Nvidia grid k2


3D ускорение VDI на практике. Часть 1 / Блог компании ИТ-ГРАД / Хабрахабр

3D ускорение VDI на практике.
Часть 1 — vSGA и vDGA

Отсутствие аппаратного ускорения графики является существенным препятствием при внедрении технологий виртуализации в компаниях, работающих в сфере дизайна, проектирования, конструкторских разработок и пр. Рассмотрим, какие новые возможности появились с выходом NVIDIA GRID.

Виртуализация рабочих мест (VDI) уже прочно вошла в нашу жизнь, в первую очередь в корпоративном сегменте рынка, и уверенно пробивает путь в остальные сегменты, в том числе и в виде публичных облачных сервисов (Desktop as a Service). Отсутствие же аппаратного ускорения графики сдерживает использование данной технологии в тех отраслях, которые могли бы оценить такие преимущества использования VDI как удаленную доступность, безопасность данных и упрощение аутсорсинга персонала.

Первые шаги к использованию 3D ускорения в VDI были сделаны достаточно давно и заключались в пробросе PCI устройств в виртуальные машины, что позволяло выдавать для VDI видеокарты, установленные в сервер или подключенные к серверу с помощью внешних PCIe корзин, например, таких как Dell PowerEdge C410x. Недостатки такого решения очевидны — повышенное использование электроэнергии, места в стойках и высокая стоимость.

Коротко о технологии NVIDIA GRID
С анонсом технологии NVIDIA GRID (NVIDIA VGX на момент анонса) в прошлом году интерес к использованию 3D ускоренных VDI значительно возрос. Суть технологии GRID, которая исходно предназначена именно для 3D ускорения в виртуальных средах, достаточно проста и включает в себя следующие принципы:
  • Агрегация на базе одной PCIe карты нескольких графических ускорителей;
  • Возможность виртуализации графических ускорителей на уровне гипервизора;
  • Возможность виртуализации графических ускорителей средствами технологии GRID Virtual GPU.
На данный момент компанией NVIDIA выпущено две видеокарты построенных на базе архитектуры NVIDIA Keppler — NVIDIA GRID K1 и K2. Характеристики данных карт следующие:
                 GRID K1                                                                GRID K2                            
Число GPU 4 Kepler GPU начального уровня 2 Kepler GPU высокого класса
Ядра CUDA 768 3072
Общий размер памяти 16 ГБ DDR3 8 ГБ GDDR5
Максимальная мощность 130 Вт 225 Вт
Длина Карты 26,7 см 26,7 см
Высота Карты 11,2 см 11,2 см
Ширина Карты Dual Slot Dual Slot
Отображение

 ввода/вывода данных

Нет Нет
Дополнительное питание Разъем 6-pin Разъем 8-pin
PCIe x16 x16
Поколение PCIe Gen3 (совместим с Gen2) Gen3 (совместим с Gen2)
Охлаждение Пассивное Пассивное     
Технические спецификации Спецификации платы GRID K1 Спецификации платы GRID  K2
Фактически, GRID K1 представляет собой интегрированные на одной PCIe карте четыре карты уровня QUADRO K600, карты GRID K2 — две карты уровня QUADRO K5000. Это позволяет даже без использования виртуализации существенно увеличить плотность графических адаптеров в серверах.

Включение в платформу GRID серверов различных вендоров, обеспечивающих установку до 4 карт GRID в один сервер избавляет от необходимости применять внешние PCIe корзины.

ПО, поддерживающее технологию GRID — это гипервизоры VMware, Citrix и Microsoft, а также системы виртуализации рабочих станций VMware и Citrix (и Microsoft, если рассматривать варианты общего доступа к серверу).

Описание нашего тестового стенда
Для нашего тестового стенда мы решили использовать 1U сервер SuperMicro 1027GR-TRFT. Его основные особенности:
  • Dual socket R (LGA 2011) supports Intel® Xeon® processor E5-2600 and E5-2600 v2 family
  • Up to 512GB ECC DDR3, up to 1866MHz; 8x DIMM sockets
  • 3x PCI-E 3.0 x16 slots (support GPU/Xeon Phi cards), 1x PCI-E 3.0 x8 (in x16) low-profile slot
  • Intel® X540 10GBase-T Controller
  • 4x Hot-swap 2.5" SATA3 Drive Bays
  • 1800W Redundant Power Supplies Platinum Level (94%+)
Такой выбор был обусловлен высокой плотностью (до 3 видеокарт GRID в 1U) и наличию встроенных 10GBase-T сетевых интерфейсов.

SATA корзина позволяет использовать недорогие SSD диски для Host Based кэширования доступа к данных, столь полезного при VDI нагрузках, с характерными пиками дисковой активности в начале и окончании рабочего дня.

При современных же ценах на модули памяти восьми DIMM-слотов оказывается вполне достаточно в ситуации, когда плотность VM на сервер ограничивается CPU и GPU ресурсами.

В данный сервер мы установили карту NVIDIA GRID K1. Приводим фото сервера с готовой к установке видеокартой:

В качестве платформы виртуализации была выбрана привычная нам VMware vSphere. Забегая вперед, отмечу, что во второй части данной статьи нам придется использовать Citrix XenServer, поскольку на данный момент только он и только в статусе Tech Preview поддерживает технологию GRID Virtual GPU.

Гипервизор ESXi определяет видеокарту как 4 устройства NVIDIAGRID K1, подключённые через PCI/PCI bridge, что делает ускорители доступными для раздельного использования как passthrough устройства, подключаемые к ВМ, или как основу для виртуализации на уровне гипервизора.

В гипервизор инсталлируется драйвер от NVIDIA:

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

Все устройства, которые не переведены в режим passthrough, при загрузке инициализируются и используются драйвером от NVIDIA:

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 NVIDIA2013-10-28T06:12:42.692Z cpu7:9838)module heap: Initial heap size: 8388608, max heap size: 684769282013-10-28T06:12:42.692Z cpu7:9838)vmklnx_module_mempool_init: Mempool max 68476928 being used for module: 772013-10-28T06:12:42.693Z cpu7:9838)vmk_MemPoolCreate passed for 2048 pages2013-10-28T06:12:42.693Z cpu7:9838)module heap: using memType 22013-10-28T06:12:42.693Z cpu7:9838)module heap vmklnx_nvidia: creation succeeded. id = 0x4100370000002013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia is looking for devices2013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia claimed device 0000:86:00.02013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia claimed device 0000:87:00.02013-10-28T06:12:42.943Z cpu7:9838)PCI: driver nvidia claimed 2 devicesNVRM: loading NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 304.76 Sun Jan 13 20:13:01 PST 20132013-10-28T06:12:42.944Z cpu7:9838)Mod: 4485: Initialization of nvidia succeeded with module ID 77.2013-10-28T06:12:42.944Z cpu7:9838)nvidia loaded successfully. После загрузки гипервизора

В качестве платформы для создания инфраструктуры VDI используется продукт Citrix XenDesktop 7, который в настоящий момент используется и в нашей production инфраструктуре, предоставляющей сервисы VDI для наших заказчиков. На тестовых машинах используется технология HXD 3D Pro, осуществляющая эффективную упаковку и проброс на клиента отрендеренного GPU изображения. Тестовый виртуальный сервер имеет следующую конфигурацию: 4vCPU 2GHz, 8GB RAM, 60GB HDD.

Тестирование vSGA
vSGA — это технология VMware, обеспечивающая виртуализацию ресурсов GPU, установленных в сервера под управлением гипервизора VMware ESXi, и последующее использование данных GPU для обеспечения 3D ускорения для виртуальных видеокарты, выданных для виртуального сервера.

Технология обладает множеством ограничений по производительности и функционалу виртуальных видеокарт, однако позволяет максимизировать плотность виртуальных машин на один GPU.

Фактически, нам удалось запустить машины с близким к двухкратному превышением количества виртуальной видеопамяти в сравнении с количеством физической видеопамяти на используемых GPU.

