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NVIDIA GRID K2とVDIにおけるCAD利用の評価
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NVIDIA GRID K2とVDIにおけるCAD利用の評価

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  • 1. NVIDIA GRID K2と VDIにおける CAD利用の評価 株式会社トヨタコミュニケーションシステム 先端技術開発室 石川浩二 (窓口)総務・人事部 企画G CATIA® is registered trademark of Dassault Systémes For the content of these materials, Dassault Systémes and its affiliates do not warrant or assume any legal liability or responsibility including, but not limited to, for the accuracy, completeness, or usefulness of any information, apparatus, or process disclosed in said materials. 2014年3月
  • 2. vGPU vGPU vGPU vGPU 1 背景 これまで、PC毎に搭載していたGPU(グラフィックスボード 上の描画処理用チップ)をサーバに搭載し、3D描画など高度な グラフィックス処理をローカル端末からサーバへ移行できるよ うになってきた。 リモートデスクトップ ローカルPC毎に搭載 仮想GPUで 共有利用 CAD作業などについても、リモート利用と端末の集中管理に より、データのセキュリティ確保や、遠隔地での利用およびモ バイル端末などへの展開が期待できる。
  • 3. 評価のねらい 2 CADに向けた、仮想GPUやVDI利用の目安を確認する CADを利用し、実務レベルのデータ規模で、実用性を検証する 主な作業内容 ① 仮想GPUサーバの構築 2013年夏に公開されたGPU仮想化技術の NVIDIA GRID に 対応した Citrix XenServer を構築する ② 実用性の検証 実務に利用できるかどうかを検証する 検証内容
  • 4. ①仮想GPUサーバの構築 仮想GPU サーバ SSD SSD RAID CPU CPU 192GB GPU メモリ GPU メモリ NVIDIA GRID K2 管理サーバ XenServer 6.2SP1 NVIDIA driver 331.30 仮想端末 Windows 7 x64 XenDesktop 7.1 NVIDIA driver 332.07 Windows Server 2012 Citrix Studio 管理端末 XenCenter クライアント Citrix Receiver Xeon E5-2650 (8c) LAN 3 GPU GPU メモリ メモリ
  • 5. ②実用性の検証内容 ■ CAD利用者の視点 応答性 画質滑らかさ ① GPU共有でのCAD利用 ② サーバ同時利用での性能低下 ③ 画像データの容量 ④ 転送時間と帯域 ⑤ ネットワークの遅延 ■ サーバ管理者の視点 ① 仮想端末内の不具合が他へ影響しないこと ② サーバの保守時にユーザへ影響しないこと ③ 効率よくサーバの資源をユーザに割り当てられること 運用面 CAD利用者とサーバ管理者の視点で検証する ネットワークの性能 他のリモートデスクトップにも通じる内容だが 避けて通れない サーバ・仮想端末の性能 4
  • 6. サーバ・仮想端末の性能-① GPU共有でのCAD利用 5 【測定結果】 【測定条件】 ○ 仮想GPUの設定スペック 専有: 1ユーザ専有、4GBメモリ(passthrough) 共有: 4ユーザ共有、1GBメモリ/ユーザ(K240Q) ○ 仮想CPUの個数:4個 ○ モデルのサイズ 大: 約 2,000万要素 小: 約 900万要素 確認や参照中心の作業なら、物理GPUを4ユーザで共有しても利用可能 モデル 専有 共有 大 209 188 小 94 94 GPUの設定スペック モデル描画時間(ms) 目の残像(約100ms)から考えると ストレスなく利用できるのはここまで 200~300ms程度以内であれば、 動作が比較的重いと感じる
