Nvidia grid m60 2q

Nvidia grid m60 2q

Описание

NVIDIA начала продажи GRID M60-2Q 30 августа 2015. Это десктопная видеокарта на архитектуре Maxwell 2.0 и техпроцессе 28 нм, в первую очередь рассчитанная на дизайнеров. На ней установлено 2 Гб памяти GDDR5 на частоте 5.01 ГГц, и вкупе с 256-битным интерфейсом это создает пропускную способность 160.4 Гб / s.

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

Она обеспечивает слабую производительность в тестах и играх на уровне 22.30% от лидера, которым является NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti.

Компания NVIDIA, один из главных разработчиков мощных графических и вычислительных решений, анонсировала новую версию инфраструктуры VDI (Virtual Desktop Infrastructure) под названием Grid 2.0, обеспечивающую возможность «облачной» работы с профессиональными 3D-приложениями и требовательными современными играми. Первая версия Grid была представлена ещё в 2013 году и базировалась на архитектуре Kepler, новая же версия использует более прогрессивную архитектуру Maxwell.

Анонс состоялся на конференции VMworld 2015, посвящённой различным аспектам и решениям виртуализации, а также облачным вычислениям, которая проходила в Сан-Франциско и сегодня завершает свою работу. Новой платформе понадобились и новые аппаратные решения — и они также были анонсированы. Речь идёт о новых ускорителях серии Tesla — M60 и M6. Первый является идейным наследником Grid K2, но если последний использовал два процессора GK104 (1536 ядер CUDA на чип), то новая модель получила два чипа GM204 (2048 ядер CUDA на чип). Каждый процессор имеет свой банк памяти объёмом 8 Гбайт, теплопакет варьируется в пределах от 225 до 300 ватт.

Tesla M60 представляет собой двухслотовую полноразмерную карту расширения для установки в соответствующие корпуса. Тактовые частоты графических процессоров и памяти оптимизированы для бесперебойной работы в режиме 24/7. Это первое двухпроцессорное решение NVIDIA на базе архитектуры Maxwell. Оно поддерживает одновременную работу до 32 пользователей и может отдавать 36 видеопотоков H.264 в разрешении 1920 × 1080 при частоте кадров 30 FPS. По всей видимости, компания выпустит и игровой вариант на базе двух процессоров Maxwell, но будут ли это GM204 или более мощные GM200 — пока неизвестно; ввиду грядущего анонса AMD Radeon R9 Fury X2 более вероятен второй вариант.

Вторая анонсированная модель, ускоритель Tesla M6 также представляет существенный интерес. В нём используется один чип GM204 с усечённой до 1536 ядер CUDA конфигурацией. Но самое интересное, что это мобильное решение, выполненное в форм-факторе MXM. Такой подход позволит повысить плотность размещения графических процессоров в blade-серверах, а кроме того, возможно создание и соответствующих мобильных рабочих станций с поддержкой Grid 2.0. Теплопакет Tesla M6 лежит в рамках 75‒100 ватт. По сути, перед нами версия GeForce GTX 980M, но частоты Tesla M6 также оптимизированы для постоянной нагрузки и они, вероятнее всего, несколько меньше. Карта поддерживает до 16 пользователей и 18 видеопотоков H.264 в разрешении 1920 × 1080 при частоте кадров 30 FPS. Цены пока не оглашены, сами карты будут доступны, начиная с 15 сентября у партнёров NVIDIA, таких, как HP, Dell и Cisco.

Ускорители серии Tesla рассчитаны на интеграцию в серверные системы охлаждения

Что касается преимуществ новой версии инфраструктуры NVIDIA Grid, то они очевидны: вдвое увеличено количество пользователей на один сервер, теперь их может быть до 128. Вдвое выросла и производительность, появилась поддержка компактных blade-решений, а значит, возросла плотность упаковки графических чипов в пересчёте на стойку. Поскольку в серверной среде и в сфере HPC широко используется операционная система Linux, NVIDIA внедрила поддержку этой ОС в Grid 2.0. Виртуальное окружение Linux теперь работает с ускорением трёхмерной графики как в Citrix, так и в VMware. Кроме того, появилась поддержка высоких разрешений, в частности, мониторов формата 4K.

Читайте также:  Таблица простых чисел до 10000000000000

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.

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.

Читайте также:  Чем отличается мальборо голд от мальборо ред

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 connector 1

1x 6-pin PCI Express power connector

Общая мощность платы 130 W 225 W

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.

  • CitrixReceiver – 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.
  • CitrixXenDesktop – Продукт виртуализации рабочих столов от Citrix предоставляющий пользователю доступ к удаленному рабочему столу.
  • CitrixXenServer – Коммерческий гипервизор от Citrix который позволяет запускать множество операционных систем на одном серверном узле.
  • ВыделенныйGPU (DedicatedGPU) – решение, где GPU полностью используется виртуальной машиной не распределяясь между другими виртуальными машинами.
  • GPUPass-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 (HostMachine) – 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 (RemoteWorkstation) – 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 (VirtualMachine) – 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 (VirtualDesktopInfrastructure (VDI)) – практика размещения операционной системы на виртуальной машине в централизованном или удаленном сервере.
  • Виртуализация оборудования (HardwareVirtualization) – 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-виртуализированныйGPU (HardwareVirtualizedGPU) – 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 (SoftwareVirtualization) – 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.
  • ВиртуальныйGPUNVIDIAGRID (NVIDIAGRIDvGPU) – 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.
Читайте также:  Виртуальный сервер mac os

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 возможности 1

Редакторы 3D графики и анимации

Ссылка на основную публикацию
Manli gtx 550 ti характеристики
Каждый пользователь стационарного компьютера рассчитывает собрать надежную и производительную систему не только для учебы, работы, но и для игр. И...
Hisuite не видит телефон huawei honor
Huawei HiSuite – программа, отвечающая за возможность синхронизации мобильных устройств Huawei, имеющих операционную систему Google Android, с компьютером. Она нужна...
Hitman blood money отзывы
Скажите, что вы будете делать, приметив на светской вечеринке мрачного лысого субъекта в строгом черном костюме? Да ничего, мало ли...
Mass effect andromeda спутники
Тип задания: Союзники и отношения Требуемые условия: Установить аванпосты Инициативы, как минимум на двух планетах Начальная локация: Любая планета, где...
Adblock detector