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

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。

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

①仮想GPUサーバの構築

仮想GPU サーバ

SSD

SSD

RA

ID

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

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

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

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

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

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)

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）

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

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