В අපගේ නව සේවාව ගැන කතා කළ විට ලිපිය වීඩියෝ කාඩ්පතක් සමඟ, අපි වීඩියෝ ඇඩප්ටර සමඟ අතථ්‍ය සේවාදායකයන් භාවිතා කිරීමේ සිත්ගන්නා කරුණු කිහිපයක් ස්පර්ශ නොකළෙමු. තවත් පරීක්ෂණ එකතු කිරීමට කාලයයි.
අතථ්‍ය පරිසරයන්හි භෞතික වීඩියෝ ඇඩප්ටර භාවිතා කිරීමට, අපි Microsoft hypervisor මගින් සහාය දක්වන RemoteFX vGPU තාක්ෂණය තෝරා ගත්තෙමු. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, ධාරකයට SLAT (Intel වෙතින් EPT හෝ AMD වෙතින් NPT/RVI) සහය දක්වන ප්‍රොසෙසර මෙන්ම Hyper-V හි නිර්මාතෘවරුන්ගේ අවශ්‍යතා සපුරාලන වීඩියෝ කාඩ්පත් තිබිය යුතුය. කිසිම අවස්ථාවක ඔබ මෙම විසඳුම භෞතික යන්ත්‍රවල ඩෙස්ක්ටොප් ඇඩප්ටර සමඟ සංසන්දනය නොකළ යුතුය, සාමාන්‍යයෙන් ග්‍රැෆික්ස් සමඟ වැඩ කිරීමේදී වඩා හොඳ ක්‍රියාකාරිත්වයක් පෙන්වයි. අපගේ පරීක්ෂණයේදී, vGPU අථත්‍ය සේවාදායකයේ මධ්යම ප්රොසෙසරය සමඟ තරඟ කරනු ඇත - පරිගණක කාර්යයන් සඳහා තරමක් තාර්කික. RemoteFX ට අමතරව, වෙනත් සමාන තාක්ෂණයන් ඇති බව සලකන්න, උදාහරණයක් ලෙස NVIDIA Virtual GPU - එය ඔබට එක් එක් අථත්‍ය යන්ත්‍රයෙන් ග්‍රැෆික් විධාන හයිපර්වයිසර් වෙත පරිවර්තනය නොකර ඇඩැප්ටරයට කෙලින්ම මාරු කිරීමට ඉඩ සලසයි.
පරීක්ෂණ
පරීක්ෂණ සඳහා 4 GHz පරිගණක මධ්‍ය 3,4 ක්, RAM 16 GB, 100 GB solid-state drive (SSD) සහ 512 MB වීඩියෝ මතකයක් සහිත අතථ්‍ය වීඩියෝ ඇඩැප්ටරයක් සහිත යන්ත්‍රයක් භාවිතා කරන ලදී. භෞතික සේවාදායකය වෘත්තීය NVIDIA Quadro P4000 වීඩියෝ කාඩ්පත් වලින් සමන්විත වන අතර, ආගන්තුක පද්ධතිය Windows Server 2016 Standard (64-bit) සම්මත Microsoft Remote FX වීඩියෝ ධාවකය සමඟ ධාවනය කරයි.
▍GeekBench 5
ආරම්භ කිරීම උපයෝගීතාවයේ වත්මන් අනුවාදය , OpenCL යෙදුම් සඳහා පද්ධති කාර්ය සාධනය මැනීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.
අපි පෙර ලිපියේ මෙම මිණුම් ලකුණ භාවිතා කළ අතර එය පැහැදිලිවම තහවුරු කළා - සාමාන්‍ය “ග්‍රැෆික්” කාර්යයන් විසඳීම සඳහා අපගේ vGPU ඉහළ කාර්ය සාධන ඩෙස්ක්ටොප් වීඩියෝ කාඩ්පත් වලට වඩා දුර්වලයි.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
සමාගම විසින් නිර්මාණය කරන ලදී උපයෝගීතාව මිණුම් ලකුණක් ලෙස හැඳින්විය නොහැක. එහි කාර්ය සාධන පරීක්ෂණ අඩංගු නොවේ, නමුත් භාවිතා කරන දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග විසඳුම් පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. භෞතික සේවාදායකයේ ස්ථාපනය කර ඇති NVIDIA Quadro P1.1 වීඩියෝ ඇඩැප්ටරය තිබියදීත් අපගේ vGPU අතථ්‍ය යන්ත්‍රය OpenCL 4000 සඳහා පමණක් සහ CUDA සඳහා සහය නොදක්වන බව මෙහිදී ඔබට දැක ගත හැකිය.
