智慧中科vGPU云桌面桌面虚拟化的加速器.ppt

智慧中科vGPU桌面云方案
智慧中科(北京)科技有限公司
2018
实际应用中遇到的问题
虚拟化带来的收益
数据安全性问题
数据传输的性能问题
高配置工作站有时闲置造成资源浪费
配置不灵活
客户端环境缺乏可靠性
工作站终端分散很难控制,增加管理复杂性
硬件的频繁升级、硬件损坏、病毒等维护成本巨大
仅图形像素的传输,解决数据安全
计算数据流更靠近数据中心,解决数据传输性能瓶颈
虚拟化技术使硬件资源池化,IT 部门根据具体应用场景灵活配置资源
降低成本,在共享资源,协同工作
解决客户端环境不稳定因素(供电、散热、噪音问题)
BYOD多种访问设备的灵活性增加硬件设备的可靠性
智慧中科vGPU云桌面
专业图形工作站为什么要虚拟化?
CPU ONLY
NVIDIA GRID
智慧中科vGPU云桌面
提供最佳可视化效果
传统桌面云限制了3D图形
应用(no GPU)
NVIDIA GRID GPU在虚拟化环境中
提供了工作站级别的3D图形性能
智慧中科vGPU云桌面
提升用户体验
NVIDIA GRID
显卡型号
显卡虚拟切分比例
vGPU型号
每位用户显存大小
每用户屏幕数量最大值
每个屏幕最大分辨率
GRID K2
2
GRID K2
4GB
4
2560x1600
4
GRID K260Q
2GB
4
2560x1600
8
GRID K240Q
1GB
2
2560x1600
16
GRID K220Q
512MB
2
2560x1600
16
GRID K200
256MB
2
1900x1200
GRID K1
4
GRID K1
4GB
2
2560x1600
16
GRID K140Q
1GB
2
2560x1600
32
GRID K120Q
512MB
2
2560x1600
32
GRID K100
256MB
2
1900x1200
GPU虚拟化层
GPU基础设施层
vGPU管理层
注:Nvidia M60为最新支持型号
智慧中科vGPU云桌面
系统实现和GPU硬件实现
1500-2500万
2亿
5亿
一级:高端专业用户
设计,工程
二级:中端设计用户
有编辑查看3D模型的需求
三级:知识型用户
CPU辅助

GRID K200
256MB framebuffer
2 heads,1920×1200
GRID K240Q
1GB framebuffer
2 heads,2560×1600
GRID K260Q
2GB framebuffer
4 heads,2560×1600
常用的vGPU类型选择
工程师/
设计师
高级用户
知识型工作者
GRID K2
2 high-end Kepler GPUs
3072 CUDA cores (1536/GPU)
8GB GDDR5 (4GB/GPU)
智慧中科vGPU云桌面
常见vGPU类型选择
多个行业逐渐选择了桌面虚拟化,面临计算和图形设计的性能瓶颈
专注于图形处理的GPU的虚拟化,提供了多用户的显示增强能力
缓慢的
图形处理
OR
图形加速
单机使用GPU
OR
多用户共享GPU
本地使用
OR
远程交付
随意拷贝
OR
中心保存
智慧中科vGPU云桌面
桌面虚拟化的“加速器”
图形化安装
减少CLI
可视化
集中化管理
弹性部署
vDesk
安装助手
管理平台
客户端
智慧中科vGPU云桌面
GUI界面快速实现安装和配置
专业性能
高利用率
降低成本
数据安全
将图形渲染工作由CPU转移到GPU,减轻了服务器的CPU负载,从而增加服务器承载虚拟机密度。
对用户的行为能够实现全监控,确保设计领域最敏感的数据安全得到充分保障。
在虚拟化环境中提供
了工作站级别的3D图
形性能。
采用GPU切片化技术,在
多个虚拟机和用户之间共
享GPU,提升专业GPU卡的
利用率,降低了成本。
智慧中科vGPU云桌面
专业图形桌面云的优势
GPU服务器内的 Grid K2 选用K240Q的配置,Spec viewperf 2015
对比测试数据
HP Z800 ******@ HZ, 24GB 内存
GPU服务器 CPU ***@ HZ ,16GB 内存
GPU服务器内的 Grid K2 选用K240Q的配置,Heaven Bench 对比测试视频录像
HP Z800 ******@ HZ, 24GB 内存
GPU服务器 CPU ***@ HZ ,16GB 内存
智慧中科