VGPU'lu sanal sunucuların pahalı olduğuna inanılıyor. Kısa bir incelemede bu tezi çürütmeye çalışacağım.
İnternette yapılan bir arama, NVIDIA Tesla V100'e sahip süper bilgisayarların veya güçlü özel GPU'lara sahip daha basit sunucuların kiralandığını hemen ortaya çıkarır. Benzer hizmetler mevcuttur; örneğin, , veya . Aylık maliyetleri onbinlerce ruble olarak ölçülüyor ve OpenCL ve/veya CUDA uygulamaları için daha ucuz seçenekler bulmak istedim. Rusya pazarında video bağdaştırıcılı çok sayıda bütçe VPS'si yok; kısa bir makalede bunların bilgi işlem yeteneklerini sentetik testler kullanarak karşılaştıracağım.
Katılımcılar
İncelemeye katılım için adaylar listesine barındırma sanal sunucuları dahil edildi. , , , и . Neredeyse tüm sağlayıcıların ücretsiz deneme süresi olduğundan erişim sağlamada özel bir sorun yaşanmadı. UltraVDS'nin resmi olarak ücretsiz bir testi yok, ancak bir anlaşmaya varmak zor olmadı: Yayını öğrendikten sonra destek personeli, bonus hesabıma bir VPS sipariş etmek için gereken tutarı bana yatırdı. Bu aşamada, VDS4YOU sanal makineleri yarıştan çekildi çünkü ücretsiz test için barındırma sağlayıcısı kimlik kartınızın taranmasını talep ediyor. Kendinizi kötüye kullanımdan korumanız gerektiğini anlıyorum, ancak doğrulama, pasaport bilgileri veya örneğin bir sosyal ağdaki hesabı bağlamak için bu 1Gb.ru tarafından isteniyor.
Yapılandırmalar ve fiyatlar
Test için, aylık maliyeti 10 bin rubleden az olan orta seviye makineler kullandık: 2 işlemci çekirdeği, 4 GB RAM, 20-50 GB SSD, 256 MB VRAM'li vGPU ve Windows Server 2016. VDS'nin performansını değerlendirmeden önce, grafik alt sistemlerine daha yakından bakalım. Oluşturan: yarar Hosterlerin kullandığı donanım ve yazılım çözümleri hakkında detaylı bilgi edinmenizi sağlar. Onun yardımıyla, örneğin video sürücüsü sürümünü, kullanılabilir video belleği miktarını ve ayrıca OpenCL ve CUDA desteğine ilişkin verileri görebilirsiniz.
1Gb.ru
GPU bulutu
RuVDS
UltraVDS
sanallaştırma
Hiper-V
OpenStack
Hiper-V
Hiper-V
Bilgi işlem çekirdekleri
2*2,6 GHz
2*2,8 GHz
2*3,4 GHz
2*2,2 GHz
RAM, GB
4
4
4
4
Depolama, Büyük Britanya
30 (SSD)
50 (SSD)
20 (SSD)
30 (SSD)
vGPU
RemoteFX
NVIDIA IZGARA
RemoteFX
RemoteFX
Video adaptörü
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Quadro P4000
AMD FirePro W4300
vRAM, MB
256
4063
256
256
OpenCL desteği
+
+
+
+
CUDA desteği
-
+
-
-
Aylık fiyat (yıllık olarak ödeniyorsa), ovun.
3494 (3015)
7923,60
1904 (1333)
1930 (1351)
Kaynaklar için ödeme, ovmak
hayır
CPU = 0,42 sürtünme/saat,
RAM = 0,24 rub/saat,
SSD = 0,0087 sürtünme/saat,
OS Windows = 1,62 ruble/saat,
IPv4 = 0,15 sürtünme/saat,
vGPU (T4/4Gb) = 7 ruble/saat.
