VPS économiques avec adaptateurs vidéo: une comparaison des fournisseurs russes

On pense que les serveurs virtuels avec vGPU sont chers. Dans une brève revue, je vais essayer de réfuter cette thèse.


Une recherche sur le réseau vous permet de louer plus facilement des superordinateurs sur le NVIDIA Tesla V100 ou des serveurs dotés de puissants GPU dédiés. Par exemple, MTS , Reg.ru ou Selectel ont des services similaires. Leur coût mensuel est mesuré en dizaines de milliers de roubles, et je voulais trouver des options moins chères pour les applications OpenCL et / ou CUDA. Il n'y a pas tellement de VPS économiques avec des adaptateurs vidéo sur le marché russe, dans un court article, je comparerai leurs capacités informatiques à l'aide de tests synthétiques.

Les membres

La liste des candidats à la participation à l'examen comprend les serveurs virtuels des hébergeurs 1Gb.ru , GPUcloud , RuVDS , UltraVDS et VDS4YOU . L'accès n'a pas posé de problème particulier, car presque tous les prestataires ont une période d'essai gratuite. UltraVDS n'a pas officiellement de test gratuit, mais il n'a pas été difficile de se mettre d'accord: après avoir pris connaissance de la publication, le support m'a jeté le montant nécessaire pour commander un VPS dans le compte bonus. À ce stade, les machines virtuelles VDS4YOU ont quitté la course, car pour des tests gratuits, l'hébergeur nécessite un scan d'ID. Je comprends que vous devez vous protéger contre les abus, mais pour vérifier les détails de votre passeport ou, par exemple, lier un compte sur un réseau social, il suffit que 1Gb.ru l'exige.

Configurations et prix

Pour les tests, des machines de niveau moyen ont été prises, coûtant moins de 10 000 roubles par mois: 2 cœurs de calcul, 4 Go de RAM, 20 à 50 Go SSD, vGPU avec 256 Mo VRAM et Windows Server 2016. Avant d'évaluer les performances VDS, regardons leur graphique sous-systèmes avec un regard armé. L'utilitaire GPU Caps Viewer créé par Geeks3D vous permet d'obtenir des informations détaillées sur les solutions matérielles et logicielles utilisées par les hébergeurs. Avec son aide, vous pouvez voir, par exemple, la version du pilote vidéo, la quantité de mémoire vidéo disponible, ainsi que des données sur la prise en charge d'OpenCL et de CUDA.


Parmi les fournisseurs examinés, seul GPUcloud utilise la virtualisation OpenStack et la technologie NVIDIA GRID. En raison de la grande quantité de mémoire vidéo (des profils de 4, 8 et 16 Go sont disponibles), le service est plus cher, mais les applications OpenCL et CUDA fonctionneront sur le client. Les autres candidats proposent des vGPU et avec moins de VRAM, créés à l'aide de Microsoft RemoteFX. Ils coûtent beaucoup moins cher, mais ne prennent en charge que OpenCL.

Test de performance

GeekBench 5

À l'aide de cet utilitaire populaire , vous pouvez mesurer les performances du sous-système graphique pour les applications OpenCL et CUDA. Le diagramme ci-dessous montre le résultat résumé, et des données plus détaillées pour les serveurs virtuels 1Gb.ru , GPUcloud ( OpenCL et CUDA ), RuVDS et UltraVDS sont disponibles sur le site du développeur de référence. Si vous les ouvrez, un fait intéressant sera révélé: GeekBench affiche des volumes de VRAM, dépassant de loin les 256 Mo commandés. La fréquence d'horloge des processeurs centraux peut également être supérieure à celle déclarée. Dans les environnements virtuels, cela est courant - cela dépend beaucoup de la charge de travail de l'hôte physique sur lequel le VPS s'exécute.


Les vGPU "serveur" partagés sont plus faibles que les adaptateurs vidéo "de bureau" productifs, s'ils sont utilisés pour des applications graphiques lourdes. Ces solutions sont principalement destinées aux tâches de calcul. D'autres tests synthétiques ont été effectués pour évaluer leur efficacité.

FAHBench 2.3.1

Cette référence ne convient pas à une analyse complète des capacités de calcul de vGPU, mais elle peut être utilisée pour comparer les performances d'adaptateurs vidéo de différents VPS dans des calculs complexes à l'aide d'OpenCL. Le projet d'informatique distribuée Folding @ Home aborde la tâche étroite de simulation informatique de la coagulation des molécules de protéines. Les chercheurs tentent de comprendre les causes des pathologies associées aux protéines défectueuses: maladies d'Alzheimer et de Parkinson, maladie de la vache folle, sclérose en plaques, etc. Les performances de calcul en simple et double précision mesurées à l'aide de l'utilitaire FAHBench qu'elles ont créé sont illustrées dans le diagramme. Malheureusement, l'utilitaire a généré une erreur sur la machine virtuelle UltraVDS.


