व्यवहार में VDI का 3 डी त्वरण। भाग 1

व्यवहार में VDI का 3 डी त्वरण।

भाग 1 - vSGA और vDGA

ग्राफिक्स, हार्डवेयर त्वरण की कमी डिजाइन, इंजीनियरिंग, डिजाइन विकास आदि के क्षेत्र में काम कर रही कंपनियों में वर्चुअलाइजेशन प्रौद्योगिकियों के कार्यान्वयन में एक महत्वपूर्ण बाधा है, आइए हम इस बात पर विचार करें कि एनवीआईडीआईए जीआरआईडी की रिहाई के साथ क्या नए अवसर सामने आए हैं।

कार्यस्थल वर्चुअलाइजेशन (VDI) पहले से ही हमारे जीवन में मजबूती से प्रवेश कर चुका है, मुख्य रूप से कॉर्पोरेट मार्केट सेगमेंट में, और सार्वजनिक रूप से क्लाउड सेवाओं ( सेवा के रूप में डेस्कटॉप ) सहित अन्य खंडों में अपना रास्ता बना रहा है। हार्डवेयर ग्राफिक्स त्वरण की कमी उन उद्योगों में इस तकनीक के उपयोग में बाधा डालती है जो वीडीआई जैसे रिमोट एक्सेसिबिलिटी, डेटा सुरक्षा और कर्मियों के सरलीकृत आउटसोर्सिंग के उपयोग के लाभों की सराहना कर सकते हैं।

वीडीआई में 3 डी त्वरण का उपयोग करने के पहले चरणों को बहुत समय पहले बनाया गया था और इसमें पीसीआई उपकरणों को वर्चुअल मशीन में अग्रेषित करना शामिल था, जिससे सर्वर में स्थापित वीडीआई के लिए वीडियो कार्ड आउटपुट करना संभव हो गया था या बाहरी पीसीआई बास्केट का उपयोग करके सर्वर से जुड़ा था, उदाहरण के लिए, डेल पॉवरएडज C410x। इस समाधान के नुकसान स्पष्ट हैं - बिजली का उपयोग, रैक स्थान और उच्च लागत।

NVIDIA GRID प्रौद्योगिकी संक्षिप्त

पिछले साल NVIDIA GRID प्रौद्योगिकी (घोषणा के समय NVIDIA VGX) की घोषणा के साथ, 3 डी त्वरित VDI का उपयोग करने में रुचि काफी बढ़ गई है। GRID तकनीक का सार, जो मूल रूप से आभासी वातावरण में 3 डी त्वरण के लिए विशेष रूप से डिजाइन किया गया था, काफी सरल है और इसमें निम्नलिखित सिद्धांत शामिल हैं:

• कई ग्राफिक त्वरक के एक PCIe कार्ड के आधार पर एकत्रीकरण;
• हाइपरविजर स्तर पर ग्राफिक्स त्वरक को वर्चुअलाइज करने की क्षमता;
• GRID वर्चुअल GPU तकनीक का उपयोग करके ग्राफिक्स त्वरक को वर्चुअलाइज करने की क्षमता।

वर्तमान में, NVIDIA ने NVIDIA केप्पलर आर्किटेक्चर - NVIDIA GRID K1 और K2 के आधार पर दो वीडियो कार्ड जारी किए हैं। इन कार्डों की विशेषताएं इस प्रकार हैं:

	GRID K1	GRID K2
GPU नंबर	4 एंट्री-लेवल केपलर जीपीयू	2 हाई-एंड केपलर जीपीयू
CUDA कर्नेल	768	3072
कुल मेमोरी का आकार	16 जीबी डीडीआर 3	8 जीबी जीडीडीआर 5
अधिकतम शक्ति	130 वाट	225 वाट
कार्ड की लंबाई	26.7 सेमी	26.7 सेमी
कार्ड की ऊँचाई	11.2 सेमी	11.2 सेमी
कार्ड की चौड़ाई	दोहरा स्लॉट	दोहरा स्लॉट
प्रदर्शन डेटा इनपुट / आउटपुट	नहीं	नहीं
पूरक भोजन	6-पिन कनेक्टर	8-पिन कनेक्टर
PCIe	x 16	x 16
PCIe जनरेशन	Gen3 (Gen2 के साथ संगत)	Gen3 (Gen2 के साथ संगत)
ठंडा	निष्क्रिय	निष्क्रिय
तकनीकी विनिर्देश	GRID K1 बोर्ड विनिर्देश	जीआरआईडी के 2 बोर्ड विनिर्देश