kurulum başına 623,28 + 30'dan başlayan fiyatlarla
hayır
Deneme süresi
10 günler
Anlaşmaya göre 7 gün veya daha fazla
Aylık faturalandırmayla 3 gün
hayır
İncelenen sağlayıcılardan yalnızca GPUcloud, OpenStack sanallaştırmasını ve NVIDIA GRID teknolojisini kullanıyor. Büyük miktarda video belleği nedeniyle (4, 8 ve 16 GB profiller mevcuttur), hizmet daha pahalıdır ancak istemci OpenCL ve CUDA uygulamalarını çalıştıracaktır. Geri kalan yarışmacılar, Microsoft RemoteFX kullanılarak oluşturulan daha küçük miktarda VRAM'e sahip vGPU'lar sunuyor. Çok daha ucuza mal oluyorlar ancak yalnızca OpenCL'i destekliyorlar.
Performans testi
Geek Bank 5
Bu popülerlikle OpenCL ve CUDA uygulamaları için grafik performansını ölçebilirsiniz. Aşağıdaki grafik, sanal sunucular için daha ayrıntılı verilerle birlikte özet sonucu göstermektedir , GPUcloud ( и ), и kıyaslama geliştiricisinin web sitesinde mevcuttur. Bunları açmak ilginç bir gerçeği ortaya çıkarıyor: GeekBench, sipariş edilen 256 MB'tan çok daha yüksek VRAM miktarlarını gösteriyor. Merkezi işlemcilerin saat hızları da belirtilenden daha yüksek olabilir. Bu, sanal ortamlarda sık görülen bir durumdur; büyük ölçüde VPS'nin çalıştığı fiziksel ana bilgisayardaki yüke bağlıdır.
Paylaşılan "sunucu" vGPU'lar, ağır grafik uygulamaları için kullanıldığında yüksek performanslı "masaüstü" video bağdaştırıcılarından daha zayıftır. Bu tür çözümler esas olarak bilgi işlem görevleri için tasarlanmıştır. Performanslarını değerlendirmek için başka sentetik testler de yapıldı.
FAHBench 2.3.1
vGPU bilgi işlem yeteneklerinin kapsamlı bir analizi için uygun değildir, ancak OpenCL kullanarak karmaşık hesaplamalarda farklı VPS'lerin video bağdaştırıcılarının performansını karşılaştırmak için kullanılabilir. Dağıtık Bilgi İşlem Projesi protein moleküllerinin katlanmasının bilgisayar modellemesi gibi dar bir problemi çözer. Araştırmacılar kusurlu proteinlerle ilişkili patolojilerin nedenlerini anlamaya çalışıyorlar: Alzheimer ve Parkinson hastalıkları, deli dana hastalığı, multipl skleroz vb. Oluşturdukları yardımcı program kullanılarak ölçüldü Tek ve çift duyarlıklı performans grafikte gösterilmektedir. Ne yazık ki yardımcı program UltraVDS sanal makinesinde bir hata oluşturdu.
Daha sonra dhfr-örtük modelleme yöntemi için hesaplama sonuçlarını karşılaştıracağım.
SiSoftware Sandra 20/20
Paket Çeşitli barındırıcıların sanal video bağdaştırıcılarının bilgi işlem yeteneklerini değerlendirmek için idealdir. Yardımcı program, genel amaçlı hesaplama kıyaslama paketlerini (GPGPU) içerir ve OpenCL, DirectCompute ve CUDA'yı destekler. Başlangıç olarak farklı vGPU'ların genel bir değerlendirmesi yapıldı. Diyagram, sanal sunucular için özet sonucu ve daha ayrıntılı verileri gösterir , GPUcloud () Ve kıyaslama geliştiricisinin web sitesinde mevcuttur.
Sandra'nın "uzun" testinde de sorunlar vardı. VPS sağlayıcısı GPUcloud için OpenCL kullanarak genel bir değerlendirme yapmak mümkün olmadı. Uygun seçeneği seçerken yardımcı program hala CUDA üzerinden çalışıyordu. UltraVDS makinesi de bu testi geçemedi: bellek gecikmesini belirlemeye çalışırken kıyaslama %86'da dondu.
