支持多块GPU,NVIDIA vGPU 7.X正式发布

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vGPU 7.X有以下几点特性:一是对多GPU支持。对于算力要求比较高的用户,需要多块GPU。通过虚拟化的方式是将多个物理GPU给到虚拟机,虚拟机需要高算力的就给它高算力,需要低算力的时候就给它低算力。

  【51CTO.com原创稿件】AI时代,企业对于高性能计算的需求越来越迫切,特别着随着深度学习和AI应用的不断演进,图形计算已经成为企业不可缺少的重要算力。NVIDIA Proviz亚太区业务主管沈威认为,对于深度学习的企业用户来说,GPU的使用在数据中心已经变成常态的配置。所以,NVIDIA开始从vGPU的图形计算开始往纯数据中心发展,这是因为NVIDIA硬件是先从工作站往数据中心发展的,因此从虚拟化角度来说也将是从工作站往数据中心发展。

  两年前,vGPU 5.0引入了vGPU做计算的概念,vGPU既可以用来做图形的应用,也可以用来做计算应用,通过软件方式,重新定义了GPU。如今,vGPU7.1可以把多个物理GPU虚拟化后分配给某一个用户,实现两个功能:一是对于性能要求不高的场景,比如图形场景、教学场景和开发测试场景。二是针对对算力要求非常高的用户,这时候可以使用多vGPU功能把它分配给到每一个虚机提供给这些用户。NVIDIA GPU虚拟化高级解决方案架构师张洁表示,所以,vGPU7.X解决方案比之前的版本更加灵活,符合vGPU解决方案发展的趋势。

  据张洁介绍,vGPU 7.X有以下几点特性:一是对多GPU支持。对于算力要求比较高的用户,需要多块GPU。通过虚拟化的方式是将多个物理GPU给到虚拟机,虚拟机需要高算力的就给它高算力,需要低算力的时候就给它低算力。比如一个高校有时需要低算力,有时需要高算力。需要低算力的场景一般是教学场景,学生需要低算力的GPU做教学实践和实训。而老师做科研需要很高算力的GPU。

  虚拟化可以让其合二为一,比如学生在上实训课的时候,把整个GPU资源池里的GPU进行切割,以低算力的方式提供给。学习之后,GPU就能充分释放,就能够把物理GPU给到某一个老师或某一个教授做科研相关的工作。因此,虚拟化可以让它变得更灵活。

  二是vMotion动态迁移。有一些不太适合通过硬件的形式实现的功能,可以通过使软件实现。比如在数据中心有热迁移,现在已经能够支持VMware和Citrix的服务器虚拟化平台在数据中心中挂上vGPU虚拟机,在数据中心进行业务不中断的迁移。数据中心的用户可以把他大量的GPU业务放到虚拟化平台上,放到GPU资源池里进行实现。

  三是图形虚拟化已经相对成熟,现在需要把虚拟化上大量的计算特性加到vGPU里。NVIDIA的目标是让vGPU的特性和物理GPU特性完全一模一样,这样能够方便传统的物理GPU用户通过虚拟GPU解决方案平滑、无缝地迁移到数据中心。

  在物理GPU上,NVIDIA发布了整机解决方案DGX-1。DGX-1配合NVIDIA GPU Cloud (NGC)把NVIDIA优化好的人工智能神经网络框架下载到DGX-1这种一机8卡或一机16卡的环境里做训练。同样可以把NGC配合NVIDIA vGPU软件去用,把NGC上优化好的Docker镜像直接下载到vGPU环境里,进行推理和训练。所以,传统物理环境里的特性都会被移植到虚拟化的环境里,经过验证以确保性能和兼容性。

  四是支持Tesla T4,这是全新基于图灵架构的GPU。它有Tensor Core做人工智能加速,RT Core做实时光线追踪加速,有CUDA Core做图形和计算。

  关于vGPU 7.X版本的应用场景拓展,NVIDIA官方也给到了建议。首先是Windows 10。2020年1月份,微软将会正式停止对Win 7的支持,越来越多用户会迁移到Win10,所以也将会有越来越多虚拟桌面的用户会迁移到Windows 10。

  Window 10对GPU的要求比较高。因此,在虚拟桌面场景里,有GPU和没有GPU用户的体验是完全不一样的——如果有GPU,用户的体验会大大增强,可以帮助客户的最终用户接受桌面虚拟化的改造和迁移,能帮助客户更好地推广桌面虚拟化,更好地进行的桌面、终端、数据的管理。

  通过GPU虚拟化,在虚拟桌面服务器上插上一块GPU进行切割,切割完了之后给它一个vGPU,当虚拟桌面上有了vGPU以后,性能就会有所改善,用户体验就会变得更好,会接近于物理机的体验。

  二是5.0版本时,GPU就支持计算。一些对GPU算力要求非常高的离线渲染场景,可以用GPU来完成。因此,支持多GPU分配的7.X的版本,可以提升渲染的效率。

  三是在AI场景里,深度学习推理都会用GPU来实现。

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责任编辑:张诚 来源: 51cto
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