rapids, permit operatorilor de centre de date s\u0103 utilizeze mai eficient resursele de calcul, \u00eembun\u0103t\u0103\u021bind performan\u021ba echipamentelor.<\/p>\n

Exist\u0103 \u0219i o alt\u0103 opinie. De exemplu, c\u0103 GPU-urile virtuale vor fi \u00eenlocuite de cipuri optice cu codificare fotonic\u0103 a datelor. Astfel de solu\u021bii exist\u0103 deja \u0219i sunt utilizate pentru \u00eenv\u0103\u021barea automat\u0103. Mai mult, acestea par mai productive <\/a><\/noindex>dec\u00e2t GPU-urile obi\u0219nuite. Dar tehnologia este \u00eenc\u0103 \u00een stadiu incipient.<\/p>\n

Ce concluzie se poate trasa? \u00cen ciuda posibilelor apari\u021bii de omologi, vGPU reprezint\u0103 o direc\u021bie promi\u021b\u0103toare, capabil\u0103 s\u0103 rezolve o mul\u021bime de sarcini. Dar nu se potrive\u0219te pentru toat\u0103 lumea. A\u0219a c\u0103 pute\u021bi pune virgula \u00een titlu singuri.<\/p>\n

P.S.<\/b>
\nAbona\u021bi-v\u0103 la canalul nostru Telegram<\/a><\/noindex>-canal pentru a nu rata urm\u0103torul articol! Scriem nu mai des de dou\u0103 ori pe s\u0103pt\u0103m\u00e2n\u0103 \u0219i doar lucruri importante.<\/i><\/p>\n

Numai utilizatorii \u00eenregistra\u021bi pot participa la sondaj. Conecta\u021bi-v\u0103<\/a><\/noindex>, v\u0103 rug\u0103m.<\/p>\n

Folosi\u021bi vGPU?<\/h2>\n