Genel test paketinde göstergeleri yeterli detayda görmek veya yüksek doğrulukta hesaplamalar yapmak mümkün değildir. OpenCL ve (mümkünse) CUDA'yı kullanarak bir dizi basit matematiksel hesaplama kullanarak video bağdaştırıcısının en yüksek performansını belirlemekle başlayarak birkaç ayrı test yapmak zorunda kaldık. Bu aynı zamanda VPS için yalnızca genel göstergeyi ve ayrıntılı sonuçları gösterir. , GPUcloud ( и ), и web sitesinde mevcuttur.
Verileri kodlama ve kod çözme hızını karşılaştırmak için Sandra'nın bir dizi şifreleme testi vardır. için ayrıntılı sonuçlar , GPUcloud ( и ), и .
Paralel finansal hesaplamalar, destekleyici bir çift duyarlıklı adaptör hesaplaması gerektirir. Bu, vGPU'ların bir diğer önemli uygulama alanıdır. için ayrıntılı sonuçlar , GPUcloud ( и ), и .
Sandra 20/20, vGPU'yu bilimsel hesaplamalar için yüksek doğrulukla kullanma olanaklarını test etmenize olanak tanır: matris çarpımı, hızlı Fourier dönüşümü vb. için ayrıntılı sonuçlar , GPUcloud ( и ), и .
Son olarak vGPU'nun görüntü işleme yeteneklerine ilişkin bir test gerçekleştirildi. için ayrıntılı sonuçlar , GPUcloud ( и ), и .
Bulgular
GPUcloud sanal sunucusu, GeekBench 5 ve FAHBench testlerinde mükemmel sonuçlar gösterdi ancak Sandra kıyaslama testlerinde genel seviyenin üzerine çıkamadı. Rakiplerin hizmetlerinden çok daha pahalıdır ancak çok daha büyük miktarda video belleğine sahiptir ve CUDA'yı destekler. Sandra testlerinde 1Gb.ru'nun VPS'si yüksek hesaplama doğruluğuyla liderdi, ancak aynı zamanda ucuz değil ve diğer testlerde ortalama performans gösteriyor. UltraVDS'nin bariz bir yabancı olduğu ortaya çıktı: Burada bir bağlantı olup olmadığını bilmiyorum, ancak yalnızca bu barındırma sağlayıcısı müşterilere AMD video kartları sunuyor. Fiyat/performans oranı açısından RuVDS sunucusu bana en iyisi gibi göründü. Aylık 2000 rubleden daha az maliyeti var ve testler oldukça iyi geçti. Final sıralaması şu şekilde:
Yer
Barındırıcı
OpenCL desteği
CUDA desteği
GeekBench 5'e göre yüksek performans
FAHBench'e göre yüksek performans
Sandra 20/20'ye göre yüksek performans
Düşük fiyat
I
RuVDS
+
-
+
+
+
+
II
1Gb.ru
+
-
+
+
+
+
III
GPU bulutu
+
+
+
+
+
-
IV
UltraVDS
+
-
-
-
-
+
Kazanan hakkında bazı şüphelerim vardı, ancak inceleme vGPU'lu bütçe VPS'ye adanmıştır ve RuVDS sanal makinesinin maliyeti en yakın rakibinin neredeyse yarısı kadar ve incelenen en pahalı teklifin dört katından fazladır. İkinci ve üçüncü sırayı bölmek de kolay değildi ama burada da fiyat diğer faktörlere ağır bastı.
Testlerin sonucunda, giriş seviyesi vGPU'ların o kadar da pahalı olmadığı ve bilgi işlem sorunlarını çözmek için halihazırda kullanılabildiği ortaya çıktı. Elbette, sentetik testler kullanarak bir makinenin gerçek yük altında nasıl davranacağını tahmin etmek zordur ve ayrıca kaynakları doğrudan tahsis etme yeteneği, fiziksel ana bilgisayardaki komşularına bağlıdır - bunu hesaba katın. Rus İnternet'te vGPU'lu başka bütçeli VPS bulursanız, yorumlarda onlar hakkında yazmaktan çekinmeyin.
Kaynak: habr.com