वास्तव में, GRID K1 एक PCIe कार्ड, GRID K2 कार्ड - दो QUADRO K5000 कार्ड पर एकीकृत चार क्वाड्रो K600 कार्ड का प्रतिनिधित्व करता है। यह वर्चुअलाइजेशन के उपयोग के बिना भी सर्वर में ग्राफिक्स कार्ड के घनत्व को बढ़ाने की अनुमति देता है।

जीआरआईडी प्लेटफॉर्म में एक सर्वर में 4 जीआरआईडी कार्ड की स्थापना प्रदान करने वाले विभिन्न विक्रेता सर्वरों को शामिल करने से बाहरी पीसीआई बास्केट का उपयोग करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

GRID- सक्षम सॉफ़्टवेयर में VMware, Citrix और Microsoft हाइपरविज़र, साथ ही VMware और Citrix वर्कस्टेशन वर्चुअलाइज़ेशन सिस्टम (और Microsoft, यदि आप सर्वर साझाकरण विकल्पों पर विचार करते हैं) शामिल हैं।

हमारे परीक्षण बेंच का विवरण

हमारे परीक्षण के लिए, हमने 1U सुपरमाइक्रो 1027GR-TRFT सर्वर का उपयोग करने का निर्णय लिया ।
इसकी मुख्य विशेषताएं:

• डुअल सॉकेट आर (LGA 2011) Intel® Xeon® प्रोसेसर E5-2600 और E5-2600 v2 परिवार को सपोर्ट करता है
• 512GB ECC DDR3 तक, 1866MHz तक; 8x डीआईएमएम सॉकेट
• 3x PCI-E 3.0 x16 स्लॉट्स (GPU / Xeon Phi कार्ड को सपोर्ट करें), 1x PCI-E 3.0 x8 (x16 में) लो-प्रोफाइल स्लॉट
• Intel® X540 10GBase-T नियंत्रक
• 4x हॉट-स्वैप 2.5 "SATA3 ड्राइव बे
• 1800W निरर्थक विद्युत आपूर्ति प्लेटिनम स्तर (94% +)

यह विकल्प उच्च घनत्व ( 1U में 3 जीआरआईडी कार्ड ) और अंतर्निहित 10 जीबीएस-टी नेटवर्क इंटरफेस की उपस्थिति के कारण था।

SATA टोकरी आपको डेटा के उपयोग के होस्ट आधारित कैशिंग के लिए सस्ती SSD डिस्क का उपयोग करने की अनुमति देती है, इसलिए VDI लोड के लिए उपयोगी है, कार्य दिवस की शुरुआत और अंत में डिस्क गतिविधि की विशेषता चोटियों के साथ।

मेमोरी मॉड्यूल के लिए आधुनिक कीमतों पर, आठ डीआईएमएम-स्लॉट एक ऐसी स्थिति में पर्याप्त हैं जहां सीपीयू और जीपीयू संसाधनों द्वारा प्रति सर्वर वीएम का घनत्व सीमित है।

इस सर्वर में हमने NVIDIA GRID K1 कार्ड स्थापित किया है। यहां एक वीडियो सर्वर है जिसमें स्थापना के लिए एक वीडियो कार्ड तैयार है:



वर्चुअलाइजेशन प्लेटफॉर्म के रूप में, हमने परिचित VMware vSphere को चुना। आगे देखते हुए, मैं ध्यान देता हूं कि इस लेख के दूसरे भाग में हमें Citrix XenServer का उपयोग करना होगा, क्योंकि फिलहाल वह केवल और केवल टेक पूर्वावलोकन की स्थिति में ही GRID वर्चुअल GPU तकनीक का समर्थन करता है।

