फरवरी में, स्टैनफोर्ड में एक उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) सम्मेलन आयोजित किया गया था। VMware के प्रतिनिधियों ने कहा कि GPU के साथ काम करते समय, संशोधित ESXi हाइपरविजर पर आधारित प्रणाली नंगे धातु समाधानों की गति से नीच नहीं है।
हम उन तकनीकों के बारे में बात करते हैं जिन्होंने इसे हासिल करने की अनुमति दी।
/ फोटो विक्टोरग्रिग्स सीसी बाय-एसएप्रदर्शन का मुद्दा
विश्लेषकों के अनुसार, डेटा केंद्रों में लगभग 70% वर्कलोड का
वर्चुअलाइजेशन किया जाता है । हालांकि, शेष 30% अभी भी हाइपरविजर्स के बिना नंगे धातु पर काम करते हैं। अधिकांश भाग के लिए ये 30% अत्यधिक संबंधित अनुप्रयोगों से संबंधित हैं, उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने और ग्राफिक प्रोसेसर का उपयोग करने के लिए।
विशेषज्ञ इस तथ्य से एक समान प्रवृत्ति की व्याख्या करते हैं कि अमूर्तता की मध्यवर्ती परत के रूप में हाइपरविजर पूरे सिस्टम के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है। पांच साल पहले के अध्ययन में,
आप 10% की गति से कमी पर
डेटा पा सकते हैं । इसलिए, एचपीसी लोड को आभासी वातावरण में स्थानांतरित करने के लिए कंपनियां और डेटा सेंटर ऑपरेटर जल्दबाजी में नहीं हैं।
लेकिन वर्चुअलाइजेशन प्रौद्योगिकियां विकसित और सुधार कर रही हैं। एक महीने पहले एक सम्मेलन में, VMware ने कहा कि ESXi हाइपरवाइजर GPU के प्रदर्शन पर प्रतिकूल प्रभाव नहीं डालता है। कम्प्यूटिंग गति तीन प्रतिशत तक गिर सकती है, और यह नंगे धातु की तुलना में है।
यह कैसे काम करता है
GPU के साथ HPC सिस्टम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, VMware ने हाइपरविजर के काम में कई बदलाव किए। विशेष रूप से, उन्होंने vMotion फ़ंक्शन से छुटकारा पा लिया। यह लोड संतुलन के लिए आवश्यक है और आमतौर पर वर्चुअल मशीन (वीएम) को सर्वर या जीपीयू के बीच स्थानांतरित करता है। VMotion को अक्षम करने के कारण इस तथ्य को जन्म दिया गया है कि प्रत्येक वीएम को अब एक विशिष्ट ग्राफिक्स प्रोसेसर सौंपा गया है। इससे डेटा साझाकरण लागत को कम करने में मदद मिली है।
सिस्टम
का एक अन्य प्रमुख घटक डायरेक्टपैथ I / O
तकनीक है । यह हाइपरवाइजर को दरकिनार करते हुए CUDA चालक को समानांतर कंप्यूटिंग के लिए वर्चुअल मशीन से सीधे संपर्क करने की अनुमति देता है। जब आपको एक ही GPU पर कई VMs चलाने की आवश्यकता होती है, तो GRID vGPU समाधान सक्रिय होता है। यह मेमोरी कार्ड को कई खंडों में विभाजित करता है (लेकिन कम्प्यूटेशनल चक्र विभाजित नहीं होते हैं)।
इस मामले में दो आभासी मशीनों के संचालन की योजना निम्नानुसार होगी:
परिणाम और पूर्वानुमान
कंपनी
ने TensorFlow पर आधारित
एक भाषा मॉडल का
प्रशिक्षण देकर हाइपरवाइज़र
परीक्षण किया । नंगे धातु की तुलना में उत्पादकता के लिए "क्षति" केवल 3-4% थी। उसी समय, बदले में, सिस्टम मौजूदा भार के आधार पर मांग पर संसाधनों को वितरित करने में सक्षम था।
आईटी दिग्गज
ने कंटेनर
परीक्षण भी
किया । कंपनी के इंजीनियरों ने छवियों को पहचानने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया। इसी समय, एक जीपीयू के संसाधनों को चार कंटेनर वीएम के बीच वितरित किया गया था। नतीजतन, व्यक्तिगत मशीनों के प्रदर्शन में 17% की कमी आई (एक एकल वीएम की तुलना में जिसकी जीपीयू संसाधनों तक पूरी पहुंच है)। हालाँकि, प्रति सेकंड संसाधित छवियों की संख्या तीन गुना हो गई है। यह उम्मीद है कि इस तरह के सिस्टम डेटा विश्लेषण और कंप्यूटर मॉडलिंग के क्षेत्र में आवेदन
पाएंगे ।
VMware की संभावित समस्याओं में से, विशेषज्ञों ने एक संकीर्ण लक्ष्य दर्शकों को
बाहर किया। कम संख्या में कंपनियां वर्तमान में उच्च-प्रदर्शन प्रणालियों के साथ काम कर रही हैं। हालांकि स्टेटिस्टा
नोट करता है कि 2021 तक, विश्व डेटा केंद्रों के 94% वर्कलोड का वर्चुअलाइजेशन किया जाएगा। विश्लेषकों के अनुसार, एचपीसी बाजार का मूल्य 2017 से 2022 के बीच $ 32 से $ 45 बिलियन हो जाएगा।
/ फोटो ग्लोबल एक्सेस प्वाइंट पीडीइसी तरह के समाधान
बाजार पर कई एनालॉग हैं जो बड़ी आईटी कंपनियों द्वारा विकसित किए गए हैं: एएमडी और इंटेल।
पहला GPU वर्चुअलाइजेशन कंपनी SR-IOV (सिंगल-रूट इनपुट / आउटपुट वर्चुअलाइजेशन) दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह तकनीक सिस्टम की कुछ हार्डवेयर क्षमताओं तक VMs को पहुंच प्रदान करती है। समाधान आपको समान प्रदर्शन वर्चुअलाइज्ड सिस्टम के साथ 16 उपयोगकर्ताओं के बीच ग्राफिक्स प्रोसेसर को विभाजित करने की अनुमति देता है।
दूसरी आईटी दिग्गज के रूप में, उनकी
तकनीक Citrix XenServer 7 हाइपरवाइजर पर
आधारित है। यह एक मानक GPU ड्राइवर और एक वर्चुअल मशीन के काम को जोड़ती है, जो उत्तरार्द्ध को सैकड़ों उपयोगकर्ताओं के उपकरणों पर 3D एप्लिकेशन और डेस्कटॉप प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।
भविष्य की तकनीक
वर्चुअल GPU डेवलपर्स एआई सिस्टम के कार्यान्वयन और व्यवसाय प्रौद्योगिकी बाजार में उच्च प्रदर्शन समाधानों की बढ़ती लोकप्रियता पर
दांव लगा
रहे हैं । उन्हें उम्मीद है कि बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने की आवश्यकता से vGPUs की मांग बढ़ेगी।
अब निर्माता ग्राफिक्स से संबंधित कार्यों के समाधान को गति देने के लिए सीपीयू और जीपीयू की कार्यक्षमता को एक कोर में संयोजित
करने का एक तरीका खोज रहे हैं , गणितीय गणना, तार्किक संचालन और डेटा प्रोसेसिंग का प्रदर्शन कर रहे हैं। भविष्य में ऐसे कोर के बाजार पर उपस्थिति संसाधन वर्चुअलाइजेशन के दृष्टिकोण और एक आभासी और क्लाउड वातावरण में वर्कलोड के बीच उनके वितरण को बदल देगा।
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