एक वीडियो कार्ड के साथ वीपीएस (भाग 2): कंप्यूटिंग क्षमताओं

पिछले लेख में, जब हमने वीडियो कार्ड के साथ हमारी नई वीपीएस सेवा के बारे में बात की, तो हमने वीडियो एडेप्टर के साथ वर्चुअल सर्वर का उपयोग करने के कुछ दिलचस्प पहलुओं पर ध्यान नहीं दिया। यह परीक्षण के पूरक का समय है।



वर्चुअल वातावरण में भौतिक वीडियो एडेप्टर का उपयोग करने के लिए, हमने RemoteFX vGPU तकनीक का चयन किया, जो Microsoft हाइपरवाइज़र द्वारा समर्थित है। इस मामले में, होस्ट को एसएलएटी (इंटेल से एनपीटी / एएमडी / एएमडी से एएमडी) के समर्थन के साथ प्रोसेसर स्थापित करना चाहिए, साथ ही हाइपर-वी ग्राफिक्स कार्ड के रचनाकारों की आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए। किसी भी मामले में आपको इस समाधान की तुलना भौतिक मशीनों में डेस्कटॉप एडेप्टर के साथ नहीं करनी चाहिए, जो आमतौर पर ग्राफिक्स के साथ काम करते समय सबसे अच्छा प्रदर्शन करते हैं। हमारे परीक्षण में, vGPU वर्चुअल सर्वर के केंद्रीय प्रोसेसर के साथ प्रतिस्पर्धा करेगा - यह कंप्यूटिंग कार्यों के लिए काफी तार्किक है। हम यह भी ध्यान दें कि RemoteFX के अलावा, अन्य समान तकनीकें हैं, उदाहरण के लिए, NVIDIA वर्चुअल GPU - यह आपको हाइपरविज़र द्वारा प्रसारित किए बिना प्रत्येक वर्चुअल मशीन के ग्राफिक कमांड को सीधे एडेप्टर में स्थानांतरित करने की अनुमति देता है।

परीक्षण

परीक्षणों में हमने 3.4 गीगाहर्ट्ज़ पर 4 कंप्यूटिंग कोर, 16 जीबी रैम, 100 जीबी का एक ठोस-राज्य ड्राइव (एसएसडी) और 512 एमबी वीडियो मेमोरी के साथ एक वर्चुअल वीडियो एडेप्टर के साथ एक मशीन का इस्तेमाल किया। व्यावसायिक NVIDIA क्वाड्रो P4000 ग्राफिक्स कार्ड भौतिक सर्वर में स्थापित हैं, और अतिथि सिस्टम मानक Microsoft रिमोट एफएक्स वीडियो ड्राइवर के साथ विंडोज सर्वर 2016 स्टैंडर्ड (64-बिट) चला रहा है।

▍ गीकबेंच ५

सबसे पहले, GeekBench 5 उपयोगिता का वर्तमान संस्करण लॉन्च करें , जो आपको OpenCL अनुप्रयोगों के लिए सिस्टम प्रदर्शन को मापने की अनुमति देता है।


हमने पिछले लेख में इस बेंचमार्क का उपयोग किया था और इसने केवल स्पष्ट की पुष्टि की थी - हमारा vGPU ठेठ "ग्राफिक" समस्याओं को हल करने के लिए उत्पादक डेस्कटॉप वीडियो कार्ड से कमजोर है।

▍GPU कैप्स दर्शक 1.43.0.0

Geeks3D द्वारा बनाई गई उपयोगिता को बेंचमार्क नहीं कहा जा सकता है। इसमें प्रदर्शन परीक्षण शामिल नहीं हैं, लेकिन यह आपको उपयोग किए गए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समाधानों के बारे में जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है। यहां आप देख सकते हैं कि हमारी vGPU वर्चुअल मशीन केवल OpenCL 1.1 का समर्थन करती है और CUDA का समर्थन नहीं करती है, भौतिक सर्वर में स्थापित NVIDIA Quadro P4000 वीडियो एडेप्टर के बावजूद।

▍FAHBench 2.3.1

फोल्डिंग @ होम डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग प्रोजेक्ट से आधिकारिक बेंचमार्क प्रोटीन अणुओं के जमावट के कंप्यूटर सिमुलेशन की अत्यधिक विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए समर्पित है। दोषपूर्ण प्रोटीन से जुड़े विकृति के कारणों का अध्ययन करना आवश्यक है - अल्जाइमर और पार्किंसंस रोग, पागल गाय रोग, मल्टीपल स्केलेरोसिस, आदि। FAHBench उपयोगिता व्यापक रूप से एक वर्चुअल वीडियो एडेप्टर की कंप्यूटिंग शक्ति का मूल्यांकन नहीं कर सकती है, लेकिन आपको जटिल गणना में सीपीयू और वीजीपीयू के प्रदर्शन की तुलना करने की अनुमति देती है।


OpenC का उपयोग करके FAHBench का उपयोग करते हुए vGPU संगणना का प्रदर्शन लगभग 6 गुना निकला (निहित सिमुलेशन विधि के लिए, एक काफी शक्तिशाली केंद्रीय प्रोसेसर के लिए समान संकेतकों की तुलना में अधिक)।