▍FAHBench 2.3.1
බෙදා හරින ලද පරිගණක ව්‍යාපෘතියෙන් ප්‍රෝටීන් අණු නැමීමේ පරිගණක ආකෘති නිර්මාණය පිළිබඳ අතිශය විශේෂිත ගැටළුවක් විසඳීමට කැපවී සිටී. දෝෂ සහිත ප්‍රෝටීන ආශ්‍රිත ව්‍යාධි වලට හේතු අධ්‍යයනය කිරීම සඳහා මෙය අවශ්ය වේ - ඇල්සයිමර් සහ පාකින්සන් රෝග, පිස්සු ගව රෝග, බහු ස්ක්ලේරෝසිස් යනාදිය. උපයෝගිතා අතථ්‍ය වීඩියෝ ඇඩැප්ටරයක පරිගණක බලය සවිස්තරාත්මකව ඇගයීමට නොහැක, නමුත් සංකීර්ණ ගණනය කිරීම් වලදී CPU සහ vGPU වල ක්‍රියාකාරිත්වය සංසන්දනය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.
FAHBench භාවිතයෙන් මනිනු ලබන OpenCL භාවිතා කරන vGPU වල පරිගණනයේ කාර්ය සාධනය ප්‍රමාණවත් තරම් බලවත් මධ්යම ප්‍රොසෙසරයක් සඳහා සමාන දර්ශකවලට වඩා ආසන්න වශයෙන් 6 ගුණයක් (ව්‍යංග ආකෘතිකරණ ක්‍රමය සඳහා - ආසන්න වශයෙන් 10 ගුණයක්) වැඩි විය.
පහත දැක්වෙන්නේ අපි ද්විත්ව නිරවද්යතාවයකින් ගණනය කිරීම් වල ප්රතිඵල ඉදිරිපත් කරමු.
▍SiSoftware Sandra 20/20
පරිගණක රෝග විනිශ්චය සහ පරීක්ෂා කිරීම සඳහා තවත් විශ්වීය පැකේජයක්. සේවාදායකයේ දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග වින්‍යාසය විස්තරාත්මකව අධ්‍යයනය කිරීමට එය ඔබට ඉඩ සලසයි, විවිධ මිණුම් සලකුණු විශාල ප්‍රමාණයක් අඩංගු වේ. CPU පරිගණනයට අමතරව, Sandra 20/20 OpenCL, DirectCompute සහ CUDA සඳහා සහය දක්වයි. අපි මූලික වශයෙන් නිදහස් අනුවාදයේ ඇතුළත් කර ඇති ඒවා ගැන උනන්දු වෙමු දෘඪාංග ත්වරණකාරක භාවිතා කරමින් පොදු කාර්ය පරිගණක මිණුම් සලකුණු කට්ටල (GPGPU).
NVIDIA Quadro P4000 වීඩියෝ ඇඩැප්ටරය සඳහා බලාපොරොත්තු වූවාට වඩා තරමක් අඩු වුවද, ඉතා හොඳයි. අථත්‍යකරණයේ උඩිස් කොටස බලපෑමක් ඇති කිරීමට ඉඩ ඇත.
සැන්ඩ්රා 20/20 හි සමාන CPU මිණුම් සලකුණු කට්ටලයක් ඇත. අපි ඒවා දියත් කරමු vGPU පරිගණනය සමඟ.
වීඩියෝ ඇඩප්ටරයේ වාසි පැහැදිලිව දැකගත හැකි නමුත්, සමස්ත පරීක්ෂණ පැකේජයේ සැකසුම් සම්පූර්ණයෙන්ම සමාන නොවන අතර, ප්රතිඵලවල ඔබට අවශ්ය විස්තර සහිත දර්ශක දැකිය නොහැක. අපි වෙනම පරීක්ෂණ කිහිපයක් පැවැත්වීමට තීරණය කළා. පළමු අවස්ථාවේ දී OpenCL භාවිතයෙන් සරල ගණිත ගණනය කිරීම් මාලාවක් භාවිතා කරමින් උපරිම vGPU කාර්ය සාධනය. CPU සඳහා සැන්ඩ්‍රාගේ බහුමාධ්‍ය (අංක ගණිතය නොවේ!) පරීක්ෂණයට අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම සමාන වේ. සංසන්දනය කිරීම සඳහා, අපි එකම රූප සටහන මත තබමු VPS CPU බහුමාධ්‍ය පරීක්ෂණය. සැකසුම් මධ්‍ය හතරක් සහිත CPU පවා vGPU වලට වඩා සැලකිය යුතු ලෙස පහත් වේ.
