האם ה-Nvidia Grid עדיין רלוונטי?

Print Friendly, PDF & Email

כל מי שמתכנן וכל מי שהתחיל לעבוד עם מכונות וירטואליות בתצורת VDI בוודאי שמע ומכיר את ה-Grid של nvidia. פתרון ה-Grid מבוסס על מספר חלקים כמו ה-GPU, שרת רשיונות וכמובן חלקים נוספים הקשורים לפתרון ה-VDI עצמו בשרת וב-Client.

הפתרון של Nvidia נהנה מפופולריות עצומה ולא בכדי. מדובר על פתרון יציב, ותיק, ושאינו מצריך ברוב המקרים "פליק פלאק" מבחינת הגדרות. יש מקרים שצריך להשקיע יותר על מנת להגדיר דברים באופן מדויק ופרטני, אולם ברוב המקרים אפשר להקים מערכת מאפס (אם יש לך כבר את הציוד והוא מותקן ומוגדר) תוך זמן קצר.

הבעיה קשורה יותר לכסף. בעבר הרחוק היית רוכש את פתרון התוכנה, את כרטיסי ה-GPU, מגדיר את הדברים ומתחיל לתת לעובדים שלך לעבוד, אבל כיום הדברים כרוכים בתשלום חודשי, והדברים מגיעים לכך שבחישובים של תשלום ל-3 שנים לדוגמא, עדיף לרכוש את הפתרונות של AMD המתחרה. שם אין תשלום חודשי והביצועים אינם פוחתים בהשוואה למה ש-nvidia נותנת, כולל פתרונות הדורשים OpenGL או DirectX 11/12 לעבודה, ויש תמיכה מלאה בפרוטוקולי Client של VMWare, של Citrix ושל מיקרוסופט.

אחד הנושאים שעולים לאחרונה בכל הקשור ל-Virtual GPU/Grid ותמיכה – קשור ל-AI ו-Deep learning. יותר ויותר חברות גדולות מגלות פלטפורמות כמו Tensor Flow או Caffe ומעוניינים לרתום את תשתית ה-Grid שלהם לשימוש עם אותם פלטפורמות.

טכנית – זה בחלט אפשרי. אם לדוגמא עובדים עם CUDA – אז אין שום בעיה להריץ/לאמן/לקמפל קוד גם על מעבד גרפי סופר פשוט שקיים במחשב נייד, ובוודאי שעל Virtual GPU אם הוא קיים על מכונות וירטואליות. האם זה יעבוד? כן.

אבל מבחינת ביצועים – כל כרטיסי ה-GPU מסידרה K,M,P במשפחת ה-GRID או Tesla או Quadro לא יתנו ביצועים גבוהים, במיוחד אם משתמשים בכרטיסים אלו לצרכי VDI – או אז במקרים כאלו המכונה מקבלת רק חלק קטן מה-GPU והביצועים .. בהתאם. כרטיסי Tesla או Quadro מסידרה V או T הרבה יותר מתאימים ליישומים אלו, אולם אם מדובר בכמות עבודה רצינית שאינה חד פעמית, אני ממליץ לנטוש מערכת GRID ולרכוש שרתים שיכולים להכיל מספר כרטיסי GPU ואז למפות מספר כרטיסים למכונה וירטואלית או מיפוי 1:1 בין GPU למכונה וירטואלית. יש כמובן גם אפשרות לרכוש כרטיסי RTX אולם כרטיסים אלו אינם מתאימים כל כך לשרתים הואיל והאיוורור שלהם הוא מהצד (Blower) ובמקרים רבים השרתים אינם בנויים לאיוורור כרטיסי GPU מהצד אלא מאחור.

נקודה חשובה לסיום: CUDA היא טכנולוגיה של Nvidia וחברות רבות משתמשות בטכנולוגיה זו במקום ב-OpenCL שנתמכת על ידי כל החברות האחרות. כבר בשנה הקרובה, אינטל הולכת להיכנס בסערה לשוק כרטיסי ה-GPU והיא תעשה את כל המאמצים לשכנע עסקים וחברות לרדת מ-CUDA ולהשתמש באותן פלטפורמות פיתוח עם OpenCL וכמובן – עם הכרטיסים שהיא תציע.

לסיכום: אם אצלכם בחברה חושבים להשתמש/לפתח בתחומי ה-AI או ה-Deep Learning, כדאי לחשוב על הנקודות שצוינו בפוסט זה. פתרונות ישנים לא תמיד מתאימים ולמרות הפתרונות של Nvidia – היא אינה השחקן היחיד בשוק ואין צורך לוותר על תאימות פלטפורמות כדי לעבוד לכרטיסי GPU אחרים או ל-OpenCL.

Comments

comments

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.