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
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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