Công nghệ ảo hóa vGPU hỗ trợ VDI như thế nào?

Nvidiagrid2.0 670x3351

GPU ảo hóa có thể giúp VDI làm được những việc mà trước đó chúng ta nghĩ là bất khả thi – và đây hẳn nhiên là tính năng cực kỳ hữu ích cho lĩnh vực ảo hoá Desktop, rất phù hợp cho các công ty trong lĩnh vực đồ họa, dựng phim hay deep learning nhằm chia sẻ sức mạnh của các GPU đắt tiền một cách linh hoạt và hiệu quả.

Virtual desktop infrastructure (VDI) – Cơ sở hạ tầng máy tính ảo, đã trở nên khả thi đối với nhiều loại người dùng hơn, nhờ vào sức mạnh của card GPU, giúp giảm tải xử lý đồ họa cho máy chủ, cải thiện hiệu suất ứng dụng. Người dùng truy cập vào các ứng dụng 3-D hoặc thiết kế hỗ trợ máy tính (CAD), cũng như các ứng dụng chơi game và video, sẽ không thấy hiệu suất VDI ở mực độ tốt nếu không nhờ quá trình giảm tải.

Trước khi công nghệ GPU ảo hóa xuất hiện, VDI chủ yếu được sử dụng cho các công việc văn phòng đơn giản. Ảo hóa máy tính để bàn từ Citrix và VMware có thể được triển khai cho khoảng 60% đến 70% user bình thường, trong khi số còn lại yêu cầu sức mạnh đồ hoạ cao hơn. Dĩ nhiên, tập người dùng này sẽ bị không được hỗ trợ với nhu cầu GPU cao như thế.

Để theo kịp nhu cầu ngày càng tăng của lượng người dùng chuyên môn như trên, các nhà cung cấp công nghệ ảo hóa VDI đã nhảy vào hỗ trợ công nghệ GRID của NVIDIA. Citrix gần đây đã hỗ trợ phần cứng chia sẻ GPU bắt đầu từ XenDesktop 7 và VMware giới thiệu tính năng tăng tốc đồ họa chuyên dụng ảo từ phiên bản View 5.3, cả hai đều dựa trên GRID. Thêm vào đó, Amazon Web Services từ lâu cũng đã phát hành G2 instance thuộc Elastic Compute Cloud của hãng, với sự hỗ trợ GRID, để cho phép tăng tốc GPU trên nền Cloud.

Scalable Media Workflows In The Cloud 24 638

Công nghệ ảo hoá vGPU đang được sử dụng.

 

Bộ phận IT của Đại học Atlantic Atlantic đã bắt đầu sử dụng VDI nhiều năm trước để cung cấp khả năng truy cập từ xa tới các ứng dụng 3D cho sinh viên và giáo sư trong các lớp lập trình đồ họa, gaming – một nhóm chiếm gần 30% cơ sở người dùng – và các lớp chuyên ngành AI, deep learning, machine learning. Họ đã từng cài đặt các máy trạm workstation với card đồ họa ATI và chip Teradici Hardware Accelerator – nhưng không đủ tài nguyên. Cấu hình như vậy cho ra kết quả chỉ cho 1 user được phép kết nối vào server. Về sau này, ảo hóa GPU đã làm thay đổi tất cả.

Trường đã chuyển sang sử dụng card NVIDIA K1 và K2, cung cấp sự linh hoạt và hợp nhất hơn bằng cách cho phép bộ phận IT chạy khoảng 8 đến 12 người dùng trên mỗi card GPU dùng chung. Câu chuyện bắt đầu từ đây.

Kết quả, yêu cầu về tài nguyên được giảm rõ rệt vì việc triển khai xử lý đồ hoạ bằng VDI và cung cấp các máy ảo khả năng xử lý 3D mà không cần quan tâm vị trí địa lý của người dùng.

Sử dụng công nghệ GPU ảo hóa giúp tạo được các máy ảo desktop đến nhiều người dùng hơn, trong khi đó, VDI đang được nhiều công ty lớn lựa chọn và xu hướng còn phát triển trong nhiều năm tới. Tuy nhiên, để kết hợp công nghệ VDI và vGPU được hiệu quả khi so sánh với số tiền đầu tư, công ty cần hiểu rõ được các yêu cầu sử dụng từ nhân viên hay người dùng của mình.

 

Trả lời