В 当我们谈论我们的新服务时的文章 对于视频卡，我们没有涉及使用带有视频适配器的虚拟服务器的一些有趣的方面。 是时候添加更多测试了。
为了在虚拟环境中使用物理视频适配器，我们选择了 Microsoft 虚拟机管理程序支持的 RemoteFX vGPU 技术。 在这种情况下，主机必须具有支持 SLAT（Intel 的 EPT 或 AMD 的 NPT/RVI）的处理器，以及满足 Hyper-V 创建者要求的显卡。 在任何情况下，您都不应该将此解决方案与物理机中的桌面适配器进行比较，后者在处理图形时通常会表现出更好的性能。 在我们的测试中，vGPU 将与虚拟服务器的中央处理器竞争 - 对于计算任务来说非常合乎逻辑。 另请注意，除了 RemoteFX 之外，还有其他类似的技术，例如 NVIDIA Virtual GPU - 它允许您将图形命令从每个虚拟机直接传输到适配器，而无需将它们转换到虚拟机管理程序。
测试
测试使用的机器具有 4 个 3,4 GHz 计算核心、16 GB RAM、100 GB 固态硬盘 (SSD) 和具有 512 MB 视频内存的虚拟视频适配器。 物理服务器配备专业的NVIDIA Quadro P4000显卡，客户系统运行Windows Server 2016 Standard（64位）和标准的Microsoft Remote FX视频驱动程序。
▍GeekBench 5
一开始 该实用程序的当前版本 ，它允许您测量 OpenCL 应用程序的系统性能。
我们在上一篇文章中使用了这个基准测试，它只证实了一个显而易见的事实：我们的 vGPU 在解决典型的“图形”任务方面比高性能桌面显卡要弱。
▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0
由公司创建 该实用程序不能称为基准。 它不包含性能测试，但允许您获取有关所使用的硬件和软件解决方案的信息。 在这里您可以看到，尽管物理服务器中安装了 NVIDIA Quadro P1.1 视频适配器，但我们的 vGPU 虚拟机仅支持 OpenCL 4000，不支持 CUDA。
▍FAHBench 2.3.1
来自分布式计算项目 致力于解决蛋白质分子折叠计算机建模的高度专业化问题。 这对于研究与缺陷蛋白质相关的病理原因是必要的——阿尔茨海默病和帕金森病、疯牛病、多发性硬化症等。 公用事业 无法全面评估虚拟视频适配器的计算能力，但可以让您比较CPU和vGPU在复杂计算中的性能。
使用 FAHBench 测量的 OpenCL vGPU 计算性能比足够强大的中央处理器的类似指标高出约 6 倍（对于隐式建模方法 - 约 10 倍）。
下面我们给出双精度计算的结果。
▍SiSoftware 桑德拉 20/20
另一个用于诊断和测试计算机的通用包。 它允许您详细研究服务器的硬件和软件配置，并包含大量不同的基准测试。 除了CPU计算之外，Sandra 20/20还支持OpenCL、DirectCompute和CUDA。 我们主要对免费版本中包含的内容感兴趣 使用硬件加速器的通用计算基准测试套件 (GPGPU)。
相当不错，尽管它们略低于 NVIDIA Quadro P4000 视频适配器的预期。 虚拟化的开销可能会产生影响。
Sandra 20/20 有一组类似的 CPU 基准测试。 让我们启动它们 使用 vGPU 计算。
视频适配器的优势显而易见，但整体测试包的设置并不完全相同，在结果中看不到具有所需详细程度的指标。 我们决定进行几次单独的测试。 首先 使用 OpenCL 进行一组简单的数学计算，从而达到峰值 vGPU 性能。 本质上类似于 Sandra 对 CPU 的多媒体（不是算术！）测试。 为了进行比较，让我们放在同一张图上 VPS CPU多媒体测试。 即使是具有四个处理核心的 CPU 也明显不如 vGPU。
让我们从综合测试转向实际的事情。 密码测试帮助我们确定数据编码和解码的速度。 这是结果的比较 и 也表现出明显的加速器优势。
vGPU的另一个应用领域是财务分析。 此类计算很容易并行化，但要执行它们，您将需要支持双精度计算的视频适配器。 结果再一次说明了一切：非常强大 彻底输掉 .
我们最后进行的测试是科学计算，精度很高。 又做得更好了 矩阵乘法、快速傅立叶变换和其他类似问题。
发现
vGPU 不太适合运行图形编辑器以及 3D 渲染和视频处理应用程序。 桌面系统的适配器可以更好地处理图形，但虚拟适配器可以比 CPU 更快地执行并行计算。 为此，我们必须感谢高效的 RAM 和大量的算术逻辑模块。 收集和处理来自各种传感器的数据、商业应用的分析计算、科学和工程计算、流量分析和计费、与交易系统配合——有很多计算任务都离不开GPU。 当然，您可以在家里或办公室组装这样的服务器，但您必须支付一大笔钱来购买硬件和许可软件。 除了资本成本外，还有维护的运营成本，包括电费。 存在折旧——设备会随着时间的推移而磨损，甚至更快地过时。 虚拟服务器没有这些缺点：它们可以根据需要创建，并在计算能力需求消失时删除。 仅当您需要资源时才付费总是有利可图的。
来源： habr.com