Функциональность виртуальной видеокарты следующая:

  • поддерживаемые API: DirectX 9, OpenGL 2.1
  • максимальный объем видеопамяти: 512MB
  • производительность графического ядра: динамическая, не управляется.
В случае использование VMware View такую конфигурацию виртуальных машин можно осуществить непосредственно из интерфейса управления View, в нашем же случае для активации аппаратного ускорения для виртуальной видеокарты необходимо произвести два действия:
  1. включить поддержку 3D,
  2. установить размер видеопамяти в свойствах видеокарты в редактировании машины:

и добавить параметр mks.use3dRenderer = hardware в ее параметры:

В гостевой ОС такая виртуальная видеокарта определяется как «VMware SVGA 3D». Она отличается от обычной виртуальной видеокарты только объемом памяти и поддержкой аппаратного ускорения вышеперечисленных API.

Результаты выполнения теста FurMark на такой VDI машине однозначно говорят, что играть на ней не придется (при этом необходимо отметить, что во время тестирования физической видеокартой пользовалась одна виртуальная машина, то есть все вычислительные ресурсы видеокарты, с учетом накладных расходов виртуализации, были доступны тесту):

С точки зрения AutoCad 2014 возможности видеокарты выглядят следующим образом:

Enhanced 3D Performance: Available and onSmooth display: Available and offGooch shader: Available and using hardwarePer-pixel lighting: Available and onFull-shadow display: Available and onTexture compression: Available and offAdvanced material effects: Available and onAutodesk driver: Not CertifiedEffect support:Enhanced 3D Performance: AvailableSmooth display: AvailableGooch shader: AvailablePer-pixel lighting: AvailableFull-shadow display: AvailableTexture compression: AvailableAdvanced material effects: Available

Как видно, формально все параметры аппаратного ускорения поддерживаются драйвером. Предполагается, что проблемы с поддержкой мы можем увидеть только при использовании более тяжелых продуктов, использующих, например, архитектуру CUDA.

Результаты выполнения теста Cadalyst Benchmark:

Результаты не впечатляю, однако использовать данное ПО можно, а если большой производительности и работы со сложными моделями не требуется — например, в учебном классе, то высокая плотность и низкая стоимость таких машин может оказаться полезной.

Тестирование vDGA
vDGA — это название, используемое VMware для обозначения проброса физической видеокарты в виртуальную машину.

Фактически, для данной технологии NVIDIA GRID дала одно единственное преимущество — высокую плотность GPU, которая позволяет отказаться от использования внешних PCIe корзин.

Например, в используемый на тестовом стенде сервер возможно установить три видеокарты NVIDIA GRID K1, что даст нам 12 независимых ускорителей класса QUADRO K600. Это позволяет запустить на сервере 12 виртуальных серверов, что позволяет загрузить мощности сервера, а в зависимости от профиля нагрузки — и дает запас по GPU ресурсам по сравнению с CPU ресурсами.

Для проброса видеокарты в виртуальный сервер необходимо включить режим passthrough для данного PCIe устройства в конфигурации хоста и добавить PCI устройство в конфигурацию виртуальной машины:

Также, требуется установить полное резервирование памяти для данной виртуальной машины

и провести настройку pci hole. На этот счет существуют различные мнения, мы выбрали значения от 1200 до 2200:

В гостевой ОС в таком случае видеокарта видится полноценным устройство от NVIDIA и требует установки драйверов для семейства видеокарт GRID.

Результаты FurMark близки к результатам, полученным в тесте vSGA, что говорит об относительной эффективности уровня виртуализации для этого теста:

При использовании AutoCad 2014 картина следующая:

Current Effect Status:Enhanced 3D Performance: Available and on Smooth display: Available and offGooch shader: Available and using hardwarePer-pixel lighting: Available and onFull-shadow display: Available and onTexture compression: Available and offAdvanced material effects: Available and onAutodesk driver: Not CertifiedEffect support:Enhanced 3D Performance: AvailableSmooth display: AvailableGooch shader: AvailablePer-pixel lighting: AvailableFull-shadow display: AvailableTexture compression: AvailableAdvanced material effects: Available

Все возможности также ожидаемо поддерживаются, однако карточка не является сертифицированной. Из серии GRID для AutoCad сертифицирована только K2.

Результаты выполнения бенчмарка Cadalyst 2012:

Как мы видим, проброшенная видеокарта показывает фактически результаты в 4 раза большие, чем виртуализированная. В данном случае, использовать для работы проектировщика такую машину уже возможно.

Если же производительности карты K1 не достаточно, можно установить K2 и получить top range видеокарту внутри виртуального сервера.

Во второй части статьи

Мы подробно расскажем о возможности виртуализации GPU посредством технологий NVIDIA, которые обещают нам поддержку всех доступных физической карте API и производительность, достаточную для уверенной работы с CAD, покажем тестовый стенд, замеры производительности таких видеокарт и подведем итоги. Продолжение следует.

habrahabr.ru

%PDF-1.6 % 1 0 obj >stream endstream endobj 2 0 obj > endobj 3 0 obj > endobj 4 0 obj > endobj 5 0 obj > endobj 6 0 obj > endobj 7 0 obj > endobj 8 0 obj > endobj 9 0 obj > endobj 10 0 obj > endobj 11 0 obj > endobj 12 0 obj > endobj 13 0 obj > endobj 14 0 obj > endobj 15 0 obj > endobj 16 0 obj > endobj 17 0 obj > endobj 18 0 obj > endobj 19 0 obj > endobj 20 0 obj > endobj 21 0 obj > endobj 22 0 obj > endobj 23 0 obj > endobj 24 0 obj > endobj 25 0 obj > endobj 27 0 obj > endobj 26 0 obj > endobj 28 0 obj > endobj 29 0 obj > endobj 30 0 obj > endobj 31 0 obj > endobj 32 0 obj > endobj 33 0 obj > endobj 34 0 obj > endobj 35 0 obj > endobj 36 0 obj > endobj 37 0 obj > endobj 38 0 obj > endobj 39 0 obj > endobj 40 0 obj > endobj 41 0 obj /K 5/S/Span/P 39 0 R>> endobj 42 0 obj > endobj 43 0 obj > endobj 44 0 obj > endobj 45 0 obj > endobj 46 0 obj > endobj 47 0 obj > endobj 48 0 obj > endobj 49 0 obj > endobj 50 0 obj > endobj 51 0 obj > endobj 52 0 obj > endobj 53 0 obj > endobj 54 0 obj > endobj 55 0 obj > endobj 56 0 obj > endobj 57 0 obj > endobj 58 0 obj > endobj 59 0 obj > endobj 60 0 obj > endobj 61 0 obj > endobj 62 0 obj > endobj 63 0 obj > endobj 64 0 obj > endobj 65 0 obj > endobj 66 0 obj > endobj 67 0 obj > endobj 68 0 obj > endobj 69 0 obj > endobj 70 0 obj > endobj 71 0 obj > endobj 72 0 obj > endobj 73 0 obj > endobj 74 0 obj > endobj 75 0 obj > endobj 76 0 obj > endobj 77 0 obj > endobj 78 0 obj > endobj 79 0 obj > endobj 80 0 obj > endobj 81 0 obj > endobj 82 0 obj > endobj 83 0 obj > endobj 84 0 obj > endobj 85 0 obj > endobj 86 0 obj > endobj 87 0 obj > endobj 88 0 obj > endobj 89 0 obj > endobj 90 0 obj > endobj 91 0 obj > endobj 92 0 obj > endobj 93 0 obj > endobj 94 0 obj > endobj 95 0 obj > endobj 96 0 obj > endobj 97 0 obj > endobj 98 0 obj > endobj 99 0 obj > endobj 100 0 obj > endobj 101 0 obj > endobj 102 0 obj > endobj 103 0 obj > endobj 104 0 obj > endobj 105 0 obj > endobj 106 0 obj > endobj 107 0 obj > endobj 108 0 obj > endobj 109 0 obj > endobj 110 0 obj > endobj 111 0 obj > endobj 112 0 obj > endobj 113 0 obj > endobj 114 0 obj > endobj 115 0 obj > endobj 116 0 obj > endobj 117 0 obj > endobj 118 0 obj > endobj 119 0 obj > endobj 120 0 obj > endobj 121 0 obj > endobj 122 0 obj > endobj 123 0 obj > endobj 124 0 obj > endobj 125 0 obj > endobj 126 0 obj > endobj 127 0 obj > endobj 128 0 obj > endobj 129 0 obj > endobj 130 0 obj > endobj 131 0 obj > endobj 132 0 obj > endobj 133 0 obj > endobj 134 0 obj > endobj 135 0 obj > endobj 136 0 obj > endobj 137 0 obj > endobj 138 0 obj > endobj 139 0 obj > endobj 140 0 obj > endobj 141 0 obj > endobj 142 0 obj > endobj 143 0 obj > endobj 144 0 obj > endobj 145 0 obj > endobj 146 0 obj > endobj 147 0 obj > endobj 148 0 obj > endobj 149 0 obj > endobj 150 0 obj > endobj 151 0 obj > endobj 152 0 obj > endobj 153 0 obj /K 190/S/Span/P 152 0 R>> endobj 154 0 obj > endobj 155 0 obj > endobj 156 0 obj > endobj 157 0 obj > endobj 158 0 obj > endobj 159 0 obj > endobj 160 0 obj > endobj 161 0 obj > endobj 162 0 obj > endobj 163 0 obj > endobj 164 0 obj > endobj 165 0 obj > endobj 166 0 obj > endobj 167 0 obj > endobj 168 0 obj > endobj 169 0 obj > endobj 170 0 obj > endobj 171 0 obj > endobj 172 0 obj > endobj 173 0 obj > endobj 174 0 obj > endobj 175 0 obj > endobj 176 0 obj > endobj 177 0 obj > endobj 178 0 obj > endobj 179 0 obj /K 220/S/Span/P 178 0 R>> endobj 180 0 obj /K 222/S/Span/P 178 0 R>> endobj 181 0 obj > endobj 182 0 obj > endobj 183 0 obj > endobj 184 0 obj > endobj 185 0 obj > endobj 195 0 obj >stream HW;rFm&BUh6|̀tg*9Vt:Gr=g޼CHhn׈h