  • 7. サーバ・仮想端末の性能-② サーバ同時利用での性能低下 6 サーバ全体のCPUが高負荷でも、1つ分の物理CPUの性能で利用可能 物理GPUを4人で同時に利用しても、利用可能 ※)性能測定には、ベンチマークツール SPECviewperf11のうち、catia-03 を利用 負荷ツールは、CPU向けにHeavyLoad、GPU向けにFurMarkを利用 ※ サーバの 物理CPU16個中 15個に100%負荷 45%低下するが 20fpsの描画速度であれば 50msの応答が可能なので 利用可能 物理GPUをK240Qにて 4人で同時利用しても 性能の低下は7%程度 サーバの CPU負荷に加え 物理GUP3個と 仮想GPU4個中 3個に100%負荷
  • 8. ネットワークの性能- ③ 画像データの容量 7 ユーザあたり毎秒1Mbitのデータ量なら、画像が多少ぼけるが、利用可能 △ 細部がにじむ、 特に操作中に顕著 ○ 利用帯域を削減できる 妥協できる品質 利用できない品質 × モデルが正常に表示 されない データ量制限(※)1Mbps データ量制限0.5Mbps 画面サイズ 1920x1200 表示に食い違い が生じる ※ 仮想端末のポリシーにおいて、目標帯域を制御
  • 9. ネットワークの性能- ④ 転送時間と帯域 8 転送時間を 100ms 以内にすれば、動きが多少がたつくが、利用可能 先の③のデータ容量を考慮すると、およそユーザあたり帯域10Mbps 必要。  転送時間が 100ms だと、100ms 毎に画像データがクライアント に到着するので、100ms 毎にしか表示できず、がたつく 100ms 待ち 100ms サーバ側の描画が 速くても クライアント側は100msごと にしか、画像を受信できない 目の時間分解能が 約100ms なので、この程度であれば 利用できる(もしくは間引き)
  • 10. ネットワークの性能-⑤ネットワークの遅延 9 描画時間と④の遅れを考慮すると、50ms程度の遅延までが許容範囲 RTT (ms) 25以内 50~150 ※各地域の目安は、NTTコミュニケーションズの資料を参考に算出した 国内 中国など 地域の 目安※ 遅延は主に 距離に比例 回線の品質にも依存するので 運用の際には、 実際の回線の調査が必要動作 重い 問題 なし 100 応答時間(ms) 200 動作 重い 問題 なし 100 応答時間(ms) 200 遅延が足かせになるので 他の遅れを考慮すると 利用は困難 【描画だけでなく、操作に対する反応も遅れる】 (描画時間50 + 転送時間 100 + 遅延 50 = 合計200msの遅れ)
  • 11. CAD利用者の視点まとめ 10 ■ 日本国内での利用 前提: ・ 遅延 25ms 程度以内 ・ ユーザあたり 1Mbps 利用可能 ・ 充分な帯域の回線を利用 ・ 応答時間 200ms 程度以内予想 設計作業 確認・参照作業 応答性 △ ○ 滑らかさ △ ○ 画質 △ ○~△ 小規模データでも重い ■ 遠距離での利用 前提: ・ 100ms 程度以内 ・ ユーザあたり 1Mbps 利用可能 ・ 充分な帯域の回線を利用 ・ 応答時間 300~400ms予想 設計作業 確認作業 応答性 × △~× 滑らかさ × △~× 画質 × △~× 国内であれば、小規模データなら設計作業でも、利用可能 遅延100ms程度以内であれば、確認・参照作業で、利用可能 重くても使える用途
  • 12. サーバ管理者の視点での検討 11 事務作業向けの仮想端末とは、異なる。運用での対応が必要 CAD向け 事務作業向け ①仮想端末内の不具合が他へ影響しない ○ ○ ②サーバ保守時にユーザに影響しない × (1) ○ ③効率よくサーバの資源をユーザに割り当て られる △ (2) ○ (1)サーバ保守時に、仮想端末をオンのまま他サーバへ移動できないので、 ユーザにログアウト/再ログインの手間をかける → 運用での対応必要 (2)1つの物理GPUは、同じ能力(1/4 or 1/2)の仮想GPUへのみ、分割可能 → 設定が異なる仮想GPUを混在させる場合は、 仮想端末をサーバに割り当てる方法に工夫が必要

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