ESXi हाइपरवाइज़र वीडियो कार्ड को 4 NVIDIAGRID K1 उपकरणों के रूप में PCI / PCI ब्रिज के माध्यम से परिभाषित करता है, जो त्वरक को VM के लिए कनेक्ट किए गए passthrough उपकरणों के रूप में, या हाइपरविज़र स्तर पर वर्चुअलाइजेशन के आधार के रूप में अलग-अलग उपयोग के लिए उपलब्ध करता है।



NVIDIA से चालक हाइपरविजर में स्थापित है:

~ # esxcli software vib list | grep NVIDIA
NVIDIA-VMware_ESXi_5.1_Host_Driver 304.76-1OEM.510.0.0.802205 NVIDIA VMwareAccepted 2013-03-26

सभी उपकरण जो कि pststhrough मोड में नहीं हैं, बूट के दौरान आरंभीकृत होते हैं और NVIDIA ड्राइवर द्वारा उपयोग किए जाते हैं:

2013-10-28T06:12:42.521Z cpu7:9838)Loading module nvidia ...
2013-10-28T06:12:42.535Z cpu7:9838)Elf: 1852: module nvidia has license NVIDIA
2013-10-28T06:12:42.692Z cpu7:9838)module heap: Initial heap size: 8388608, max heap size: 68476928
2013-10-28T06:12:42.692Z cpu7:9838)vmklnx_module_mempool_init: Mempool max 68476928 being used for module: 77
2013-10-28T06:12:42.693Z cpu7:9838)vmk_MemPoolCreate passed for 2048 pages
2013-10-28T06:12:42.693Z cpu7:9838)module heap: using memType 2
2013-10-28T06:12:42.693Z cpu7:9838)module heap vmklnx_nvidia: creation succeeded. id = 0x410037000000
2013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia is looking for devices
2013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia claimed device 0000:86:00.0
2013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia claimed device 0000:87:00.0
2013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia claimed 2 devices
NVRM: loading NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 304.76 Sun Jan 13 20:13:01 PST 2013
2013-10-28T06:12:42.944Z cpu7:9838)Mod: 4485: Initialization of nvidia succeeded with module ID 77.
2013-10-28T06:12:42.944Z cpu7:9838)nvidia loaded successfully.
हाइपरविजर लोड करने के बाद

Citrix XenDesktop 7 का उपयोग VDI अवसंरचना बनाने के लिए एक मंच के रूप में किया जाता है, जिसका उपयोग वर्तमान में हमारे उत्पादन ढांचे में भी किया जाता है, जो हमारे ग्राहकों के लिए VDI सेवाएँ प्रदान करता है। परीक्षण मशीनें एचएक्सडी 3 डी प्रो तकनीक का उपयोग करती हैं, जो प्रभावी रूप से पैक करती हैं और क्लाइंट को प्रदान की गई जीपीयू छवि को आगे करती हैं। परीक्षण वर्चुअल सर्वर में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन हैं: 4vCPU 2GHz, 8GB रैम, 60GB HDD।

वीएसजीए परीक्षण

vSGA एक VMware तकनीक है जो VMware ESXi हाइपरवाइजर को चलाने वाले सर्वर पर स्थापित GPU संसाधनों का वर्चुअलाइजेशन प्रदान करता है और बाद में वर्चुअल सर्वर के लिए जारी वर्चुअल ग्राफिक्स कार्ड के लिए 3D त्वरण प्रदान करने के लिए GPU डेटा का उपयोग करता है।

वर्चुअल वीडियो कार्ड के प्रदर्शन और कार्यक्षमता पर प्रौद्योगिकी की कई सीमाएं हैं, हालांकि, यह आपको प्रति GPU वर्चुअल मशीन के घनत्व को अधिकतम करने की अनुमति देता है।