www.cisco.com

Nvidia GRID K2 NVIDIA GRID K2 8GB

Manualzz
  • Categories
    • Baby & children
    • Computers & electronics
    • Entertainment & hobby
    • Fashion & style
    • Food, beverages & tobacco
    • Health & beauty
    • Home
    • Industrial & lab equipment
    • Medical equipment
    • Office
    • Pet care
    • Sports & recreation
    • Vehicles & accessories
    Top types Air Handlers Boom Lifts Compact Excavator Electrical equipment & supplies Finishers Measuring, testing & control Noise Reduction Machine Oxygen Equipment Personal safety & protection Robotics Scrubber Spreader Tractor Trash Compactor Welding System other → Top brands Asus Bosch Canon Craftsman Dell Electrolux Epson Fujitsu HP Philips Samsung Sharp Sony Whirlpool Yamaha other → Top types Alarm clocks Blood pressure units Digital body thermometers Electric toothbrushes Epilators Hair dryers Hair straighteners Hair stylers Hair trimmers & clippers Heart rate monitors Humidifiers Massagers Men's shavers Personal scales Skin care appliances other → Top brands Black & Decker Bosch Electrolux Epson HP JVC LG Miele Philips Samsung Sharp Siemens Sony Whirlpool Yamaha other → Top types Pill Reminder Device Stairlifts other → Top brands Alber Bruno E-PIL Minivator Savaria other → Top types Audio & home theatre Cameras & camcorders Computer cables Computer components Computers Data input devices Data storage Networking Print & Scan Projectors Smart wearables Software Telecom & navigation TVs & monitors Warranty & support other → Top brands Asus Bosch Canon Cisco Craftsman Dell Epson Fujitsu HP Motorola Philips Samsung Sharp Sony Yamaha other → Top types Cars Electric scooters Motor vehicle accessories & components Motor vehicle electronics Motorcycles Motorhomes Offroad Vehicle Scooters Utility Vehicle other → Top brands Black & Decker Bosch Casio Craftsman Electrolux Emerson Epson GE LG Motorola Philips Samsung Sharp Siemens Yamaha other → Top types Infotainment Musical instruments Video games & consoles other → Top brands ASROCK Asus Campbell Hausfeld Curtis Epson Kompernass LG Oregon Scientific Samsung Silvercrest Sony Viper VTech Williams Sound York other → Top types Binding machines Boards Calculators Desk accessories & supplies Equipment cleansing kit Folders, binders & indexes Folding machines Laminators Mail supplies Office furniture Paper cutters Paper shredders Postal scales Smart card readers Writing paper other → Top brands Black & Decker Bosch Canon Craftsman Epson Fujitsu HP JVC LG Makita Philips Sharp Sony Tripp Lite Whirlpool other → Top types Baby bathing & potting Baby furniture Baby safety Baby sleeping & bedding Baby travel Feeding, diapering & nursing Toys & accessories other → Top brands AEG Canon Carrier Craftsman D-Link Dell Emerson Epson Harbor Freight Tools HP Motorola Philips Radio Shack VTech Yamaha other → Top types Pet hair clippers other → Top brands Andis other → Top types Bicycles & accessories Bubble machines Camping, tourism & outdoor Fitness, gymnastics & weight training Martial arts equipment Skateboarding & skating Smoke machines Sport protective gear Target & table games Water sports equipment Winter sports equipment other → Top brands Belkin Black & Decker Carrier Casio Craftsman Daikin Emerson Epson Harbor Freight Tools Philips ProForm Samsung Sanyo Weider Yamaha other → Top types Bedding & linens Cleaning & disinfecting Do-It-Yourself tools Domestic appliances Home décor Home furniture Home security & automation Kitchen & houseware accessories Kitchenware Lighting other → Top brands Asus Bosch Craftsman Electrolux Emerson HP LG Miele Motorola Philips Samsung Sharp Siemens Sony Whirlpool other → Top types Hot beverage supplies other → Top brands other → Top types Bags & cases Children carnival costumes Clothing care Clothing hangers Dry cleaners Fabric shavers Men's clothing Tie holders Ultrasonic cleaning equipment Watches Women's clothing other → Top brands Braun Casio Citizen Grundig JVC Mitsubishi Electric Philips Radio Shack RCA Seiko SEVERIN Shark V7 Velleman ZyXEL other →
    Upload
  1. computers & electronics
  2. computer components
  3. system components
  4. graphics cards

Nvidia GRID K2 NVIDIA GRID K2 8GB

Open as PDF Similar pages Tesla K10 Board Specification TESLA K10 GPU ACCELERATOR Board Specification BD-06280-001_v05 | June 2012 DELL Tesla K10 NVIDIA Tesla K10 8GB Nvidia GRID K1 NVIDIA GRID K1 16GB HP K20 User's Manual Tesla K20 Passive Board Specification SUPER MICRO Computer SRS42URKSGPUS13 User's Manual Tesla M2090 Board Specification HP Hardware Accelerated Graphics for Desktop Virtualization Tesla M2075 Board Specification Dell DVS Enterprise VMware Horizon View 5.2 Supermicro NVIDIA Tesla C1060 NVIDIA Tesla C1060 4GB Cat. No. 493 Auto Digital Adapter For DA20 / CP200 - Film-Tech Palit NE5X760h2042-1042J NVIDIA GeForce GTX 760 2GB graphics card Point of View TGT-660TI-A1-2-UC NVIDIA GeForce GTX 660 Ti 2GB graphics card PNY VCGRIDK2M-R2L-PB NVIDIA GRID K2 8GB graphics card

manualzz © 2017

ProjectZZ About us DMCA Abuse here

manualzz.com

Виртуализация рабочих станций с использованием платформы NVIDIA GRID

Индустрия проектирования, дизайна и визуализации интенсивно выходит в облака. Сейчас ни кого не удивить словосочетанием "посчитаем и сохраним в облаке", а для многих студий это может дать большие возможности в экономии средств и развертывании IT-инфраструктуры и привлечения работников с внешней стороны (аутсорсинг).Одним из серьезных препятствий применения виртуализации в дизайне предыдущих лет являлся вывод в облака высокопроизводительных рабочих станций используемых для проектирования в пакетах CAD и DCC. В первую очередь это было обусловлено отсутствием соответствующего оборудования, особенно графических процессоров (GPU) которые так необходимы в работе с ресурсоемкими CAD и DCC приложениями. В 2012 году компания NVIDIA выпустила первые продукты линейки GRID ориентированные на применение в виртуальных средах и предназначенные для виртуализации рабочих станций. К NVIDIA подключились такие известные компании разработчики платформ и инструментов виртуализации, как Citrix, VMware, Microsoft и за три года представили рынку комплексные решения для виртуализации с поддержкой GPU и Виртуализированных GPU (vGPU). Затем к новому направлению стали присоединяться разработчики прикладных приложений, такие как Autodesk, Adobe и другие. Стали разрабатываться новые модели лицензирования по подписке и выполняться оптимизация приложений и лицензий под применение в виртуальных средах.В представленной вашему вниманию статье рассматриваются основные принципы виртуальных рабочих станций и технологии виртуализации, какие возможности получают пользователи при использовании виртуализации с поддержкой полноценных вычислений на GPU. Как ведут себя профессиональные графические приложения, и какие возможности графических подсистем поддерживаются при работе на виртуальной рабочей станции.Материал подготовлен при поддержке наших старых друзей, - компании FORSITE, любезно предоставившей тестовую платформу с несколькими виртуальными машинами в различных конфигурациях, а также всю необходимую информацию по виртуализации рабочих станций с поддержкой полноценного ускорения графики.

