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GPU虚拟化技术应用

   GPU技术在芯片行业中也如同CPU技术一样快速发展,另外一方面越来越多的用户开始部署虚拟桌面方案。因此将GPU技术与虚拟化技术融合,是近年来虚拟化行业中比较热门的技术课题,通过此种方式,将大大降低图形图像用户的使用成本以及提高数据的安全性。

  下面对虚拟桌面及GPU虚拟技术的场景做一些概述。

  就目前桌面虚拟化用户角色来分类,员工类型大致可以分为以下几类:

  1.任务型工作者

  2.技术型工作者

  3.超级用户

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  不同的用户对图形的要求亦不尽相同。

  如任务型工作者主要的工作为数据录入,查询。因为工作性质较比单一,因此对图形图像性能要求比较低,基本上不需要GPU的处理能力,仅依靠CPU的处理能力就可以完成图像界面的显示与处理。如office,SAP Gui等。

  知识工作者因为需要使用多个应用程序,执行多个任务,并可能需要经常使用一些富图形应用,如视频,Flash等。因此对图形图像性能有一些要求。

  超级用户因为均使用比较高资源占用的应用程序,并且对性能要求比较苛刻,如设计人员需要使用CAD/CAM,ProE,UG等三维程序,因此对图形图像的性能要求比较苛刻。

  因此,针对不同的用户群体,GPU(图形处理器)虚拟化技术的采用自然也有所区别。

  近年来,Nvida开始在其GPU中增加虚拟化功能Multi-os技术,通过此技术,虚拟化平台如VMware Esxi才可能调用并发挥GPU的能力。

GPU虚拟化技术应用

  因此,GPU整合比的高低,将直接影响虚拟桌面GPU的成本。

  针对知识型工作者,建议使用NN:1(十位数以上用户使用同一块GPU的共享模大),以降低每虚拟机GPU成本至千元以内。

  针对超级用户,建议使用N:1(个位数用户使用同一块GPU共享模式),每虚拟机GPU成本至数千元起。

GPU虚拟化技术应用

  或者1:1(专用模式),每虚拟机GPU成本大约4000元起(与选择的GPU卡型号价格有关)。对于部分超大型3D应用(同时对CPU,MEMORY,GPU都有较高要求),建议使用专用图形工作站+专用零客户端设备。