අපි කෘතිම පරීක්ෂණ වලින් ප්‍රායෝගික දේවල් වලට යමු. ගුප්ත ලේඛන පරීක්ෂණ අපට දත්ත කේතනයේ සහ විකේතනයේ වේගය තීරණය කිරීමට උපකාරී විය. සඳහා ප්රතිඵල සැසඳීමක් මෙන්න и ඇක්සලරේටරයේ පැහැදිලි වාසියක් ද පෙන්නුම් කළේය.
VGPU සඳහා අයදුම් කිරීමේ තවත් අංශයක් වන්නේ මූල්‍ය විශ්ලේෂණයයි. එවැනි ගණනය කිරීම් සමාන්තරගත කිරීම පහසුය, නමුත් ඒවා ඉටු කිරීම සඳහා ඔබට ද්විත්ව නිරවද්‍ය ගණනය කිරීම් සඳහා සහාය වන වීඩියෝ ඇඩප්ටරයක් අවශ්ය වේ. නැවතත් ප්රතිඵල තමන් වෙනුවෙන්ම කථා කරයි: තරමක් බලවත් සම්පූර්ණයෙන් නැති වෙනවා .
අප විසින් සිදු කරන ලද අවසාන පරීක්ෂණය වූයේ ඉහළ නිරවද්යතාවයකින් යුත් විද්‍යාත්මක ගණනය කිරීම් ය. නැවතත් වඩා හොඳින් කළා matrix ගුණ කිරීම, වේගවත් ෆූරියර් පරිවර්තනය සහ වෙනත් සමාන ගැටළු සමඟ.
සොයා ගැනීම්
ග්‍රැෆික් සංස්කාරක, මෙන්ම ත්‍රිමාණ විදැහුම්කරණය සහ වීඩියෝ සැකසුම් යෙදුම් ධාවනය සඳහා vGPU හොඳින් නොගැලපේ. ඩෙස්ක්ටොප් පද්ධති සඳහා වන ඇඩප්ටරයන් වඩාත් හොඳින් ග්‍රැෆික්ස් සමඟ කටයුතු කරයි, නමුත් අථත්‍ය එකකට CPU වලට වඩා වේගයෙන් සමාන්තර ගණනය කිරීම් කළ හැකිය. මේ සඳහා අපි ඵලදායි RAM සහ අංක ගණිත-තාර්කික මොඩියුල විශාල සංඛ්යාවක් ස්තුති කළ යුතුය. විවිධ සංවේදක වලින් දත්ත එකතු කිරීම සහ සැකසීම, ව්‍යාපාර යෙදුම් සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක ගණනය කිරීම්, විද්‍යාත්මක හා ඉංජිනේරු ගණනය කිරීම්, ගමනාගමන විශ්ලේෂණය සහ ආරෝපණය කිරීම, වෙළඳ පද්ධති සමඟ වැඩ කිරීම - GPU අත්‍යවශ්‍ය වන පරිගණක කාර්යයන් රාශියක් ඇත. ඇත්ත වශයෙන්ම, ඔබට එවැනි සේවාදායකයක් නිවසේදී හෝ කාර්යාලයේදී එකලස් කළ හැකිය, නමුත් දෘඩාංග සහ බලපත්‍රලාභී මෘදුකාංග මිලදී ගැනීම සඳහා ඔබට විශාල මුදලක් ගෙවීමට සිදුවේ. ප්‍රාග්ධන පිරිවැයට අමතරව විදුලි බිල්පත් ඇතුළු නඩත්තු කටයුතු සඳහා මෙහෙයුම් වියදම් ද ඇත. ක්ෂය වීමක් ඇත - කාලයත් සමඟ උපකරණ අඳින අතර ඉක්මනින් යල්පැන යයි. අතථ්‍ය සේවාදායකයන්ට මෙම අවාසි නොමැත: ඒවා අවශ්ය පරිදි නිර්මාණය කර පරිගණක බලයේ අවශ්‍යතාවය අතුරුදහන් වූ විට මකා දැමිය හැකිය. ඔබට අවශ්ය විට පමණක් සම්පත් සඳහා ගෙවීම සැමවිටම ලාභදායී වේ.
මූලාශ්රය: www.habr.com