Графические ускорители NVIDIA GRID K1 и K2

Основная задача графических ускорителей NVIDIA GRID заключается в предоставлении высокой производительности графики в работе с ресурсоемкими приложениями требовательными к графическим вычислениям напрямую в виртуальной среде. Компания NVIDIA предлагает две модели графических процессоров линейки GRID, – K1 и K2. В ряде случаев могут быть использованы графические ускорители линейки NVIDIA Quadro, но решения Quadro не предназначены для установки в сервера и не позволяют обеспечить необходимую для задач виртуализации плотность, а также существует необходимость в большом количестве таких ускорителей.

GPU NVIDIA GRID K2

Рассмотрим основные характеристики решений K1 и K2. Так как графические ускорители линейки GRID должны быть установлены в сервера их корпус, и система охлаждения значительно оптимизированы, обеспечивая хорошее охлаждение графическим чипам и памяти при интенсивной нагрузке. В моделях K1 и K2 лежат графические чипы на основе архитектуры NVIDIA Kepler. Чип GK107 используется в модели K1, а чип GK104 в модели K2. Модель K1 ориентирована на применение в виртуализации рабочих столов и приложений, не требующих высокой производительности от графической подсистемы, но в то же время, когда необходимо развернуть виртуальные машины для множества пользователей, в данной модели используется 4Гб графической памяти на каждый из четырех GPU. В то же время модель K2 ориентирована на более требовательные к графическим вычислениям приложения, такие как пакеты DCC. В данной модели используются более производительные GPU и быстрая память, для каждого из них также выделено по 4Гб графической памяти стандарта GDDR5.

В таблице 1.1 приведены основные технические характеристики GPU NVIDIA GRID K1 и K2.

  NVIDIA GRID K1  NVIDIA GRID K2
 Чип  4 × GK107  2 × GK104
 Частота ядра  850 MHz  745 MHz
 Частота памяти  891 MHz  2.5 GHz
 Ядра NVIDIA CUDA  768 (192 на GPU)  3072 (1536 на GPU)
 Объем памяти  16 GB (4 GB на GPU)  8 GB (4 GB на GPU)
 Шина памяти  128-bit DDR3  256-bit GDDR5
 Конфигурация памяти  32 блока по 256M × 16 DDR3  
 Коннекторы дисплеев  Нет  Нет
 Питание 1x 6-pin PCI Express коннектор 1x 8-pin PCI Express power connector1

1x 6-pin PCI Express power connector

 Общая мощность платы  130 W  225 W

Поддерживаемые

решения виртуализации

Citrix XenServer с NVIDIA GRID Hypervisor

+ XenDesktop с HDX

Windows Server 2012 + RemoteFX

Windows Server 2008 R2 + RemoteFX

VMware ESXi + View с vSGA

Citrix XenServer + XenDesktop с HDX 3D Pro

Citrix XenServer с NVIDIA NVIDIA GRID

Hypervisor + XenDesktop с HDX

Windows Server 2012 + RemoteFX

Windows Server 2008 R2 + RemoteFX

VMware ESXi + View с vSGA

Таблица 1.1. Конфигурация плат NVIDIA GRID K1 и K2. 

Если принимать во внимание фактор потребления энергии, то графический ускоритель K1 будет выгоднее по сравнению с более производительным ускорителем K2. При том же на модели K1 можно развернуть больше виртуальных машин и предоставить возможности использования производительной графики большему количеству пользователей. Но для решения более сложных задач (проектирование, 3D анимация, визуализация) все же необходимо прибегнуть к применению производительной модели K2 и разработать надежное питание энергией между всеми элементами системы.

Виртуализация рабочих столов и vGPU

Перед тем как мы перейдем к практическим экспериментам и демонстрации работы технологии в реальных приложениях, необходимо разобраться с теоретическими аспектами виртуализации рабочих столов и GPU, а так же в том, как организован сервер с NVIDIA GRID управляемый решениями Citrix.

Терминология

В данной статье мы рассматриваем виртуализацию рабочих столов, где выполняются основные приложения, предоставляя пользователям возможности полноценной рабочей станции с помощью удаленного подключения. В данном подразделе вы познакомитесь с основной терминологией.

  • Citrix Receiver – Легковесное приложение которое запускается на Windows, Mac, Linux, iOS, Android и Windows Phone устройстве пользователя и соединяется с виртуальной машиной в дата-центре на которой установлен Citrix XenDesktop.
  • Citrix XenDesktop – Продукт виртуализации рабочих столов от Citrix предоставляющий пользователю доступ к удаленному рабочему столу.
  • Citrix XenServer – Коммерческий гипервизор от Citrix который позволяет запускать множество операционных систем на одном серверном узле.
  • Выделенный GPU (Dedicated GPU) – решение, где GPU полностью используется виртуальной машиной не распределяясь между другими виртуальными машинами.
  • GPU Pass-Through – технология которая связывает виртуальную машину с GPU. Эта технология разработана NVIDIA и известна как NMOS (NVIDIA Multi-OS). Она позволяет каждой операционной системе выполняемой на сервере виртуализации напрямую использовать все возможности физического GPU.
  • Хост (Host Machine) – компьютер на котором установлен гипервизор и запущена одна или несколько виртуальных машин и являющийся хостом. Каждая из виртуальных машин называется гостевой машиной. Гипервизор предоставляет гостевым операционным системам виртуальную операционную платформу и управляет выполнением гостевых операционных систем.
  • Гипервизор (Hypervisor) – технологически гипервизор или менеджер виртуальных машин (VMM) является частью программного обеспечения, прошивка или оборудование которого создают и запускают виртуальные машины.
  • Удаленная рабочая станция (Remote Workstation) – единица рабочей станции, которая запускается в дата-центре и перенаправляется через сеть на клиентское устройство. Удаленная рабочая станция может быть доступна как из офиса пользователя, так и может быть доступна со стороны партнерского портала, в путешествии или из дома пользователя.
  • Виртуальная машина (Virtual Machine) – единица операционной системы, которая запускается поверх гипервизора, используя абстрактный образ оборудования реализуемым гипервизором.
  • Виртуализация (Virtualization)– практика абстракции виртуальной машины из физического оборудования, на котором она выполняется. На практике виртуализация используется для запуска виртуальных машин на одном физическом сервере (оборудовании).
    • Инфраструктура виртуальных рабочих столов (Virtual Desktop Infrastructure (VDI)) – практика размещения операционной системы на виртуальной машине в централизованном или удаленном сервере.
    • Виртуализация оборудования (Hardware Virtualization) – создание виртуальной машины, которая действует подобно реальному оборудованию поверх гипервизора или как поднабор оборудования. Программное обеспечение выполняемое на таких виртуальных машинах, работает поверх ресурсов физического оборудования (т.е. операционная система может загружать родные для оборудования драйверы и взаимодействовать с ними напрямую).
    • Аппаратно-виртуализированный GPU (Hardware Virtualized GPU) – платы K1 и K2 на основе чипов архитектуры NVIDIA Kepler позволяют множеству пользователей использовать возможности одного GPU и предоставляют каждому пользователю прямой доступ к "железному" GPU. Это увеличивает плотность пользователей, предоставляя им реальную производительность и совместимость.
    • Программная виртуализация (Software Virtualization) – программная виртуализация обеспечивает интерфейс между оборудованием и виртуальной машиной, создавая плотную адаптацию между различными уровнями конфигураций оборудования. На практике программы действуют аналогично аппаратным ресурсам, пропуская команды к гипервизору, который может выполнять их на реальном оборудовании или эмулируемом оборудовании.
    • Виртуальный GPU NVIDIA GRID (NVIDIA GRID vGPU) – ключевая технология, используемая для реализации виртуализации GPU. Это позволяет множеству виртуальных машин взаимодействовать напрямую с GPU. Система GRID Virtual GPU управляет ресурсами GPU которые позволяют множеству пользователей распределять возможности основного оборудования увеличивая плотность и формировать возможности полноценных PC в облаке.