इसके बाद, हम दोहरी सटीकता के साथ गणना के परिणाम पेश करते हैं।

▍SiSoftware सैंड्रा 20/20

कंप्यूटरों के निदान और परीक्षण के लिए एक और सार्वभौमिक पैकेज। यह आपको सर्वर के हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर कॉन्फ़िगरेशन के बारे में विस्तार से जानने की अनुमति देता है और इसमें बड़ी संख्या में विभिन्न बेंचमार्क होते हैं। सीपीयू का उपयोग करके कंप्यूटिंग के अलावा, सैंड्रा 20/20 ओपनसीएल, डायरेक्ट कॉमप्यूट और क्यूडा का समर्थन करता है। हम मुख्य रूप से सैंड्रा लाइट के मुक्त संस्करण में शामिल हार्डवेयर एक्सेलेरेटर का उपयोग करते हुए सामान्य उद्देश्य बेंचमार्क कम्प्यूटेशनल बेंचमार्क टेस्ट (GPGPU) में रुचि रखते हैं।


परिणाम बहुत अच्छे हैं, हालांकि वे NVIDIA क्वाड्रो P4000 वीडियो एडॉप्टर के लिए उम्मीद से थोड़ा कम हैं। वर्चुअलाइजेशन ओवरहेड प्रभावित होने की संभावना है।


सैंड्रा 20/20 में सीपीयू के लिए इसी तरह के मानक हैं। VGPU गणना के साथ परिणामों की तुलना करने के लिए उन्हें चलाएं।


वीडियो एडेप्टर के फायदे स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं, हालांकि, सामान्य परीक्षण पैकेज की सेटिंग्स पूरी तरह से समान नहीं हैं, और परिणामों में आप आवश्यक डिग्री के विस्तार के साथ संकेतक नहीं देख सकते हैं। हमने कई अलग-अलग परीक्षण करने का फैसला किया। सबसे पहले, हमने ओपनसीएल का उपयोग करके सरल गणितीय गणनाओं के एक सेट का उपयोग करके वीजीपीयू के शिखर प्रदर्शन को निर्धारित किया । यह बेंचमार्क अनिवार्य रूप से सीपीयू के लिए सैंड्रा मल्टीमीडिया (अंकगणित नहीं!) बेंचमार्क के समान है। तुलना के लिए, उसी आरेख पर हमने केंद्रीय प्रोसेसर वीपीएस के मल्टीमीडिया परीक्षण का परिणाम डाला। यहां तक ​​कि चार कोर के साथ एक सीपीयू vGPU के लिए महत्वपूर्ण रूप से खो देता है।


सिंथेटिक परीक्षणों से, आइए व्यावहारिक चीजों पर जाएं। क्रिप्टोग्राफिक परीक्षणों ने हमें एन्कोडिंग और डिकोडिंग डेटा की गति निर्धारित करने में मदद की। यहां, vGPU और CPU के लिए परिणामों की तुलना ने त्वरक का एक स्पष्ट लाभ भी दिखाया।


VGPU के लिए आवेदन का एक अन्य क्षेत्र वित्तीय विश्लेषण है। ऐसी गणनाओं को समानांतर करना मुश्किल नहीं है, लेकिन उन्हें करने के लिए, आपको एक वीडियो एडेप्टर की आवश्यकता है जो दोहरी सटीकता के साथ गणना का समर्थन करता है। और फिर, परिणाम खुद के लिए बोलते हैं: एक काफी शक्तिशाली प्रोसेसर GPU को एकमुश्त खो देता है।


हमने जो अंतिम परीक्षण किया वह उच्च सटीकता के साथ वैज्ञानिक गणना था। मैट्रिक्स एडॉप्टर , फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म और इसी तरह के अन्य कार्यों के साथ ग्राफिक्स एडॉप्टर फिर से केंद्रीय प्रोसेसर से बेहतर है।

निष्कर्ष

vGPU ग्राफिक संपादकों को लॉन्च करने के साथ-साथ 3 डी रेंडरिंग और वीडियो प्रोसेसिंग के लिए खराब रूप से अनुकूल हैं। डेस्कटॉप सिस्टम के लिए एडेप्टर ग्राफिक्स के साथ बेहतर तरीके से सामना करते हैं, लेकिन एक आभासी एक सीपीयू की तुलना में तेजी से समानांतर कंप्यूटिंग प्रदर्शन कर सकता है। इसके लिए, मुझे उत्पादक रैम और अधिक अंकगणितीय-तर्क मॉड्यूल के लिए धन्यवाद कहना होगा। विभिन्न सेंसरों से डेटा संग्रह और प्रसंस्करण, व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए विश्लेषणात्मक गणना, वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग गणना, ट्रैफ़िक विश्लेषण और टैरिफिकेशन, ट्रेडिंग सिस्टम के साथ काम करना - बहुत सारे कंप्यूटिंग कार्य हैं जिनके लिए जीपीयू अपरिहार्य हैं। बेशक, आप घर या कार्यालय में इस तरह के सर्वर का निर्माण कर सकते हैं, लेकिन आपको हार्डवेयर की खरीद और लाइसेंस प्राप्त सॉफ़्टवेयर की खरीद के लिए एक उचित राशि का भुगतान करना होगा। पूंजीगत लागतों के अलावा, सर्विसिंग के लिए परिचालन लागत भी शामिल है, जिसमें बिजली के बिल भी शामिल हैं। मूल्यह्रास है - उपकरण समय के साथ खराब हो जाता है, और तेजी से अप्रचलित हो जाता है। वर्चुअल सर्वर में ये कमियां नहीं हैं: कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता गायब होने पर उन्हें आवश्यकतानुसार बनाया जा सकता है और हटाया जा सकता है। संसाधनों की आवश्यकता होने पर ही भुगतान करना हमेशा फायदेमंद होता है।