තත්ත්වය: අතථ්‍ය GPU දෘඪාංග විසඳුම් වලට වඩා කාර්ය සාධනය අතින් පහත් නොවේ

පෙබරවාරි මාසයේදී, ස්ටැන්ෆර්ඩ් විසින් ඉහළ කාර්ය සාධන පරිගණක (HPC) පිළිබඳ සම්මන්ත්‍රණයක් පවත්වන ලදී. VMware නියෝජිතයින් පැවසුවේ GPU සමඟ වැඩ කරන විට, නවීකරණය කරන ලද ESXi හයිපර්වයිසර් මත පදනම් වූ පද්ධතියක් හිස් ලෝහ විසඳුම් වලට වඩා වේගයට වඩා පහත් නොවන බවයි.

මෙය සාක්ෂාත් කර ගැනීමට හැකි වූ තාක්ෂණයන් ගැන අපි කතා කරමු.

තත්ත්වය: අතථ්‍ය GPU දෘඪාංග විසඳුම් වලට වඩා කාර්ය සාධනය අතින් පහත් නොවේ
/ ඡායා රූප වික්ටර්ග්රිගස් CC BY-SA

කාර්ය සාධන ගැටළුව

විශ්ලේෂකයින්ට අනුව, දත්ත මධ්‍යස්ථානවල වැඩ බරින් 70% ක් පමණ වේ අථත්යකරණය. කෙසේ වෙතත්, ඉතිරි 30% තවමත් හයිපර්වයිසර් නොමැතිව හිස් ලෝහ මත ධාවනය වේ. මෙම 30% බොහෝ දුරට සමන්විත වන්නේ ස්නායුක ජාල පුහුණු කිරීම සහ GPU භාවිතා කිරීම වැනි අධි-බර යෙදුම් වලින්ය.

ප්‍රවීණයන් මෙම ප්‍රවණතාවය පැහැදිලි කරන්නේ අධිවිශේෂය, අතරමැදි වියුක්ත ස්ථරයක් ලෙස, සමස්ත පද්ධතියේ ක්‍රියාකාරිත්වයට බලපෑම් කළ හැකි බැවිනි. වසර පහකට පෙර අධ්යයන කටයුතුවලදී ඔබට දත්ත සොයා ගත හැක කාර්යයේ වේගය 10% කින් අඩු කිරීම ගැන. එබැවින්, සමාගම් සහ දත්ත මධ්‍යස්ථාන ක්‍රියාකරුවන් HPC වැඩ බර අතථ්‍ය පරිසරයකට මාරු කිරීමට ඉක්මන් නොවේ.

නමුත් අථත්‍යකරණ තාක්ෂණයන් දියුණු වෙමින් හා වැඩිදියුණු වෙමින් පවතී. මාසයකට පෙර පැවති සම්මන්ත්‍රණයකදී VMware පැවසුවේ ESXi හයිපර්වයිසර් GPU ක්‍රියාකාරිත්වයට ඍණාත්මක බලපෑමක් ඇති නොකරන බවයි. පරිගණක වේගය සියයට තුනකින් අඩු කළ හැකි අතර එය හිස් ලෝහ හා සැසඳිය හැකිය.

කොහොමද මේ වැඩ කරන්නේ

GPU සමඟ HPC පද්ධතිවල ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා, VMware විසින් හයිපර්වයිසර් වෙත වෙනස්කම් ගණනාවක් සිදු කර ඇත. විශේෂයෙන්ම, එය vMotion ශ්රිතයෙන් ඉවත් විය. එය බර තුලනය කිරීම සඳහා අවශ්‍ය වන අතර සාමාන්‍යයෙන් සර්වර් හෝ GPU අතර අතථ්‍ය යන්ත්‍ර (VMs) මාරු කරයි. vMotion අක්‍රිය කිරීමේ ප්‍රතිඵලයක් ලෙස සෑම VM එකකටම දැන් නිශ්චිත GPU එකක් පවරා ඇත. මෙය දත්ත හුවමාරු කිරීමේදී පිරිවැය අඩු කිරීමට උපකාරී විය.

පද්ධතියේ තවත් ප්රධාන අංගයකි තාක්ෂණය වේ DirectPath I/O. එය CUDA සමාන්තර පරිගණන ධාවකයට හයිපර්වයිසර් මග හරිමින් අථත්‍ය යන්ත්‍ර සමඟ සෘජුවම අන්තර් ක්‍රියා කිරීමට ඉඩ සලසයි. ඔබට එක් GPU එකක VM කිහිපයක් එකවර ධාවනය කිරීමට අවශ්‍ය වූ විට, GRID vGPU විසඳුම භාවිතා වේ. එය කාඩ්පතේ මතකය කොටස් කිහිපයකට බෙදා ඇත (නමුත් ගණනය කිරීමේ චක්‍ර බෙදී නැත).

මෙම නඩුවේ අථත්ය යන්ත්ර දෙකක මෙහෙයුම් රූප සටහන මේ ආකාරයෙන් පෙනෙනු ඇත:

තත්ත්වය: අතථ්‍ය GPU දෘඪාංග විසඳුම් වලට වඩා කාර්ය සාධනය අතින් පහත් නොවේ

ප්රතිඵල සහ අනාවැකි

සමාගම පරීක්ෂණ පැවැත්වූවා මත පදනම් වූ භාෂා ආකෘතියක් පුහුණු කිරීම මගින් අධි වයිසර් TensorFlow. කාර්ය සාධනය "හානිය" යනු හිස් ලෝහයට සාපේක්ෂව 3-4% ක් පමණි. ආපසු, වත්මන් භාරය මත ඉල්ලුම මත සම්පත් බෙදා හැරීමට පද්ධතියට හැකි විය.

