Почему vGPU не уступают по производительности железным решениям
Есть мнение, что виртуализация снижает производительность графических ускорителей. Но на самом деле современные vGPU по скорости работы не уступают bare-metal.
ИТ-компании постоянно совершенствуют vGPU-платформы. VMware в начале года обновили гипервизор ESXi. В него добавили технологию DirectPath I/O. Она позволила драйверу CUDA связываться с GPU в обход гипервизора и быстрее передавать данные.
Также из ESXi убрали функцию балансировки нагрузки vMotion, так как виртуальные машины всегда работают с одним графическим ускорителем. Это решение сократило операционные расходы на передачу данных.
Другой пример — платформа Radeon Open Compute от AMD. Она использует технологию SR-IOV. Её задача — разделить шину PCIe на части для каждой виртуальной машины. В результате возрастает скорость передачи данных между облачными CPU и GPU.
Совершенствуются и аппаратные платформы. В прошлом году Nvidia представили новый процессор — Tesla T4. Он построен на архитектуре Turing, которая распараллеливает выполнение операций с плавающей точкой. По сравнению с GPU предыдущего поколения производительность выросла на три терафлопса.
Сегодня разрабатывают и другие технологии, которые ускорят vGPU. Например, чипы, в которых объединены ядра GPU и CPU для более эффективного обмена данными. Также создаются балансировщики нагрузки, которые повышают производительность облачных графических процессоров. В будущем в этой сфере можно ожидать еще больше новинок.
Есть мнение, что виртуализация снижает производительность графических ускорителей. Но на самом деле современные vGPU по скорости работы не уступают bare-metal.
ИТ-компании постоянно совершенствуют vGPU-платформы. VMware в начале года обновили гипервизор ESXi. В него добавили технологию DirectPath I/O. Она позволила драйверу CUDA связываться с GPU в обход гипервизора и быстрее передавать данные.
Также из ESXi убрали функцию балансировки нагрузки vMotion, так как виртуальные машины всегда работают с одним графическим ускорителем. Это решение сократило операционные расходы на передачу данных.
Другой пример — платформа Radeon Open Compute от AMD. Она использует технологию SR-IOV. Её задача — разделить шину PCIe на части для каждой виртуальной машины. В результате возрастает скорость передачи данных между облачными CPU и GPU.
Совершенствуются и аппаратные платформы. В прошлом году Nvidia представили новый процессор — Tesla T4. Он построен на архитектуре Turing, которая распараллеливает выполнение операций с плавающей точкой. По сравнению с GPU предыдущего поколения производительность выросла на три терафлопса.
Сегодня разрабатывают и другие технологии, которые ускорят vGPU. Например, чипы, в которых объединены ядра GPU и CPU для более эффективного обмена данными. Также создаются балансировщики нагрузки, которые повышают производительность облачных графических процессоров. В будущем в этой сфере можно ожидать еще больше новинок.