В bài viết khi chúng tôi nói về dịch vụ mới của mình với card màn hình, chúng tôi chưa đề cập đến một số khía cạnh thú vị của việc sử dụng máy chủ ảo với bộ điều hợp video. Đã đến lúc thêm nhiều thử nghiệm hơn.
Để sử dụng bộ điều hợp video vật lý trong môi trường ảo, chúng tôi đã chọn công nghệ RemoteFX vGPU, được hỗ trợ bởi bộ điều khiển ảo hóa của Microsoft. Trong trường hợp này, máy chủ phải có bộ xử lý hỗ trợ SLAT (EPT của Intel hoặc NPT/RVI của AMD), cũng như card màn hình đáp ứng yêu cầu của người tạo Hyper-V. Trong mọi trường hợp, bạn không nên so sánh giải pháp này với bộ điều hợp máy tính để bàn trong máy vật lý, chúng thường cho hiệu suất tốt hơn khi làm việc với đồ họa. Trong thử nghiệm của chúng tôi, vGPU sẽ cạnh tranh với bộ xử lý trung tâm của máy chủ ảo - khá logic cho các tác vụ tính toán. Cũng lưu ý rằng ngoài RemoteFX, còn có các công nghệ tương tự khác, chẳng hạn như NVIDIA Virtual GPU - nó cho phép bạn truyền trực tiếp các lệnh đồ họa từ từng máy ảo sang bộ điều hợp mà không cần dịch chúng sang bộ ảo hóa.
Kiểm tra
Các thử nghiệm sử dụng máy có 4 lõi tính toán tốc độ 3,4 GHz, RAM 16 GB, ổ cứng thể rắn (SSD) 100 GB và bộ điều hợp video ảo với bộ nhớ video 512 MB. Máy chủ vật lý được trang bị card màn hình NVIDIA Quadro P4000 chuyên nghiệp và hệ thống khách chạy Windows Server 2016 Standard (64-bit) với trình điều khiển video Microsoft Remote FX tiêu chuẩn.
▍GeekBench 5
Đối với một sự khởi đầu phiên bản hiện tại của tiện ích , cho phép bạn đo hiệu suất hệ thống cho các ứng dụng OpenCL.
Chúng tôi đã sử dụng điểm chuẩn này trong bài viết trước và nó chỉ xác nhận một điều hiển nhiên - vGPU của chúng tôi yếu hơn các card màn hình máy tính để bàn hiệu suất cao trong việc giải quyết các tác vụ “đồ họa” điển hình.
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
Được tạo bởi công ty Tiện ích không thể được gọi là điểm chuẩn. Nó không chứa các bài kiểm tra hiệu suất nhưng cho phép bạn lấy thông tin về các giải pháp phần cứng và phần mềm được sử dụng. Ở đây bạn có thể thấy rằng máy ảo vGPU của chúng tôi chỉ hỗ trợ OpenCL 1.1 và không hỗ trợ CUDA, mặc dù bộ điều hợp video NVIDIA Quadro P4000 được cài đặt trong máy chủ vật lý.
▍FAHBench 2.3.1
từ dự án điện toán phân tán được dành riêng để giải quyết một vấn đề chuyên môn cao về mô hình hóa máy tính về việc gấp các phân tử protein. Điều này là cần thiết để nghiên cứu nguyên nhân gây ra các bệnh lý liên quan đến protein bị khiếm khuyết - bệnh Alzheimer và Parkinson, bệnh bò điên, bệnh đa xơ cứng, v.v. Tính thiết thực không thể đánh giá toàn diện sức mạnh tính toán của bộ điều hợp video ảo, nhưng cho phép bạn so sánh hiệu suất của CPU và vGPU trong các phép tính phức tạp.
Hiệu suất tính toán trên vGPU sử dụng OpenCL, được đo bằng FAHBench, hóa ra cao hơn khoảng 6 lần (đối với phương pháp mô hình hóa ngầm - khoảng 10 lần) so với các chỉ số tương tự đối với bộ xử lý trung tâm đủ mạnh.
Dưới đây chúng tôi trình bày kết quả tính toán với độ chính xác gấp đôi.