Как вы можете заметить, ключевые технологии достаточно просты в понимании их назначения. Но как же реализуется инфраструктура сервера виртуальных машин на базе гипервизора Citrix XenServer и NVIDIA GRID? Для демонстрации инфраструктуры в данной статье мы приведем два примера; первый для решения VDI на основе GPU Pass-Through, а второй для VDI на основе vGPU.

NVIDIA CUDA и vGPU важная особенность

Если вы планируете использовать приложения, активно использующие GPU для ускорения вычислений, вам стоит обратить внимание на важную особенность. Технология виртуализированных GPU (vGPU) не поддерживает NVIDIA CUDA, OpenCL и Direct Compute. Это технологическая особенность присущая технологии вычислений общего назначения на GPU. Для обхода данной особенности необходимо использовать Dedicated GPU с технологией GPU Pass-Through. Это позволяет напрямую выполнять обращение из виртуальной машины к графическому процессору и "пробрасывать" GPU-accelerated приложения из виртуальной среды на реальное оборудование. При использовании vGPU вам доступны только графические API, такие как OpenGL и DirectX.

В таблице 1.2 приведены приложения, графические подсистемы которых поддерживают vGPU и функциональные ограничения, вызванные описанной выше особенностью.

Приложение

Поддержка vGPU

(OpenGL и DirectX)

Ограниченные возможности1

Редакторы 3D графики и анимации

Autodesk 3ds Max 2016

Да

Не доступен NVIDIA PhysX с GPU ускорением

Autodesk Maya 2016

Да

Не доступен OpenCL evaluator (Evaluation Manager)

Не доступна аппаратная тесселяции геометрии в OpenSubdiv

Не доступен NVIDIA PhysX с GPU ускорением

Autodesk Mudbox 2016

Да

 

Pixologic ZBrush 5

-

 

The Foundry MARI

Да

Не доступны функции с GPU ускорением (CUDA, OpenCL)

Side Effects Houdini 14

Да

Не доступна аппаратная тесселяция геометрии в OpenSubdiv

Не доступны функции с GPU ускорением в POP Grains Solver

Не доступны функции с GPU ускорением в Pyro

Maxon Cinema4D

Да

 

Blender

Да

Не доступна аппаратная тесселяция геометрии в OpenSubdiv

LightWave

Да

Не доступна аппаратная тесселяция геометрии в OpenSubdiv

 

 

 

Редакторы 2D и векторной графики

Adobe Photoshop CC

Да

Не доступны фильтры с GPU ускорением

Adobe Illustrator CC

Да

Не доступны инструменты с GPU ускорением

CorelDRAW

Да

 

Corel Painter

Да

 

 

 

 

Редакторы видео и системы пост-продакшн/композитинга

Adobe Premiere Pro CC

Да

Adobe Mercury Engine с GPU ускорением

Переходы и эффекты с GPU ускорением

Adobe After Effects CC

Да

Adobe Mercury Engine с GPU ускорением

Эффекты и фильтры с GPU ускорением

Ядро визуализации с трассировкой луча (NVIDIA OptiX)

The Foundry NUKE

Да

Не доступны функции с GPU ускорением

BlackMagic Fusion

Да

Не доступны функции с GPU ускорением

 

 

 

Системы визуализации

NVIDIA mental ray

-

Не доступны функции GPU AO и GPU GI, NVIDIA iray (CUDA)

NVIDIA iray

-

Не доступна версия с GPU ускорением (CUDA)

В Autodesk 3ds Max также не доступна версия с GPU ускорением

Chaos Group V-Ray RT

-

Не доступна версия с GPU ускорением (CUDA, OpenCL)

Blender Cycles

-

Не доступна версия с GPU ускорением (CUDA, OpenCL)

Otoy Octane Renderer

-

Не поддерживается

RandomControl ARION

-

Не поддерживается

Cebas Moskito Renderer

-

Не поддерживается

PIXAR RenderMan 20

Да (Visualizer Integrator)

 

 

 

 

1 – Отсутствие прямой поддержки CUDA и OpenCL из-за ограничения технологии vGPU.

Таблица 1.2. Поддержка vGPU со стороны приложений и ограниченные возможности

Также хочется заметить, что на текущий момент гипервизор от Citrix и реализация управляющего драйвера NVIDIA GRID для Citrix XenServer не позволяют "пробрасывать" несколько GPU в одну виртуальную машину. Поэтому вы можете использовать только NVIDIA GRID в режиме GPU Pass-Through или исключить обработку OpenGL и DirectX на аппаратном уровне, а такой GPU как NVIDIA Tesla можно "пробросить" в виртуальную среду для вычислений CUDA-приложений.Если же у вас используются не требовательные к графической подсистеме приложения или приложения, обладающие программным драйвером визуализации виртуального пространства, например Autodesk 3ds Max с драйвером Nitrous (Software), трюк с "пробросом" NVIDIA Tesla может сработать. Тогда вы получаете возможность выполнения вычислений на GPU с помощью NVIDIA CUDA, OpenCL и Direct Compute, а трехмерная сцена или модель, будут обрабатываться силами центрального процессора.

Инфраструктура виртуальных рабочих столов (VDI) с Dedicated GPU

Данная концепция носит имя Виртуальные удаленные рабочие станции (Virtual Remote Workstations) или VDI with Dedicated GPU. В данную концепцию входит предоставление неограниченных в функциях виртуальных рабочих мест с высокой производительностью свойственной персональным высокопроизводительным рабочим станциям применяемых инженерами или художниками для работы с комплексными моделями и большими массивами данных.

Общая схема реализации элементов VDI с Dedicated GPU.

В виртуальных рабочих станциях каждый из установленных в NVIDIA GRID K1 и K2 графических чипов целиком выделяется под виртуальную машину. Операционная система в виртуальной среде видит графический ускоритель и задействует его аналогично тому, как это реализовано в персональной рабочей станции. Такой подход позволяет использовать ключевые возможности современных графических ускорителей от NVIDIA и поддерживает не только API OpenGL или DirectX, но также позволяет выполнять вычисления общего назначения на GPU с помощью NVIDIA CUDA, OpenCL и Direct Compute. При этом выделенная под каждый из GPU память будет доступна в максимальном объеме (4 Гб на GPU).Если планируется использовать такие приложения как Autodesk Maya 2016, Autodesk 3ds Max 2016 с NVIDIA iray renderer и V-Ray RT GPU, а так же приложения для вычислений физических моделей, поддерживающие вычисления на GPU, данный тип виртуальных рабочих столов будет наиболее подходящим.Но у данного типа есть одно существенное ограничение. Оно заключается в том, что мы не можем использовать множество виртуальных машин и распределять каждый из GPU на плате GRID под несколько виртуальных машин. Это обусловлено описанной выше важной особенностью, – поддержкой технологии NVIDIA CUDA и других API для вычислений общего назначения на GPU.

Инфраструктура виртуальных рабочих столов (VDI) с vGPU

Вторая концепция ориентирована на развертывание нескольких виртуальных машин на каждом из GPU. Она позволяет профессиональным пользователям использовать ресурсоемкие графические приложения, требовательные к графической подсистеме (OpenGL, DirectX) без значительного снижения производительности и качества визуализации изображения и виртуального пространства. Это актуально в таких областях как проектирование в CAD и моделирование или анимация в DCC приложениях несколькими пользователями.

Общая схема реализации элементов VDI с vGPU.