තොරතුරු තාක්ෂණ දැවැන්තයා ද වේ පරීක්ෂණ පැවැත්වූවා බහාලුම් සමඟ. සමාගමේ ඉංජිනේරුවන් රූප හඳුනා ගැනීමට ස්නායුක ජාල පුහුණු කළහ. ඒ සමගම, එක් GPU එකක සම්පත් බහාලුම් VM හතරක් අතර බෙදා හරින ලදී. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, තනි යන්ත්‍රවල ක්‍රියාකාරීත්වය 17% කින් අඩු විය (GPU සම්පත් සඳහා පූර්ණ ප්‍රවේශයක් සහිත තනි VM එකකට සාපේක්ෂව). කෙසේ වෙතත්, තත්පරයකට සකසන ලද පින්තූර ගණන වැඩි විය තුන් වරක්. එවැනි පද්ධති අපේක්ෂා කෙරේ සොයා ගනීවි දත්ත විශ්ලේෂණය සහ පරිගණක ආකෘති නිර්මාණය සඳහා යෙදුම්.

VMware මුහුණ දිය හැකි විය හැකි ගැටළු අතර, විශේෂඥයින් වෙන් කරන්න තරමක් පටු ඉලක්කගත ප්‍රේක්ෂකයින්. සමාගම් කුඩා සංඛ්‍යාවක් තවමත් ඉහළ කාර්ය සාධන පද්ධති සමඟ වැඩ කරයි. Statista හි වුවද සමරන්න2021 වන විට ලෝකයේ දත්ත මධ්‍යස්ථාන වැඩ බරින් 94%ක් අථත්‍යකරණය වනු ඇත. විසින් අනාවැකි 32 සිට 45 දක්වා කාලය තුළ HPC වෙළෙඳපොළේ වටිනාකම ඩොලර් බිලියන 2017 සිට 2022 දක්වා වර්ධනය වනු ඇතැයි විශ්ලේෂකයෝ පවසති.

තත්ත්වය: අතථ්‍ය GPU දෘඪාංග විසඳුම් වලට වඩා කාර්ය සාධනය අතින් පහත් නොවේ
/ ඡායා රූප ගෝලීය ප්රවේශ ස්ථානය PD

සමාන විසඳුම්

විශාල තොරතුරු තාක්ෂණ සමාගම් විසින් සංවර්ධනය කරන ලද වෙළඳපොලේ ඇනලොග් කිහිපයක් තිබේ: AMD සහ Intel.

GPU අථත්‍යකරණය සඳහා පළමු සමාගම දීමනා SR-IOV මත පදනම් වූ ප්‍රවේශය (තනි-මූල ආදානය/ප්‍රතිදාන අථත්‍යකරණය). මෙම තාක්ෂණය මඟින් පද්ධතියේ දෘඪාංග හැකියාවන්ගෙන් කොටසකට VM ප්‍රවේශය ලබා දේ. අථත්‍ය කළ පද්ධතිවල සමාන කාර්ය සාධනයක් සහිත පරිශීලකයින් 16 දෙනෙකු අතර GPU බෙදා ගැනීමට විසඳුම ඔබට ඉඩ සලසයි.

දෙවන තොරතුරු තාක්ෂණ දැවැන්තයා සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, ඔවුන් තාක්ෂණය පදනම් කරගත් Citrix XenServer 7 හයිපර්වයිසර් මත එය සම්මත GPU ධාවකයක සහ අතථ්‍ය යන්ත්‍රයක ක්‍රියාකාරිත්වය ඒකාබද්ධ කරයි, එමඟින් පරිශීලකයින් සිය ගණනකගේ උපාංගවල 3D යෙදුම් සහ ඩෙස්ක්ටොප් ප්‍රදර්ශනය කිරීමට ඉඩ සලසයි.

තාක්ෂණයේ අනාගතය

අතථ්‍ය GPU සංවර්ධකයින් ඔට්ටු අල්ලන්න AI පද්ධති ක්‍රියාත්මක කිරීම සහ ව්‍යාපාරික තාක්‍ෂණ වෙළඳපොලේ ඉහළ ක්‍රියාකාරී විසඳුම්වල ජනප්‍රියතාවය වර්ධනය වීම පිළිබඳව. විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් සැකසීමේ අවශ්‍යතාවය vGPU සඳහා ඇති ඉල්ලුම වැඩි කරනු ඇතැයි ඔවුන් බලාපොරොත්තු වේ.

දැන් නිෂ්පාදකයින් මාර්ගයක් සොයමින් ග්‍රැෆික්ස් සම්බන්ධ ගැටළු විසඳීම, ගණිතමය ගණනය කිරීම් සිදු කිරීම, තාර්කික මෙහෙයුම් සහ දත්ත සැකසීම වේගවත් කිරීම සඳහා CPU සහ GPU හි ක්‍රියාකාරීත්වය එක් හරයක ඒකාබද්ධ කරන්න. අනාගතයේදී එවැනි හරයන් වෙළඳපොලේ පෙනුම සම්පත් අථත්‍යකරණයට ප්‍රවේශය සහ අතථ්‍ය සහ වලාකුළු පරිසරයන්හි වැඩ බර අතර බෙදා හැරීම වෙනස් කරනු ඇත.

අපගේ ආයතනික බ්ලොග් අඩවියේ මාතෘකාව පිළිබඳ කියවිය යුතු දේ:

අපගේ ටෙලිග්‍රාම් නාලිකාවෙන් පළ කිරීම් කිහිපයක්:

මූලාශ්රය: www.habr.com

අදහස් එක් කරන්න