वास्तव में, हम उपयोग किए गए जीपीयू पर भौतिक वीडियो मेमोरी की मात्रा की तुलना में आभासी वीडियो मेमोरी के दोगुने के करीब मशीनों को शुरू करने में सक्षम थे।

वर्चुअल वीडियो कार्ड की कार्यक्षमता निम्नानुसार है:

• समर्थित API: DirectX 9, OpenGL 2.1
• अधिकतम वीडियो मेमोरी क्षमता: 512MB
• GPU प्रदर्शन: गतिशील, नियंत्रित नहीं।

VMware दृश्य का उपयोग करने के मामले में, वर्चुअल मशीनों के ऐसे कॉन्फ़िगरेशन को सीधे दृश्य प्रबंधन इंटरफ़ेस से बाहर किया जा सकता है, हमारे मामले में, वर्चुअल वीडियो कार्ड के लिए हार्डवेयर त्वरण को सक्रिय करने के लिए, दो क्रियाएं करनी चाहिए:

1. 3D समर्थन सक्षम करें,
2. संपादन मशीन में वीडियो कार्ड के गुणों में वीडियो मेमोरी का आकार निर्धारित करें:

और इसके मापदंडों में mks.use3dRenderer = हार्डवेयर पैरामीटर जोड़ें:



अतिथि OS में, ऐसे वर्चुअल ग्राफिक्स कार्ड को "VMware SVGA 3D" के रूप में परिभाषित किया गया है। यह एक पारंपरिक आभासी वीडियो कार्ड से केवल मेमोरी क्षमता और उपरोक्त एपीआई के हार्डवेयर त्वरण के लिए समर्थन से भिन्न होता है।

ऐसी VDI मशीन पर FurMark परीक्षण के परिणाम स्पष्ट रूप से कहते हैं कि आपको इस पर नहीं खेलना है (यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि भौतिक वीडियो कार्ड के परीक्षण के दौरान एक वर्चुअल मशीन का उपयोग किया गया है, अर्थात, वर्चुअलाइजेशन के ओवरहेड को ध्यान में रखते हुए वीडियो कार्ड के सभी कंप्यूटिंग संसाधन, परीक्षण के लिए उपलब्ध थे। ):



ऑटोकैड 2014 के दृष्टिकोण से, वीडियो कार्ड की क्षमताएं निम्नानुसार हैं:

Enhanced 3D Performance: Available and on
Smooth display: Available and off
Gooch shader: Available and using hardware
Per-pixel lighting: Available and on
Full-shadow display: Available and on
Texture compression: Available and off
Advanced material effects: Available and on
Autodesk driver: Not Certified
Effect support:
Enhanced 3D Performance: Available
Smooth display: Available
Gooch shader: Available
Per-pixel lighting: Available
Full-shadow display: Available
Texture compression: Available
Advanced material effects: Available

जैसा कि आप देख सकते हैं, औपचारिक रूप से, सभी हार्डवेयर त्वरण पैरामीटर ड्राइवर द्वारा समर्थित हैं। यह माना जाता है कि हम केवल भारी उत्पादों का उपयोग करते समय समर्थन समस्याओं को देख सकते हैं, उदाहरण के लिए, CUDA वास्तुकला।

Cadalyst बेंचमार्क परीक्षण के परिणाम:



परिणाम प्रभावशाली नहीं हैं, लेकिन इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना संभव है, और यदि उच्च प्रदर्शन और जटिल मॉडल के साथ काम करने की आवश्यकता नहीं है - उदाहरण के लिए, कक्षा में, तो ऐसी मशीनों की उच्च घनत्व और कम लागत उपयोगी हो सकती है।

VDGA परीक्षण

vDGA एक वर्चुअल मशीन में भौतिक वीडियो कार्ड को अग्रेषित करने के लिए VMware द्वारा उपयोग किया जाने वाला नाम है।

वास्तव में, इस तकनीक के लिए, NVIDIA GRID ने एक ही लाभ दिया - GPU का उच्च घनत्व , जो बाहरी PCIe बास्केट की आवश्यकता को समाप्त करता है।

