في المقال
السابق ، عندما تحدثنا عن خدمة
VPS الجديدة الخاصة بنا باستخدام بطاقة فيديو ، لم نتطرق إلى بعض الجوانب المهمة لاستخدام الخوادم الافتراضية مع محولات الفيديو. حان الوقت لاستكمال الاختبار.
لاستخدام محولات الفيديو الفعلية في البيئات الافتراضية ، اخترنا تقنية RemoteFX vGPU ، والتي يدعمها برنامج Microsoft hypervisor. في هذه الحالة ، يجب تثبيت المضيف المعالجات مع دعم ل SLAT (EPT من إنتل أو NPT / RVI من AMD) ، وكذلك تلبية متطلبات منشئي بطاقات الرسومات Hyper-V. في أي حال من الأحوال ، يجب مقارنة هذا الحل مع محولات سطح المكتب في الأجهزة المادية ، والتي تظهر عادةً أفضل أداء عند العمل مع الرسومات. في اختبارنا ، سيتنافس vGPU مع المعالج المركزي للخادم الافتراضي - إنه منطقي تمامًا لمهام الحوسبة. نلاحظ أيضًا أنه بالإضافة إلى RemoteFX ، هناك تقنيات أخرى مماثلة ، على سبيل المثال ، NVIDIA Virtual GPU - تسمح لك بنقل أوامر الرسومات لكل جهاز ظاهري مباشرةً إلى المحول دون بثها بواسطة المشرف.
اختبارات
واستخدمت الاختبارات جهازًا مزودًا بـ 4 نوى حسابية بسرعة 3.4 جيجاهرتز و 16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي ومحرك أقراص صلبة (SSD) يبلغ 100 جيجابايت ومحول فيديو افتراضي به ذاكرة فيديو 512 ميجابايت. يتم تثبيت بطاقات الرسومات NVIDIA Quadro P4000 الاحترافية في الخادم الفعلي ، ويقوم نظام الضيف بتشغيل Windows Server 2016 Standard (64 بت) باستخدام برنامج تشغيل فيديو Microsoft Remote FX القياسي.
eekGeekBench 5
أولاً ، دعونا
نطلق الإصدار الحالي من الأداة المساعدة
GeekBench 5 ، والتي تتيح لك قياس أداء النظام لتطبيقات OpenCL.
استخدمنا هذا المعيار في مقال سابق وأكّدنا فقط ما هو واضح - vGPU لدينا أضعف من بطاقات الفيديو المكتبية المنتجة لحل المشكلات "الرسومية" المعتادة.
CapsGPU Caps Viewer 1.43.0.0
لا يمكن استدعاء الأداة المساعدة التي أنشأتها
Geeks3D كمعيار. لا يحتوي على اختبارات أداء ، ولكنه يسمح لك بالحصول على معلومات حول حلول الأجهزة والبرامج المستخدمة. هنا يمكنك أن ترى أن الجهاز الظاهري vGPU يدعم OpenCL 1.1 فقط ولا يدعم CUDA ، على الرغم من محول الفيديو NVIDIA Quadro P4000 المثبت في الخادم الفعلي.
AHFAHBench 2.3.1
يخصص
المعيار الرسمي لمشروع
الطي الموزع القابل
للطي @ Home لحل المشكلة المتخصصة للغاية المتمثلة في محاكاة الكمبيوتر لتخثر جزيئات البروتين. هذا ضروري لدراسة أسباب الأمراض المرتبطة بالبروتينات التالفة - أمراض الزهايمر والشلل الرعاش ، مرض جنون البقر ، التصلب المتعدد ، إلخ. لا يمكن
للأداة المساعدة
FAHBench إجراء تقييم شامل لقدرة الحوسبة لمحول الفيديو الظاهري ، ولكن يسمح لك بمقارنة أداء وحدة المعالجة المركزية و vGPU في العمليات الحسابية المعقدة.
تحول أداء حسابات vGPU باستخدام FAHBench باستخدام OpenCL إلى حوالي 6 مرات (بالنسبة لطريقة المحاكاة الضمنية ، حوالي 10 مرات) أعلى من المؤشرات المماثلة لمعالج مركزي قوي إلى حد ما.
بعد ذلك ، نقدم نتائج الحسابات بدقة مزدوجة.