На рисунке выше приведена общая диаграмма для четырех виртуальных машин выполняемых на сервере с NVIDIA GRID K2, где каждый из GPU работает с двумя виртуальными машинами. За управление распределением ресурсов GPU отвечает специальная система управления NVIDIA GRID установленная на Citrix XenServer.Как уже было сказано выше, у данной концепции есть одно существенное ограничение. Оно заключается в том, что нельзя использовать CUDA приложения. Например, такие решения для визуализации как NVIDIA iray и V-Ray RT будут доступны только в режиме работы на центральном процессоре (CPU).Эту особенность можно обойти следующим образом: вывести все вычисления на GPU в отдельный узел. Это может быть отдельный сервер с GPU линейки NVIDIA Tesla или это может быть комплексное решение в виде NVIDIA Quadro VCA. Это специальное серверное решение, которое обеспечивает высокую производительность в таких инструментах визуализации, как NVIDIA iray и V-Ray RT GPU или других решениях использующих NVIDIA CUDA. При соответствующей конфигурации прикладного программного обеспечения можно вынести вычисления из виртуальной среды на отдельные узлы и снизить нагрузку на сервер виртуализации.

Сколько виртуальных машин и пользователей поддерживаются NVIDIA GRID?

Так как мы рассматриваем две концепции реализации GPU в виртуальной среде, в данном подразделе представлены сведения о том, сколько виртуальных машин может быть развернуто на каждом из GPU и для каких задач они могут быть использованы.

  Поддерживаемые графические API NVIDIA GRID K1  NVIDIA GRID K2 
 VDI with vGPU  

DirectX 9,10,11

OpenGL 4.4

 До 32 пользователей  До 16 пользователей
VDI with Dedicated GPU 

NVIDIA CUDA

DirectX 9,10,11

OpenGL 4.4

 4 пользователя  2 пользователя

Таблица 1.3. Количество виртуальных машин и пользователей для VDI with vGPU и VDI with Dedicated GPU.

Каждый из физических GPU способен работать одновременно с 8 виртуальными машинами. Но при развертывании необходимо отталкиваться от выполняемых задач. Например, если вы хотите использовать все возможности графических ускорителей, не только обработку графических API, но и вычисления, то тогда вам будет доступно только по одному GPU на каждую виртуальную машину.Также имеется зависимость объемов памяти от выбранного типа vGPU и количества пользователей. При настройке Citrix XenServer вам будут доступны заранее подготовленные модели vGPU с фиксированным объемом памяти (таблица 1.4).

Плата

Кол-во физических GPU

Типы виртуальных GPU

Кол-во vGPU на физ. GPU

Кол-во vGPU на плату

Максимальное

разрешение

Объем выделяемой под vGPU памяти

GRID K1

4

GRID K180Q

1

4

2560x1600

Pass-trough

GRID K160Q

2

8

2560x1600

1920 Mb

GRID K140Q

4

16

2560x1600

960 Mb

GRID K120Q

8

32

2560x1600

512 Mb

GRID K100

8

32

1920x1200

256 Mb

GRID K2

2

GRID K280Q

1

2

2560x1600

Pass-trough

GRID K260Q

2

4

2560x1600

1920 Mb

GRID K240Q

4

8

2560x1600

960 Mb

GRID K220Q

8

16

2560x1600

512 Mb

GRID K200

8

16

1920x1200

256 Mb

Таблица 1.4. Типы vGPU, количество возможных vGPU на одной плате GRID, разрешение и объем памяти.

Как вы можете заметить из приведенной выше таблицы, каждый физический GPU может быть подразделен на несколько vGPU со значением кратным двум. При этом в виртуальных машинах необходимо выбирать единый профиль vGPU. А на каждом из физических GPU можно использовать профили vGPU разных типов, например на GPU 0 можно развернуть четыре виртуальные машины с профилем GRID K240Q, а на GPU 1 можно развернуть две виртуальные машины с профилем GRID K260Q. Это обусловлено технологическими решениями и распределением памяти между виртуальными машинами и пользователями. Также хочется обратить ваше внимание на литеру Q в большинстве профилей. Профили Q предоставляют виртуальной рабочей станции богатые возможности в конфигурации и возможностях драйвера аналогично драйверу для графических ускорителей линейки NVIDIA Quadro. К ним относится гибкая настройка дисплеев, поддержка профилей для профессиональных приложений CAD и DCC, а так же оптимизации производительности в работе с ресурсоемкими 3D моделями и большим объемом данных (высоко-полигональные модели, большое количество линий, высококачественные текстуры). Профиль без литеры Q обеспечивает пользователей возможностями присущими профессиональным графическим ускорителям NVIDIA NVS, которые наиболее востребованы в таких областях, как финансы и отображение большого количества 2D графики.

Распределение профилей vGPU на двух физических GPU платы NVIDIA GRID K2

Профили позволяют создавать виртуальные машины для решения различных задач менее или более требовательных к объемам графической памяти. В режиме GPU Pass-trough виртуальной машине будет выделен весь объем памяти GPU равный 4 Гб. В целом, чем больше vGPU будет создано, тем больше пользователей может быть подключено к виртуальной инфраструктуре с высокой производительностью, что существенно облегчает локальное управление ресурсами. Но помните, что чем больше пользователей мы хотим разместить на одном GPU, тем меньший объем памяти можно выделить под каждую виртуальную машину.

Категории пользователей для NVIDIA GRID и их назначение

Разработчики NVIDIA GRID заранее продумывали назначение различных типов профилей vGPU, и в каких задачах они будут применяться. Существует множество различных задач с различными требованиями к вычислительным мощностям оборудования. Где-то может потребоваться не очень большой объем памяти и производительность графики, а где-то наоборот необходим полный доступ ко всему GPU и памяти для работы с большими массивами данных.

Плата

Кол-во физических GPU

Типы виртуальных GPU

Кол-во vGPU на физ. GPU

Кол-во vGPU на плату

Назначение

GRID K1

4

GRID K180Q

1

4

Power User

GRID K160Q

2

8

Power User

GRID K140Q

4

16

Power User

GRID K120Q

8

32

Power User

GRID K100

8

32

Knowledge Worker

GRID K2

2

GRID K280Q

1

2

Designer

GRID K260Q

2

4

Designer, Power User

GRID K240Q

4

8

Designer, Power User

GRID K220Q

8

16

Designer, Power User

GRID K200

8

16

Knowledge Worker

Таблица 1.5. Категории пользователей в зависимости от типа vGPU.

В приведенной выше таблице вы можете определить тип виртуального GPU и категорию пользователя, которой он может быть назначен. Это один из важных моментов, которые необходимо соблюдать при создании виртуальных рабочих станций. В зависимости от того какой тип vGPU будет выбран и какой объем памяти будет отведен, можно распределить пользователей и их задачи.

  • Категория Designer представляет собой традиционного пользователя GPU линейки NVIDIA Quadro, данный пользователь создает и работает с комплексными наборами данных, используя интерактивные графические приложения (для 3D проектирования, медицинской диагностики и другие). Данная категория пользователя может быть использована в таких индустриях как Нефтяная и газовая промышленность, Машиностроение и производство, Индустрия развлечений, Медицинский анализ и исследования и др. Обычно пользователи данной категории работают с такими приложениями, как: Autodesk AutoCAD, Autodesk Revit, Autodesk Inventor, Autodesk 3ds Max, Autodesk Maya, Dassault Systems CATIA, SolidWorks, Enovia, Siemens NX.
  • Категория Power User представляет собой пользователя использующего визуальные данные, такие как 3D изображения, 2D графики и диаграммы. К данной категории пользователей также можно отнести тех, кто пытался применять виртуализацию рабочих столов без ускорения графических приложений со стороны GPU и не был удовлетворен производительностью. Конечно вы так же можете использовать эту категорию пользователя для работы с полноценными 3D приложениями, когда проектировщики или дизайнеры выполняют работу над отдельными объектами или элементами сцены, производительности vGPU и объемов памяти отводимых для них будет вполне достаточно для решения большинства задач.
  • Категория Knowledge Worker представляет собой типичного офисного сотрудника, который использует офисные приложения, электронную почту, видеоконференции и мультимедийные интернет приложения. В контексте данной статьи эта категория пользователей не будет рассматриваться, так как она наименее выгодна с точки зрения анализа производительности графической подсистемы, а офисные приложения не обладают высокими требования к высокопроизводительной графике.Наиболее интересными в плане исследования производительности и реализации технологий являются пользователи категорий Designer и Power User. В принципе большинство CAD и DCC приложений могут работать как с физическим GPU, так и vGPU. Это обусловлено тем, что графические ядра программ в основном используют API OpenGL или DirectX, а такие возможности как вычисления общего назначения представлены в узком спектре задач.

render.ru

GRID K2 - характеристики и тесты

NVIDIA начала продажи GRID K2 11 мая 2013 по рекомендованной цене 5,199 USD. Это десктопная видеокарта на архитектуре Kepler и техпроцессе 28 нм, в первую очередь рассчитанная на дизайнеров. На ней установлено 2x 4 Гб памяти GDDR5 на частоте 5 ГГц, и вкупе с 2x 256-битным интерфейсом это создает пропускную способность 2x 160.0 Гб/с.

