Информационным системам всё сложнее и сложнее справляться с непрестанно растущими объёмами информации. Справиться с проблемой помогли серверы с GPU. Это системы, в которых используются графические процессоры. Они могут использоваться для больших вычислений, рендеринга, обучения искусственного интеллекта, майнинга и прочих ресурсоемких процессов. В статье разберём, что собой представляют серверы с графическим процессором, каковы их преимущества и сфера применения.
Что такое виртуальный сервер с видеокартой
Он представляет собой вычислительный ресурс, который объединяет в себе мощности виртуализации и графических ускорителей. С его помощью пользователи могут выполнять ресурсоёмкие задачи дистанционно, получая высокую производительность и простой доступ к графическим ресурсам. В основе этой технологии лежит использование физических видеокарт на сервере или виртуализация графических ресурсов на уровне программного обеспечения.
Возможностью запуска графических приложений на удаленном сервере активно пользуются организации, работающие с большими объемами данных. Вычислительные мощности, полученные через услугу аренды сервера с GPU, позволяют снизить затраты на оборудование и обслуживание, облегчают управление инфраструктурой.
Чем GPU отличается от CPU
Но что мешает пользоваться обычными серверами с CPU? Дело в том, что у них разный способ потоковой обработки операций, связанный с функциональными особенностями каждого из процессоров. В CPU операции могут выполняться только последовательно. Одна задача может начать выполняться только после того, как завершится другая. Существует система приоритетов для более важных процессов, но они всё равно будут находиться в очереди на исполнение. Любая ошибка, которая возникнет при выполнении той или иной задачи, остановит всю работу.
Каждый процесс обрабатывается в ядре. В современных видеокартах их более одного, то есть несколько задач может решаться параллельно, но при этом в одном ядре поток всё так же последовательный.
В GPU принцип совершенно иной. Процессор состоит из большого количества ядер, объединенных в блоки, и операции внутри этих ядер выполняются параллельно. Следовательно, одновременно может выполняться множество вычислений, и, если где-то возникает ошибка, она не рушит всю работу. Это ведёт к тому, что производительность GPU в несколько раз выше, чем у CPU.
Отличается и доступ к памяти. Графический процессор не нуждается в ёмкой памяти, запись и чтение данных выведены в отдельный процесс.
Как работает виртуальный сервер с GPU
Он работает на основе технологии виртуализации, которая позволяет эффективно использовать графические ресурсы физического оборудования для запуска графически интенсивных приложений на виртуальных машинах. Работа сервера с графическим процессором строится следующим образом:
1. Физическая видеокарта: На физическом сервере установлена одна или несколько мощных видеокарт.
2. Гипервизор: На физическом «железе» работает гипервизор, который управляет виртуализацией ресурсов. Гипервизор может быть OpenStack, VMware vSphere, Microsoft Hyper-V. Он создает и управляет виртуальными машинами (VM) на физическом сервере.
3. Виртуальные машины: Пользователи создают виртуальные машины, используя гипервизор. Эти виртуальные машины имеют доступ к выделенным или виртуальным графическим ресурсам.
4. Графический драйвер и API: Внутри каждой виртуальной машины устанавливается специальный драйвер, который обеспечивает взаимодействие между VM и физической видеокартой. Также используются графические API, такие как OpenGL или DirectX, чтобы обеспечить поддержку графики в приложениях.
5. Виртуализация GPU: Технологии виртуализации GPU, такие как NVIDIA GRID или AMD MxGPU, могут использоваться для разделения ресурсов физической видеокарты между несколькими виртуальными машинами. Это позволяет множеству VM одновременно использовать графические ресурсы, будучи изолированными друг от друга.
6. Запуск приложений для работы с графикой: Пользователи могут устанавливать и запускать приложения на своих виртуальных машинах точно так же, как на локальном компьютере. Виртуальная машина отправляет запросы на выполнение графических задач на физическую видеокарту через графический драйвер и API.
7. Обработка и визуализация: Физическая видеокарта выполняет расчеты и обработку графики, затем отправляет результаты обратно в виртуальную машину для визуализации. Это позволяет пользователям видеть и взаимодействовать с графическими элементами приложений.
8. Изоляция и управление ресурсами: Гипервизор управляет доступом виртуальных машин к графическим ресурсам, обеспечивая изоляцию, а также равномерное распределение вычислительных мощностей.
9. Мониторинг и управление: Администраторы могут отслеживать использование графических ресурсов, настраивать параметры виртуальных машин и управлять вычислительными ресурсами.
Преимущества виртуального сервера с видеокартой
1. Высокая производительность: Ключевое преимущество для вычислений и работы с графикой. Это особенно важно для таких задач, как 3D-рендеринг, машинное обучение и научные вычисления. GPU минимум в 8 раз быстрее CPU.
2. Стабильность. Системы отличаются стабильной надёжной работой даже при повышенных нагрузках. Инфраструктура будет функционировать без сбоев и простоев.
3. Экономия времени и ресурсов: Использование виртуальных серверов с видеокартами позволяет избежать покупки и обслуживания дорогих физических видеокарт. Это экономит время и ресурсы компании.
4. Масштабируемость: Серверы с графическим процессором легко масштабируются. Вы можете увеличить или уменьшить количество ресурсов в зависимости от текущих потребностей.
5. Индивидуальная конфигурация. Ресурсы можно подобрать, исходя из запросов компании. Также есть возможность платить только за фактически потребляемые ресурсы.
6. Доступность из любой точки мира: Вы можете получить доступ к серверу из любого места с помощью интернета. Это делает их удобными для удаленной работы и совместной работы над проектами.
7. Защита от DDoS-атак. Арендованные серверы имеют базовую защиту от DDoS, что защитит вас от утечки данных.
Примеры использования
Графические процессоры в первую очередь были предназначены работы с тяжёлой графикой. Но благодаря своей высокой производительности, они прекрасно показывают себя в сложных вычислениях, машинном обучении и многом другом.
Задачи, которые решают сервера с GPU:
- Графический дизайн: Дизайнеры могут использовать сервис для выполнения сложных задач по обработке изображений, по 3D-моделированию, дизайну, рендерингу видео;
- Машинное обучение и искусственный интеллект. Исследователи и инженеры могут обучать глубокие нейронные сети, выполнять сложные вычисления в области машинного обучения.
- Игровые серверы: Онлайн-игровые компании могут создавать высокопроизводительные игровые серверы для обеспечения отличного опыта игроков.
- Научные исследования: В учебных и научных центрах виртуальные серверы с видеокартами используются для моделирования и анализа данных, требующих больших вычислительных мощностей. С их помощью выполняют вычисления для научных исследований любых направлений, статистические расчеты, создают прогностические модели;
- Криптография и криптоанализ. GPU могут быть использованы в криптографии и криптоанализе для выполнения различных вычислительных задач по шифрованию и дешифрованию данных, а также для анализа криптографических алгоритмов и ключей;
- Майнинг и блокчейн. Графические процессоры широко используются для майнинга криптовалют, таких как биткоин, поскольку майнинг включает в себя выполнение сложных вычислительных задач.
Заключение
Виртуальные серверы с видеокартами позволили сделать новый шаг в обработке графики и выполнении ресурсоёмких задач. Высокая производительность, масштабируемость и доступность делают их ценным инструментом для работы с графикой, научных исследований, машинного обучения и многого другого.
