Ulasan produk: workstation GPU virtual NVIDIA
Hardware

Ulasan produk: workstation GPU virtual NVIDIA

Unit pemrosesan grafis (GPU) telah berevolusi dari silikon yang hanya diperhatikan oleh para gamer menjadi sesuatu yang sekarang banyak digunakan untuk mempercepat aplikasi yang membutuhkan daya. GPU sekarang penting untuk pembelajaran mesin, desain dan visualisasi, serta analitik data. Salah satu tantangan bagi banyak organisasi adalah aksesibilitas ke sistem yang mendukung GPU karena biaya awal bisa sangat tinggi dan banyak organisasi tidak memiliki keterampilan teknis untuk menerapkan perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk memanfaatkan teknologi sepenuhnya.

Selain itu, karena pandemi, ada tren pekerjaan jarak jauh yang kini telah berkembang menjadi banyak bisnis yang karyawannya bekerja dari rumah secara permanen. Ini cukup sederhana untuk pekerja pengetahuan, agen pusat panggilan, tenaga penjualan, dan orang lain yang bekerja dengan perangkat lunak. Tetapi bagi ilmuwan data, desainer grafis, insinyur, dan orang lain yang membutuhkan akses ke sistem yang mendukung GPU, bekerja dari jarak jauh berarti tidak ada akses ke sistem yang mereka perlukan untuk melakukan pekerjaan mereka.

Untuk membantu organisasi mendapatkan akses jarak jauh ke sistem yang mendukung GPU, dengan biaya lebih rendah, dengan kompleksitas yang lebih sedikit, NVIDIA telah bermitra dengan penyedia cloud utama untuk menawarkan workstation virtual berbasis cloud. Ini menjadi sangat penting sejak awal pandemi karena profesional TI, ilmuwan data, dan orang lain yang membutuhkan akses ke sistem GPU sekarang bekerja dari rumah dan tidak dapat dengan mudah terhubung ke sistem yang berlokasi di lokasi perusahaan. NVIDIA telah membantu pelanggan dalam melakukan transisi ini dengan menawarkan lisensi uji coba perangkat lunak virtual GPU (vGPU) gratis untuk memulai.

Workstation virtual sedang dikerjakan

Secara historis, workstation virtual tidak berkinerja sebaik yang fisik, tetapi itu karena GPU bukan bagian dari campuran. Pelanggan yang menggunakan VDI di pusat data lokal dapat mengakses kinerja akselerasi GPU dengan teknologi vGPU NVIDIA. NVIDIA vGPU mencakup GPU NVIDIA dan lisensi perangkat lunak NVIDIA vGPU. GPU NVIDIA A40 memiliki 48 GB frame buffer dan mendukung teknologi NVIDIA RTX – salah satu kemajuan terpenting NVIDIA dalam grafik komputer – memungkinkan para profesional kreatif dan teknis untuk mensimulasikan dunia fisik dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Dengan A40 yang dikombinasikan dengan perangkat lunak NVIDIA RTX Virtual Workstation (vWS), pekerja jarak jauh dapat merasakan kinerja yang tidak dapat dibedakan dari workstation fisik yang mungkin ditemukan di meja teknisi. Untuk pekerja berpengetahuan yang mengakses aplikasi produktivitas kantor, perangkat lunak NVIDIA Virtual PC (vPC) yang dipasangkan dengan GPU NVIDIA A16 dirancang untuk memaksimalkan kepadatan pengguna per GPU serta memberikan pengalaman pengguna dengan kualitas terbaik. Dengan memasangkan perangkat lunak vGPU NVIDIA, seperti NVIDIA vWS atau vPC dengan GPU NVIDIA, kami membuat vGPU yang dapat dibagikan ke beberapa pengguna.

Untuk mendapatkan gambaran tentang seberapa efektif vGPU, baru-baru ini saya melakukan beberapa skenario untuk menguji vGPU dan membandingkannya dengan sistem khusus CPU. Sistem yang saya uji adalah kartu NVIDIA A16 Ampere dengan software NVIDIA Virtual PC (vPC); kemudian A40 dipasangkan dengan software NVIDIA RTX vWS. Terakhir, saya membandingkan beban kerja yang identik pada sistem khusus CPU.