De plus, je comparerai les résultats des calculs pour la méthode de simulation implicite dhfr.

SiSoftware Sandra 20/20

Le package Sandra Lite est excellent pour évaluer les capacités informatiques des adaptateurs vidéo virtuels de divers hébergeurs. L'utilitaire contient des références générales pour l'informatique générale (GPGPU) et prend en charge OpenCL, DirectCompute et CUDA. Pour commencer, une évaluation générale des différents vGPU a été réalisée. Le diagramme montre un résultat résumé, des données plus détaillées pour les serveurs virtuels 1Gb.ru , GPUcloud ( CUDA ) et RuVDS sont disponibles sur le site du développeur de référence.


Sandra a également eu des problèmes avec le Sandra Long Test. Pour le fournisseur VPS, GPUcloud n'a pas réussi à effectuer une évaluation générale à l'aide d'OpenCL. Lors du choix de l'option appropriée, l'utilitaire fonctionnait toujours via CUDA. Ce test a également échoué pour la machine UltraVDS: l'indice de référence a gelé de 86%, essayant de déterminer la latence de la mémoire.

Dans le package de test général, vous ne pouvez pas voir les indicateurs avec un degré de détail suffisant ou effectuer les calculs avec une grande précision. J'ai dû effectuer plusieurs tests distincts, en commençant par déterminer les performances maximales de l'adaptateur vidéo à l'aide d'un ensemble de calculs mathématiques simples à l'aide d'OpenCL et (si possible) de CUDA. Il ne reflète également que l'indicateur général, et des résultats détaillés pour VPS de 1Gb.ru , GPUcloud ( OpenCL et CUDA ), RuVDS et UltraVDS sont disponibles sur le site.


Sandra dispose d'un ensemble de tests cryptographiques pour comparer les vitesses d'encodage et de décodage des données. Les résultats détaillés sont disponibles sur le site pour 1Gb.ru , GPUcloud ( OpenCL et CUDA ), RuVDS et UltraVDS .


Les calculs financiers parallèles nécessitent une prise en charge d'adaptateur à double précision. Il s'agit d'une autre application importante pour vGPU. Les résultats détaillés sont disponibles sur le site pour 1Gb.ru , GPUcloud ( OpenCL et CUDA ), RuVDS et UltraVDS .


Sandra 20/20 vous permet de tester les possibilités d'utilisation de vGPU pour des calculs scientifiques avec une grande précision: multiplication matricielle, transformée de Fourier rapide, etc. Les résultats détaillés sont disponibles sur le site pour 1Gb.ru , GPUcloud ( OpenCL et CUDA ), RuVDS et UltraVDS .


Enfin, un test de capacité de traitement d'image vGPU a été effectué. Les résultats détaillés sont disponibles sur le site pour 1Gb.ru , GPUcloud ( OpenCL et CUDA ), RuVDS et UltraVDS .

Conclusions

Le serveur virtuel GPUcloud a montré d'excellents résultats dans les tests GeekBench 5 et FAHBench, mais dans les benchmarks Sandra, il n'a pas dépassé le niveau général. Il coûte beaucoup plus cher que les services des concurrents, mais il a une quantité de mémoire vidéo beaucoup plus importante et prend en charge CUDA. Dans les tests Sandra, VPS de 1Gb.ru était le leader avec une grande précision des calculs, mais il n'est pas non plus bon marché et dans d'autres tests, il s'est avéré être moyen. UltraVDS s'est avéré être un étranger clair: je ne sais pas s'il y a une connexion, mais seul cet hébergeur propose des cartes vidéo AMD à ses clients. En termes de rapport prix / performances, le meilleur me semblait être le serveur RuVDS. Cela coûte moins de 2000 roubles par mois, alors que le test en valait la peine. Le classement final est le suivant:

J'avais des doutes sur le gagnant, mais l'examen est consacré au VPS budgétaire avec vGPU, et la machine virtuelle RuVDS coûte près de la moitié du prix de son concurrent le plus proche et plus de quatre fois l'offre la plus chère de celles considérées. Les deuxième et troisième places n'étaient pas non plus faciles à diviser, mais ici le prix l'emportait sur d'autres facteurs.

À la suite des tests, il s'est avéré que les vGPU d'entrée de gamme ne sont pas si chers et qu'il est déjà possible de les utiliser pour résoudre des problèmes de calcul. Bien sûr, en utilisant des tests synthétiques, il est difficile de prédire comment la machine se comportera sous une charge réelle, et la capacité d'allouer directement des ressources dépend des voisins sur l'hôte physique - faites une remise sur cela. Si vous trouvez d'autres VPS à faible coût avec vGPU dans Runet, ne prenez pas la peine d'écrire à leur sujet dans les commentaires.