С точки зрения совместимости это 2-слотовая карта, подключаемая по интерфейсу PCIe 3.0 x16. Длина референсной версии – 267 мм. Для подключения требуется 1 8-pin дополнительный кабель питания, а потребляемая мощность – 225 Вт.

Она обеспечивает слабую производительность в тестах и играх на уровне 7.99% от лидера, которым является NVIDIA Quadro P6000.

Общая информация

Сведения о типе (для десктопов или ноутбуков) и архитектуре видеокарты, а также о времени начала продаж и стоимости на тот момент.

Место в рейтинге производительности

 

Архитектура

Kepler

 

Кодовое имя

GK104

 

Тип

Для рабочих станций

 

Дата выхода

11 мая 2013

 

Цена на момент выхода

5,199 USD

 

Характеристики

Количественные параметры: количество шейдеров, частота видеоядра, техпроцесс, скорость текстурирования и вычислений. Непрямым образом говорят о производительности видеокарты, хотя для точной оценки необходимо рассматривать результаты бенчмарков и игровых тестов.

Количество шейдерных процессоров

2x 1536

 

Частота ядра

745 МГц

 

из 1607

Число транзисторов

3,540 млн

 

Технологический процесс изготовления

28 нм

 

Энергопотребление (TDP)

225 Вт

 

Скорость текстурирования

2x 95.36 млрд/сек

 

Производительность с плавающей точкой

2x 2,289 gflops

 

Совместимость и размеры

Параметры, отвечающие за совместимость видеокарты с остальными компонентами компьютера. Пригодятся например при выборе конфигурации будущего компьютера или для апгрейда существующего. Для десктопных видеокарт это интерфейс и шина подключения (совместимость с материнской платой), физические размеры видеокарты (совместимость с материнской платой и корпусом), дополнительные разъемы питания (совместимость с блоком питания). Для ноутбучных видеокарт это предполагаемый размер ноутбука, шина и разъем подключения, если конечно видеокарта подключается через разъем, а не распаивается на материнской плате.

Интерфейс

PCIe 3.0 x16

 

Толщина

2 слота

 

Дополнительные разъемы питания

1x 8-pin

 

Параметры установленной на видеокарте памяти - тип, объем, шина, частота и пропускная способность. Для встроенных в процессор видеокарт, не имеющих собственной памяти, используется разделяемая - часть оперативной памяти.

Тип памяти

GDDR5

 

Максимальный объём памяти

2x 4 Гб

 

Ширина шины памяти

2x 256 бит

 

Частота памяти

5000 МГц

 

Пропускная способность памяти

2x 160.0 Гб/с

 

Здесь перечислены поддерживаемые видеокартой технологические решения. Такая информация понадобится, если от видеокарты требуется поддержка конкретных технологий.

Тесты в бенчмарках

Это результаты тестов на производительность рендеринга в неигровых бенчмарках. Общий балл выставляется от 0 до 100, где 100 соответствует самой быстрой на данный момент видеокарте.

Средняя производительность в тестах

7.99

 

 

Хэшрейт майнинга

Производительность видеокарты в майнинге криптовалют. Обычно результат измеряется в мхэш/c - количество миллионов решений, генерируемых видеокартой за одну секунду.

Bitcoin / BTC (SHA256)

114 Mh/s

 

 

Тесты в играх (FPS)

Приводятся результаты видеокарты в играх, значения измеряются в FPS. Средняя производительность в играх - число от 0 до 100, где 100 соответствует самой быстрой видеокарте. Чем старше игра, тем меньшее влияние оказывают результаты в ней на среднюю производительность видеокарты.

Средняя производительность в играх

2.26

 

 

technical.city

Видеокарты NVIDIA GRID K1 и K2

Эффективно делим ресурсы GPU и получаем все плюсы VDI технологии для конструкторов и разработчиков

Внимание, это только примеры, вы можете приобрести как все решение в комплексе, так и его отдельные компоненты или, возможно, у вас уже есть необходимые ресурсы и нужна только поддержка наших инженеров.

Мы готовы привлекать к тестированию наших партнеров, разработчиков CAD/CAM/CAE приложений:

В основе представленных здесь решений лежит передовая технология для виртуализации NVIDIA GRID. Видеокарты NVIDIA GRID K1 и K2 прекрасно подходят для организации инфраструктуры VDI с высокими требованиями к качеству изображения.

Далее более подробно рассказывается про параметры и цены на NVIDIA GRID K1 и K2.

  • VDI 16 рабочих мест для AutoCAD.

    (конфигурация №73468)

    Сервер Тринити. Основные компоненты решения:
    • CPU: Intel Xeon 8C/16T E5-2640v2 - 2 шт.
    • RAM: 16GB 1600MHz DDR3 - 8 шт.
    • GRID K1 - 1 шт.

    Ориентировочная стоимость аппаратной части: $8 615 Ориентировочная стоимость ПО Citrix: $10 000 c поддержкой на 1 год.

    Итого стоимость: $18 615

  • VDI 16 рабочих мест для проектирования (SolidWorks, Siemens NX).

    (конфигурация №73470)

    Сервер Тринити. Основные компоненты решения:
    • CPU: Intel Xeon 10C/20T E5-2660v2 – 2 шт.
    • RAM: 16GB 1866MHz DDR3 – 16 шт.
    • GRID K2 – 2 шт.

    Ориентировочная стоимость аппаратной части: $17 480 Ориентировочная стоимость ПО Citrix: $12 100 c поддержкой на 1 год.

    Итого стоимость: $29 580

  • Вычислительная нода с производительностью 8.6 TFlops (SP)/2.9 TFlops (DP).

    (конфигурация №73471)

    Сервер Тринити. Основные компоненты решения:
    • CPU: Intel Xeon 10C/20T E5-2680v2 - 2 шт.
    • RAM: 32GB 1333MHz DDR3L - 16 шт.
    • Tesla K40 - 2 шт.

    Ориентировочная стоимость аппаратной части: $28 915

    Итого стоимость: $28 915

 

   

Технология NVIDIA GRID: решения для виртуализации

Технология NVIDIA GRID построена на базе технических и программных решений в области ускорения графики, разработка подобных решений началась еще 20 лет назад. С помощью видеокарт NVIDIA GRID K1 и K2 стало возможным получать высококачественную графику на виртуальных компьютерах и в приложениях.

Благодаря высокой производительности, которой обладают видеокарты NVIDIA GRID, пользователи виртуальных рабочих станций получают полный доступ к любым графическим приложениям. Данная технология позволяет более эффективно работать с любой графикой, даже с 3D. Информацию по специальным условиям и ценам на видеокарты NVIDIA GRID K1 и K2 вы можете уточнить у наших специалистов.

Видеокарты NVIDIA GRID K1 и K2 - цена и качество в идеальном соотношении

Видеоадаптеры NVIDIA GRID K1 и K2 построены на базе архитектуры Kelper и обладают оптимизированными дизайном. Технически они реализованы на базе нескольких графических процессоров. Так, производители смогли сделать плотность пользователей практически максимальной.

У видеокарты NVIDIA GRID K1 4 процессора, а также 16 Gb памяти. Этого достаточно даже для самых производительных приложений. Благодаря технологиям виртуализации, эту карту могут одновременно использовать 32 пользователя.

NVIDIA GRID K2 не настолько производительна. В отличии от K1 она оснащена всего двумя графическими процессорами и памятью в 8 Gb. Это отличное решение для виртуализации в небольших компаниях. Число пользователей, которые могут одновременно пользоваться этой картой - 16. Соответственно цена видеокарты NVIDIA GRID K2 несколько ниже, чем у K1, но это отличное решение для небольшого офиса.