▍SiSoftware Sandra 20/20
Một gói phổ quát khác để chẩn đoán và kiểm tra máy tính. Nó cho phép bạn nghiên cứu chi tiết cấu hình phần cứng và phần mềm của máy chủ và chứa một số lượng lớn các điểm chuẩn khác nhau. Ngoài tính toán CPU, Sandra 20/20 còn hỗ trợ OpenCL, DirectCompute và CUDA. Chúng tôi chủ yếu quan tâm đến những thứ có trong phiên bản miễn phí bộ điểm chuẩn tính toán cho mục đích chung (GPGPU) sử dụng bộ tăng tốc phần cứng.
khá tốt, mặc dù chúng thấp hơn một chút so với dự kiến đối với bộ điều hợp video NVIDIA Quadro P4000. Chi phí ảo hóa có thể sẽ có tác động.
Sandra 20/20 có bộ điểm chuẩn CPU tương tự. Hãy khởi động chúng để với tính toán vGPU.
Những ưu điểm của bộ điều hợp video có thể thấy rõ, nhưng cài đặt của gói thử nghiệm tổng thể không hoàn toàn giống nhau và trong kết quả, bạn không thể nhìn thấy các chỉ báo với mức độ chi tiết cần thiết. Chúng tôi quyết định tiến hành một số thử nghiệm riêng biệt. Lúc đầu Hiệu suất vGPU đạt đỉnh bằng cách sử dụng một tập hợp các phép tính toán đơn giản sử dụng OpenCL. về cơ bản tương tự như bài kiểm tra đa phương tiện (không phải số học!) của Sandra dành cho CPU. Để so sánh, hãy đặt trên cùng một sơ đồ Kiểm tra đa phương tiện CPU VPS. Ngay cả CPU có bốn lõi xử lý cũng kém hơn đáng kể so với vGPU.
Hãy chuyển từ những bài kiểm tra tổng hợp sang những điều thực tế. Kiểm tra mật mã đã giúp chúng tôi xác định tốc độ mã hóa và giải mã dữ liệu. Đây là sự so sánh kết quả của и cũng cho thấy lợi thế rõ ràng của máy gia tốc.
Một lĩnh vực ứng dụng khác của vGPU là phân tích tài chính. Những phép tính như vậy rất dễ thực hiện song song, nhưng để thực hiện chúng, bạn sẽ cần một bộ điều hợp video hỗ trợ các phép tính có độ chính xác kép. Và một lần nữa kết quả đã nói lên điều đó: khá mạnh mẽ thua hoàn toàn .
Thử nghiệm cuối cùng chúng tôi thực hiện là tính toán khoa học với độ chính xác cao. lại làm tốt hơn với phép nhân ma trận, biến đổi Fourier nhanh và các vấn đề tương tự khác.
Những phát hiện
vGPU không phù hợp lắm để chạy các trình chỉnh sửa đồ họa cũng như các ứng dụng xử lý video và kết xuất 3D. Bộ điều hợp dành cho hệ thống máy tính để bàn xử lý đồ họa tốt hơn nhiều, nhưng bộ điều hợp ảo có thể thực hiện các phép tính song song nhanh hơn CPU. Để làm được điều này, chúng ta phải cảm ơn RAM hiệu quả và số lượng mô-đun logic số học lớn hơn. Thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều cảm biến khác nhau, tính toán phân tích cho các ứng dụng kinh doanh, tính toán khoa học và kỹ thuật, phân tích lưu lượng và tính phí, làm việc với các hệ thống giao dịch - có rất nhiều nhiệm vụ tính toán mà GPU không thể thiếu. Tất nhiên, bạn có thể lắp ráp một máy chủ như vậy tại nhà hoặc tại văn phòng, nhưng bạn sẽ phải trả một khoản tiền kha khá cho việc mua phần cứng và phần mềm được cấp phép. Ngoài chi phí vốn còn có chi phí vận hành để bảo trì, trong đó có hóa đơn tiền điện. Có khấu hao - thiết bị hao mòn theo thời gian và thậm chí còn lỗi thời nhanh hơn. Máy chủ ảo không có những nhược điểm này: chúng có thể được tạo khi cần và bị xóa khi nhu cầu về sức mạnh tính toán không còn nữa. Chỉ trả tiền cho các tài nguyên khi bạn cần chúng luôn mang lại lợi nhuận.
Nguồn: www.habr.com