उदाहरण के लिए, परीक्षण बेंच पर उपयोग किए जाने वाले सर्वर में, तीन NVIDIA GRID K1 वीडियो कार्ड स्थापित करना संभव है, जो हमें 12 स्वतंत्र क्वाड्रो K600 वर्ग त्वरक देगा । यह आपको सर्वर पर 12 वर्चुअल सर्वर चलाने की अनुमति देता है, जो आपको सर्वर क्षमताओं को लोड करने की अनुमति देता है, और लोड प्रोफाइल के आधार पर, यह सीपीयू संसाधनों की तुलना में GPU संसाधनों का एक रिजर्व देता है।

किसी वर्चुअल सर्वर पर वीडियो कार्ड को अग्रेषित करने के लिए, आपको होस्ट कॉन्फ़िगरेशन में इस PCIe डिवाइस के लिए passthrough मोड को सक्षम करने और वर्चुअल मशीन कॉन्फ़िगरेशन में PCI डिवाइस जोड़ने की आवश्यकता है:



साथ ही, आपको इस वर्चुअल मशीन के लिए पूर्ण मेमोरी बैकअप स्थापित करने की आवश्यकता है



और pci छेद कॉन्फ़िगर करें। इस पर अलग-अलग राय है, हमने 1200 से 2200 तक के मूल्यों को चुना है:



अतिथि ओएस में, इस मामले में, वीडियो कार्ड एनवीआईडीआईए से पूर्ण-विकसित डिवाइस प्रतीत होता है और जीआरआईडी ग्राफिक्स कार्ड परिवार के लिए ड्राइवरों की स्थापना की आवश्यकता होती है।

FurMark परिणाम vSGA परीक्षण में प्राप्त परिणामों के करीब हैं , जो इस परीक्षा के लिए वर्चुअलाइजेशन स्तर के सापेक्ष प्रभावशीलता को इंगित करता है:



ऑटोकैड 2014 का उपयोग करते समय , चित्र इस प्रकार है:

Current Effect Status:
Enhanced 3D Performance: Available and on Smooth display: Available and off
Gooch shader: Available and using hardware
Per-pixel lighting: Available and on
Full-shadow display: Available and on
Texture compression: Available and off
Advanced material effects: Available and on
Autodesk driver: Not Certified
Effect support:
Enhanced 3D Performance: Available
Smooth display: Available
Gooch shader: Available
Per-pixel lighting: Available
Full-shadow display: Available
Texture compression: Available
Advanced material effects: Available

सभी सुविधाओं का भी अपेक्षित रूप से समर्थन किया गया है, लेकिन कार्ड प्रमाणित नहीं है। ऑटोकैड के लिए जीआरआईडी श्रृंखला में से केवल K2 प्रमाणित है।

Cadalyst 2012 बेंचमार्क परिणाम:



जैसा कि हम देख सकते हैं, अग्रेषित वीडियो कार्ड वास्तव में वर्चुअलाइज्ड की तुलना में 4 गुना बड़ा है । इस मामले में, डिजाइनर के लिए ऐसी मशीन का उपयोग करना पहले से ही संभव है।

यदि K1 कार्ड का प्रदर्शन पर्याप्त नहीं है, तो आप K2 को स्थापित कर सकते हैं और वर्चुअल सर्वर के अंदर टॉप रेंज वीडियो कार्ड प्राप्त कर सकते हैं।

लेख के दूसरे भाग में

हम GPU प्रौद्योगिकियों के उपयोग की संभावना के बारे में विस्तार से बात करेंगे, जो कि NVIDIA प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हैं, जो हमें सभी उपलब्ध भौतिक एपीआई कार्डों के लिए समर्थन का वादा करती हैं और CAD के साथ काम करने के लिए पर्याप्त प्रदर्शन करती हैं, एक परीक्षण बेंच को दिखाती हैं, ऐसे वीडियो कार्डों के प्रदर्शन को मापती हैं और सारांशित करती हैं। जारी रखा जाए।