VPS avec une carte vidéo (partie 2): capacités informatiques

Dans l'article précédent , lorsque nous avons parlé de notre nouveau service VPS avec une carte vidéo, nous n'avons pas abordé certains aspects intéressants de l'utilisation de serveurs virtuels avec des adaptateurs vidéo. Il est temps de compléter les tests.



Pour utiliser des adaptateurs vidéo physiques dans des environnements virtuels, nous avons sélectionné la technologie RemoteFX vGPU, prise en charge par l'hyperviseur Microsoft. Dans ce cas, l'hôte doit être installé avec des processeurs prenant en charge SLAT (EPT d'Intel ou NPT / RVI d'AMD), ainsi que répondre aux exigences des créateurs de cartes graphiques Hyper-V. En aucun cas, vous ne devez comparer cette solution avec des adaptateurs de bureau sur des machines physiques, qui affichent généralement les meilleures performances lorsque vous travaillez avec des graphiques. Lors de nos tests, le vGPU sera en concurrence avec le processeur central du serveur virtuel - il est assez logique pour les tâches informatiques. Nous notons également qu'en plus de RemoteFX, il existe d'autres technologies similaires, par exemple, NVIDIA Virtual GPU - il vous permet de transférer des commandes graphiques de chaque machine virtuelle directement vers l'adaptateur sans les diffuser par l'hyperviseur.

Les tests

Dans les tests, nous avons utilisé une machine avec 4 cœurs de calcul à 3,4 GHz, 16 Go de RAM, un disque SSD de 100 Go et un adaptateur vidéo virtuel avec 512 Mo de mémoire vidéo. Les cartes graphiques professionnelles NVIDIA Quadro P4000 sont installées sur le serveur physique et le système invité exécute Windows Server 2016 Standard (64 bits) avec le pilote vidéo Microsoft Remote FX standard.

▍GeekBench 5

Tout d'abord, lançons la version actuelle de l'utilitaire GeekBench 5 , qui vous permet de mesurer les performances du système pour les applications OpenCL.


Nous avons utilisé cette référence dans un article précédent et cela n'a fait que confirmer l'évidence - notre vGPU est plus faible que les cartes vidéo de bureau productives pour résoudre les problèmes «graphiques» typiques.

▍GPU Caps Viewer 1.43.0.0

L'utilitaire créé par Geeks3D ne peut pas être appelé une référence. Il ne contient pas de tests de performances, mais il vous permet d'obtenir des informations sur les solutions matérielles et logicielles utilisées. Ici, vous pouvez voir que notre machine virtuelle vGPU prend uniquement en charge OpenCL 1.1 et ne prend pas en charge CUDA, malgré la carte vidéo NVIDIA Quadro P4000 installée sur le serveur physique.

▍FAHBench 2.3.1

La référence officielle du projet d'informatique distribuée Folding @ Home est dédiée à la résolution du problème hautement spécialisé de la simulation informatique de la coagulation des molécules de protéines. Cela est nécessaire pour étudier les causes des pathologies associées aux protéines défectueuses - les maladies d'Alzheimer et de Parkinson, la maladie de la vache folle, la sclérose en plaques, etc. L'utilitaire FAHBench ne peut pas évaluer de manière complète la puissance de calcul d'une carte vidéo virtuelle, mais vous permet de comparer les performances du CPU et du vGPU dans des calculs complexes.


Les performances des calculs sur les vGPU mesurées à l'aide de FAHBench à l'aide d'OpenCL se sont avérées être environ 6 fois (pour la méthode de simulation implicite, environ 10 fois) supérieures à des indicateurs similaires pour un processeur central assez puissant.

Ensuite, nous présentons les résultats des calculs avec une double précision.

▍SiSoftware Sandra 20/20

Un autre package universel pour diagnostiquer et tester les ordinateurs. Il vous permet d'apprendre en détail la configuration matérielle et logicielle du serveur et contient un grand nombre de références différentes. Outre le calcul à l'aide du CPU, Sandra 20/20 prend en charge OpenCL, DirectCompute et CUDA. Nous sommes principalement intéressés par les tests de benchmark computationnel (GPGPU) à usage général utilisant des accélérateurs matériels inclus dans la version gratuite de Sandra Lite .


Les résultats sont assez bons, bien qu'ils soient légèrement inférieurs à ceux attendus pour l'adaptateur vidéo NVIDIA Quadro P4000. La surcharge de virtualisation est susceptible d'être affectée.


Sandra 20/20 a un ensemble similaire de références pour le CPU. Exécutez-les pour comparer les résultats avec les calculs vGPU.


Les avantages de l'adaptateur vidéo sont clairement visibles, cependant, les paramètres du package de test général ne sont pas complètement identiques, et dans les résultats, vous ne pouvez pas voir les indicateurs avec le degré de détail nécessaire. Nous avons décidé de réaliser plusieurs tests distincts. Tout d'abord, nous avons déterminé les performances maximales de vGPU à l'aide d'un ensemble de calculs mathématiques simples à l'aide d'OpenCL. Cette référence est essentiellement similaire à la référence multimédia Sandra (pas arithmétique!) Pour le CPU. A titre de comparaison, sur le même schéma nous mettons le résultat du test multimédia du processeur central VPS. Même un processeur à quatre cœurs perd de manière significative par rapport au vGPU.


Des tests synthétiques, passons aux choses pratiques. Les tests cryptographiques nous ont aidés à déterminer la vitesse d'encodage et de décodage des données. Ici, une comparaison des résultats pour vGPU et CPU a également montré un net avantage de l'accélérateur.


Un autre domaine d'application du vGPU est l'analyse financière. Ces calculs ne sont pas difficiles à paralléliser, mais pour les effectuer, vous avez besoin d'une carte vidéo qui prend en charge les calculs avec une double précision. Et encore une fois, les résultats parlent d'eux-mêmes: un processeur assez puissant perd carrément le GPU .


Le dernier test que nous avons effectué était des calculs scientifiques avec une grande précision. L'adaptateur graphique a de nouveau mieux résisté que le processeur central avec une multiplication matricielle, une transformation de Fourier rapide et d'autres tâches similaires.

Conclusions

Les vGPU sont mal adaptés au lancement d'éditeurs graphiques, ainsi qu'aux applications de rendu 3D et de traitement vidéo. Les adaptateurs pour systèmes de bureau supportent bien mieux les graphiques, mais un adaptateur virtuel peut effectuer un calcul parallèle plus rapidement qu'un processeur. Pour cela, je dois dire grâce à la RAM productive et plus de modules arithmétiques et logiques. Collecte et traitement de données à partir de divers capteurs, calculs analytiques pour les applications commerciales, calculs scientifiques et d'ingénierie, analyse du trafic et tarification, travail avec les systèmes commerciaux - il y a beaucoup de tâches informatiques pour lesquelles les GPU sont indispensables. Bien sûr, vous pouvez construire un tel serveur à la maison ou au bureau, mais vous devrez payer une somme ordonnée pour l'achat de matériel et l'achat de logiciels sous licence. En plus des coûts en capital, il existe des frais d'exploitation pour l'entretien, y compris les factures d'électricité. Il y a dépréciation - l'équipement s'use avec le temps et devient obsolète encore plus rapidement. Les serveurs virtuels ne présentent pas ces inconvénients: ils peuvent être créés au besoin et supprimés lorsque le besoin de puissance de calcul disparaît. Payer pour les ressources uniquement lorsqu'elles sont nécessaires est toujours bénéfique.