在虚拟桌面上交付足够好的性能面临一些困难,尤其是尝试交付性能要求苛刻的应用程序时更是如此。但你可以借助GPU通过三种方式解决性能问题。 GPU共享,GPU直通以及vGPU能够分别应用于不同的用例中。确定哪种方式适合你取决于需要交付的应用程序、用户数、能够容忍的时间延迟以及能够支付得起的硬件成本。
因为不能进行很好的扩展,所以共享以及直通模式的应用很有限,其中GPU直通方式的局限性尤其大。然而vGPU技术很受欢迎,工程师、分析人员以及其他使用性能要求苛刻的图形应用的用户通过使用vCPU可以达到性能预期。 GPU共享 采用GPU共享模式,hypervisor运行转换管理器对GPU进行抽象化,从表面……
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GPU共享,GPU直通以及vGPU能够分别应用于不同的用例中。确定哪种方式适合你取决于需要交付的应用程序、用户数、能够容忍的时间延迟以及能够支付得起的硬件成本。
因为不能进行很好的扩展,所以共享以及直通模式的应用很有限,其中GPU直通方式的局限性尤其大。然而vGPU技术很受欢迎,工程师、分析人员以及其他使用性能要求苛刻的图形应用的用户通过使用vCPU可以达到性能预期。
GPU共享
采用GPU共享模式,hypervisor运行转换管理器对GPU进行抽象化,从表面来看,好像每个虚拟机都有自己的GPU。转换管理器有义务保证API调用以及特定应用的数据能够关联合适的虚拟机。对性能要求不高的应用以及普通用户来说,采用GPU共享模式很合理。
如果你在考虑使用GPU共享,请确认转换管理器实现了你打算使用的API(比如DirectX和OpenGL),并确保其能够在hypervisor上运行。而且还要在虚拟环境中进行应用测试以确保你所需要的所有API功能得到了充分的支持。
抽象层增加了应用程序调用与GPU之间的延迟,因此如果用户不能容忍时间延迟,那么可能要考虑其他方案了。
GPU直通模式
使用GPU直通模式,物理GPU被指派给每个虚拟桌面用户。该方式避免了GPU共享模式带来的抽象层开销,而且交付的性能能够与专用桌面或工作站相媲美。
然而GPU直通模式存在着一些明显的缺陷:每个用户都对应一个GPU的实现方式要比资源共享方式的价格更昂贵,如果GPU数量有限,那么将会面临无法扩展足够多的资源来应对峰值请求的情况。
如果需要访问GPU且对性能要求苛刻的用户有限,那么直通模式将很有效。例如使用CAD软件的小型工程师团队或者研究大数据可视化的分析师可能是很不错的采用GPU直通模式的候选人。
vGPU
伴随着GPU设计技术的进步,第三种方式变得切实可行:你可以像虚拟化其他服务器组件那样对GPU进行虚拟化。旧GPU不支持这类虚拟化,因此使用旧GPU的组织需要使用GPU共享作为替代方案。
新一代GPU引入了内存管理单元处理虚拟机地址空间与物理地址空间之间的地址转换。更高级的GPU还包括了足够多的独立输入缓存用于接收来自不同虚拟机的输入流,允许每台虚拟机都有自己的vGPU。
和GPU共享以及GPU直通模式相比,像虚拟化其他系统组件那样虚拟化GPU具有独特的优势:与GPU共享不同,vGPU没有额外的抽象层或者API转换,因此延迟更低;与GPU直通模式不同,vGPU能够同时在多个虚拟机之间共享一个GPU。
当用户数很多、预期的需求不是很大或者需要能够动态扩展以满足不断增加的用户数时,vGPU是一个很不错的选择。一定要对GPU硬件、hypervisor以及硬件进行评估以确保彼此之间的兼容性。
作者
Dan Sullivan是一名作家、系统架构师和顾问,拥有超过20年关于先进的分析、系统架构、数据库设计、企业安全、商业智能的IT从业经验。他的从业范围广泛,包括金融服务业、制造业、医药、软件开发、政府、零售、天然气和石油生产、发电、生命科学和教育。
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