NVIDIA GRID - это передовая технология для виртуализации и надежное, энергоэффективное и производительное решение для создания ИT-инфраструктуры.

www.trinitygroup.ru

Решения на базе NVIDIA GRID от ведущих технологических компаний

Ведущие технологические компании создают решения на базе NVIDIA GRID

Решения на базе GRID от Citrix, Microsoft, VMware; Серверы на базе GRID от Cisco, Dell, HP, IBM

За дополнительной информацией обращайтесь: Ирина Шеховцова NVIDIA Corporation Тел.: +7 (495) 981 03 00 доб. 10777 E-mail: [email protected]

САН-ХОСЕ, Калифорния—GTC 2013—19 марта, 2013—NVIDIA сегодня объявила о том, что компании впервые могут получить виртуальные рабочие столы с GPU-ускорением и поддержку профессиональных графических приложений из облака на любом устройстве, в любом месте, в любое время.

С помощью технологии NVIDIA GRID™ компании получают преимущества виртуализации – надежность, управляемость и гибкость, без ущерба функциональности ПК.

Серверы на базе NVIDIA GRID предлагают компании Cisco, Dell, HP и IBM. А Citrix, Microsoft и VMware предлагают программное обеспечение под NVIDIA GRID.

“Сегодня IT-отделы компаний сталкиваются с серьезной проблемой: все больше и больше пользователей используют для работы свои собственные устройства, чтобы обеспечить себе комфорт и мобильность, - говорит Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang), соучредитель и генеральный директор NVIDIA. – Виртуализация позволяет решить эту проблему и предоставить сотрудникам компаний надежный и удобный доступ к корпоративным ресурсам, однако о производительности и функциональности здесь приходится забыть. С технологией GRID компромиссы уходят в прошлое”.

Корпоративные решения NVIDIA GRID включают программное обеспечение NVIDIA GRID VGX – полноценный набор библиотек для GPU-виртуализации, удаленной работы и управления – а также платы NVIDIA GRID K1 и K2, созданные специально для требовательных серверных окружений.

Программное обеспечение NVIDIA VGX™ обеспечивает возможности виртуализации и удаленной работы для графических процессоров NVIDIA GRID и имеет лицензию от Citrix для использования в XenDesktop®, XenApp® и XenServer®, лицензию от VMware для vSphere и Horizon View и лицензию Microsoft для RemoteFX.

Платы NVIDIA GRID K1 с четырьмя графическими процессорами на базе архитектуры NVIDIA Kepler™ и 16ГБ памяти поддерживают работу максимального количества пользователей в одновременном режиме. Платы NVIDIA GRID K2, с двумя GPU Kepler на борту и 8ГБ памяти, созданы для решения специфических задач пользователей графически тяжелых приложений.

Cisco, Dell, HP и IBM представили серверы с платами NVIDIA GRID K1 и K2:

  • Cisco UCS C240 M3
  • Dell PowerEdge R720
  • HP ProLiant WS460c Gen8 и HP ProLiant SL250 Gen8
  • IBM iDataPlex dx360 M4

Для того чтобы удовлетворить потребности клиентов в сертифицированных приложениях, NVIDIA запускает программу сертификации и тестовый центр, где ведущие OEM-производители и разработчики ПО смогут тестировать и сертифицировать свои решения. Чтобы ускорить вывод на рынок готовых продуктов, NVIDIA и Citrix работают над созданием программы верификации, которая позволит OEM-производителям и разработчикам ПО проводить быструю валидацию своих продуктов на платах NVIDIA GRID K1 и K2 и решениях Citrix XenDesktop.

Ведущие производители продуктов виртуализации поддерживают NVIDIA GRID K1 и K2 “Большие компании хотят использовать преимущества глобализации и мобильности, являющиеся сегодня мировым трендом, путем виртуализации рабочих столов и приложений, чтобы пользователи могли работать в любом месте, в любое время и на любом устройстве, не подвергая риску интеллектуальную собственность компании, - говорит Боб Шульц, вице-президент и генеральный менеджер Desktops and Apps в Citrix. – С помощью плат NVIDIA GRID K1 и K2 в сочетании с Citrix XenDesktop и Citrix XenApp с технологией HDX компании могут предоставлять пользователям доступ к самым тяжелым приложениям для работы с графикой, открывая для них богатые интерактивные возможности на любом устройстве”.

“С Windows Server 2012 были представлены новые потрясающие технологии, включая Microsoft RemoteFX с его новыми графическими возможностями для пользователей VDI, - отмечает Клаас Лэнгаут (Klaas Langhout), директор по серверным и инструментальным решениям в Microsoft. – RemoteFX и платы NVIDIA GRID K1 и K2 помогают компаниям запускать мультимедийные и 3D приложения на виртуальных рабочих столах пользователей. Пользователи VDI получают интерактивность, недоступную ранее на их прежних машинах”.

«Одним из основных достижений в недавно представленном VMware Horizon View 5.2 является добавление ускорения графики для виртуальных пользователей настольных систем, - говорит Фил Монтгомери, старший директор направления End User Computing в VMware. - Объединив серверы на базе NVIDIA GRID с VMware Horizon View, мы можем обеспечить пользователей Horizon View, которые работают с графикой, например занимаются обработкой медицинский изображений или дизайном, расширенными возможностями в безопасном режиме. Графически тяжелые приложения могут быть безопасно доставлены из контролируемого центра обработки данных в любой точке мира на любой тип устройств, включая мобильные, делая работу сотрудников еще более комфортной».

Ведущие производители оборудования поддерживают NVIDIA GRID K1 и K2 «Концепция технологии NVIDIA GRID совпадет с видением Cisco облачных технологий и обеспечения удаленного доступа к мультимедийным приложениям, - отмечает Сатиндер Сэтхи (Satinder Sethi), вице-президент по маркетингу Datacenter Group в Citrix. - С нашими последними продуктами UCS, работающими на процессорах GRID, процесс работы становится интерактивным вне зависимости от того, где находится пользователь – в офисе или работает удаленно».

«Проблема предоставления клиентам возможности виртуализировать свои рабочие места крайне актуальна для Dell. Технология NVIDIA GRID сделает наши решения более удобными для проектирования и работы с графикой, - говорит Салли Стивенс (Sally Stevens), вице-президент по маркетингу направления Dell PowerEdge. - Начиная с PowerEdge R720 в этом месяце и далее, корпоративные решения компании, начиная от рабочих станций Dell Precision и заканчивая Dell Desktop Virtualization Solutions (DVS), будут обеспечивать пользователям возможности для удаленной работы с требовательными графическими приложениями, позволяя пользователям быть более мобильными и защищенными».

“Компаниям в таких областях, как производство, проектирование, нефть и газ, нужна виртуализированная клиентская платформа с 3D графикой для снижения себестоимости места и развития бизнеса, - говорит Чак Смит (Chuck Smith), вице-президент отдела Blades to Cloud, Industry Standard Servers and Software, HP. - С платами NVIDIA GRID K1 и K2 в составе HP ProLiant WS460c Generation 8 Server Blade такие компании могут использовать преимущества блейд-инфраструктуры, поддерживающей виртуализированные клиентские решения с графикой высоко плотности”.

О NVIDIA GRID Программно-аппаратный комплекс NVIDIA GRID обеспечивает GPU-ускорение ЦОД для конечных пользователей. Он включает корпоративные решения NVIDIA GRID; систему визуальных вычислений NVIDIA GRID VCA для малых и средний компаний; и платформу облачных игр NVIDIA GRID для компаний, предоставляющих услуги в игровой сфере.

О компании NVIDIANVIDIA (NASDAQ: NVDA)открыла миру мощь компьютерной графики с изобретением GPU в 1999 году. На сегодняшний день процессоры NVIDIA обеспечивают мощностью большое число продуктов от смартфонов до суперкомпьютеров. Мобильные процессоры NVIDIA используются в сотовых телефонах, планшетах и информационно-развлекательных системах. Геймеры доверяют GPU, так как они позволяют погрузиться в невероятные миры. Профессионалы используют их для создания визуальных эффектов в кино и проектирования, начиная от гольф-клубов и заканчивая авиалайнерами. Исследователи работают с GPU для расширения границ наук при помощи высокопроизводительных вычислений. Компания обладает более 5 000 патентами по всему миру, включая те, что легли в основу современных вычислений. Подробнее смотрите www.nvidia.ru.

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о влиянии и преимуществах GRID, а также о влиянии патентов компании на современные вычисления, приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 27 января 2013 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

###

© Компания NVIDIA®, 2013. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA, GRID, Kepler и NVIDIA VGX являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.

www.nvidia.ru


Смотрите также