Berikut adalah hasilnya:

Kasus penggunaan No. 1: OpenGL dengan NVIDIA vPC

Open Graphics Library, lebih dikenal sebagai OpenGL, adalah API intensif prosesor untuk merender grafik vektor 2D dan 3D. Untuk menguji bagaimana GPU ini bekerja dipercepat, saya pergi ke situs web OpenGL dan melihatnya dimuat dengan sangat cepat dan lancar. Situs ini memiliki sejumlah animasi yang terpasang di dalamnya, dan ketika saya mengklik untuk memulainya, mereka segera memulai dan terus berjalan dengan lancar. Saat saya menambahkan lebih banyak animasi, ada lebih banyak gerakan di layar tanpa penurunan kualitas. Ketika saya menjalankan animasi dengan CPU saja, semakin banyak animasi yang saya tambahkan, semakin buruk kualitasnya ke titik di mana grafik hampir tidak bergerak. Alih-alih mulus seperti vGPU, animasinya sangat lambat.

Kasus penggunaan No. 2: YouTube di desktop virtual yang dipercepat oleh NVIDIA vPC

Saya kemudian melanjutkan untuk menjalankan video YouTube di desktop virtual untuk melihat apakah pemutaran video akan memengaruhi kemampuan pemrosesan, dan ternyata tidak. Poin penting lainnya adalah suara dan video tetap sinkron dengan video tanpa buram. Ketika prosesor khusus CPU dikenakan pajak, suara dan video akan dengan cepat menjadi tidak sinkron dan kemudian mulai buffer. Perbedaan kinerja tidak sedramatis kasus penggunaan OpenGL, tetapi lebih buruk pada sistem non-GPU.

Kasus penggunaan No. 3: Manipulasi Microsoft Excel besar pada NVIDIA vPC

Pengujian berikutnya adalah membuka file Excel berukuran besar, menyisipkan bagan 3D, lalu memutarnya untuk melihat data dalam format grafis. Saya dapat memutar bagan bolak-balik dan memvisualisasikan data dari sejumlah tampilan berbeda. Dengan sistem khusus CPU, grafik 3D hampir tidak gesit untuk bergerak. Setelah beberapa menit, waktu yang diperlukan untuk menangkap grafik membuat manipulasi grafik tidak dapat digunakan.

Kasus penggunaan No. 4: SolidWorks Visualize dipercepat oleh NVIDIA RTX vWS

Untuk memberikan A40 baru test drive yang baik, saya memuat file SolidWorks. Saya memuat gambar sepeda motor. Saya kemudian melakukan sejumlah tugas, seperti memutar gambar dan memperbesar dan memperkecil. SolidWorks menggunakan ray tracing dengan rendering set cepat untuk menggambar ulang gambar. Saya kemudian melanjutkan untuk mengubah warna cat, tekstur, dan atribut lain dari motor dan tidak melihat penurunan performa. Akhirnya, saya mengubah pemandangan latar belakang dari yang didominasi hitam menjadi pegunungan, gudang tua, dan gambar intensif grafis lainnya. Sekali lagi, kinerja tetap konstan. Yang paling mengesankan adalah gambarnya sangat hidup dan orang bisa melihat pantulan sepeda di lantai basah dan hal-hal lain untuk membuatnya menjadi foto-realistis. Salah satu manfaat menggunakan SolidWorks adalah alat ini menyediakan beberapa data tepat waktu untuk merender ulang gambar. Untuk vGPU, kali ini hampir satu atau dua detik.

Saya menjalankan simulasi yang sama dengan sistem khusus CPU dan waktu untuk merender melonjak menjadi 30 detik atau lebih. Sangat sulit untuk menggeser, memperbesar atau memutar gambar karena butuh waktu lama untuk menggambar ulang sepeda. Hal yang sama berlaku untuk setiap perubahan warna, tekstur, atau latar belakang.

NVIDIA RTX Virtual Workstation di cloud adalah cara yang bagus bagi bisnis untuk memulai komputasi yang dipercepat karena biaya masuknya nominal dibandingkan harus membeli workstation fisik individual. Setelah pemanfaatan mencapai volume tertentu, mungkin masuk akal untuk membeli lisensi perangkat lunak GPU virtual NVIDIA dan menjalankannya di tempat di server yang dipercepat GPU.

Dengan dunia beralih ke pekerjaan jarak jauh, vGPU mungkin menjadi norma.

Posted By : keluaran hk 2021