SandSiSoftware ساندرا 20/20
حزمة عالمية أخرى لتشخيص واختبار أجهزة الكمبيوتر. إنها تتيح لك أن تتعلم بالتفصيل تكوين الأجهزة والبرامج للخادم وتحتوي على عدد كبير من المعايير المختلفة. بالإضافة إلى الحوسبة باستخدام وحدة المعالجة المركزية ، تدعم Sandra 20/20 OpenCL و DirectCompute و CUDA. نحن مهتمون في المقام الأول باختبارات قياس الأداء القياسية للأغراض العامة (GPGPU) باستخدام مسرعات الأجهزة المضمنة في الإصدار المجاني من
Sandra Lite .
النتائج جيدة ، على الرغم من أنها أقل قليلاً من المتوقع لمحول الفيديو NVIDIA Quadro P4000. من المحتمل أن يتأثر الحمل الظاهري.
ساندرا 20/20 لديه مجموعة مماثلة من معايير وحدة المعالجة المركزية. قم بتشغيلها
لمقارنة النتائج مع حسابات vGPU.
مزايا محول الفيديو مرئية بوضوح ، ومع ذلك ، فإن إعدادات حزمة الاختبار العامة ليست متطابقة تمامًا ، بالإضافة إلى ذلك ، لا يمكن أن تظهر النتائج المؤشرات مع درجة التفاصيل الضرورية. قررنا إجراء عدة اختبارات منفصلة. أولاً ،
حددنا أعلى أداء لـ vGPU باستخدام مجموعة من العمليات الحسابية البسيطة باستخدام OpenCL. يشبه
هذا المعيار بشكل أساسي الوسائط المتعددة Sandra (وليس الحساب!)
المعيار لوحدة المعالجة المركزية. للمقارنة ، على نفس الرسم البياني نضع
نتيجة اختبار الوسائط المتعددة للمعالج VPS المركزي. حتى وحدة المعالجة المركزية مع أربعة النوى يفقد بشكل كبير ل vGPU.
من الاختبارات الاصطناعية ، دعنا ننتقل إلى الأشياء العملية. ساعدتنا اختبارات التشفير في تحديد سرعة تشفير البيانات وفك تشفيرها. هنا ، أظهرت مقارنة نتائج
vGPU و
CPU أيضًا ميزة واضحة
للمسرع .
مجال آخر لتطبيق vGPU هو التحليل المالي. ليس من الصعب موازاة مثل هذه الحسابات ، ولكن لتنفيذها ، تحتاج إلى محول فيديو يدعم العمليات الحسابية بدقة مزدوجة. ومرة أخرى ، فإن النتائج تتحدث عن نفسها:
معالج قوي إلى حد ما يفقد
وحدة معالجة الرسومات بشكل مباشر.
الاختبار الأخير الذي أجريناه هو الحسابات العلمية بدقة عالية. تعامل
محول الرسومات مرة أخرى أفضل من
المعالج المركزي بضرب المصفوفة وتحويل فورييه السريع ومهام أخرى مماثلة.
النتائج
تعد وحدات vGPU غير مناسبة لبدء تشغيل برامج تحرير الرسوم ، وكذلك تطبيقات العرض ثلاثي الأبعاد ومعالجة الفيديو. تتكيف محولات أنظمة سطح المكتب مع الرسومات بشكل أفضل بكثير ، لكن يمكن أن تؤدي المحاكاة الافتراضية الحوسبة المتوازية بشكل أسرع من وحدة المعالجة المركزية. لهذا ، يجب أن أقول بفضل ذاكرة الوصول العشوائي المنتجة والمزيد من وحدات المنطق الحسابي. جمع ومعالجة البيانات من أجهزة استشعار مختلفة ، والحسابات التحليلية لتطبيقات الأعمال ، والحسابات العلمية والهندسية ، وتحليل حركة المرور والتعريفات ، والعمل مع أنظمة التداول - هناك الكثير من مهام الحوسبة التي لا غنى عنها في وحدات معالجة الرسومات. بالطبع ، يمكنك إنشاء مثل هذا الخادم في المنزل أو في المكتب ، ولكن سيتعين عليك دفع مبلغ جيد لشراء الأجهزة وشراء البرامج المرخصة. بالإضافة إلى التكاليف الرأسمالية ، هناك تكاليف تشغيل للخدمة ، بما في ذلك فواتير الكهرباء. هناك انخفاض في قيمة الاستهلاك - حيث تتلاشى المعدات بمرور الوقت ، وتصبح عتيقة الطراز بشكل أسرع. لا تحتوي الخوادم الافتراضية على هذه العيوب: يمكن إنشاؤها حسب الحاجة وحذفها عندما تختفي الحاجة إلى طاقة الحوسبة. يعد دفع الموارد عند الحاجة إليها مفيدًا دائمًا.