云計(jì)算供應(yīng)商正在投資于不同供應(yīng)商的基于GPU的功能，因此企業(yè)應(yīng)嘗試了解AMD和Nvidia產(chǎn)品之間的區(qū)別。

在Microsoft Ignite 2019大會(huì)上，微軟透露其正在與半導(dǎo)體供應(yīng)商AMD合作，以在基于AMD GPU的Azure上提供一組新的虛擬機(jī)。

僅在Azure中，微軟現(xiàn)在就有7種不同的虛擬機(jī)實(shí)例類型，這些實(shí)例類型具有AMD和Nvidia的不同GPU卡。亞馬遜和谷歌的云服務(wù)也有大致相同的選項(xiàng)數(shù)量。

IT部門應(yīng)該了解AMD與Nvidia的技術(shù)差異，以及它們最適合哪種工作負(fù)載。

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不同的GPU產(chǎn)品如何工作?

從虛擬化的角度來看，基于GPU的產(chǎn)品主要針對(duì)遠(yuǎn)程可視化和編碼。這些產(chǎn)品為遠(yuǎn)程最終用戶提供基于GPU的桌面或應(yīng)用程序。

AMD和Nvidia一直在開發(fā)GPU卡，專門適用于AI以及基于深度學(xué)習(xí)的工作負(fù)載，例如流行的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎Tensorflow。這些GPU也非常適合于硬件，以加速基于現(xiàn)代高性能計(jì)算的產(chǎn)品中的計(jì)算工作負(fù)載。

對(duì)于傳統(tǒng)虛擬機(jī)管理程序上的遠(yuǎn)程可視化工作負(fù)載，可以使用以下三個(gè)選項(xiàng)為虛擬機(jī)提供GPU功能：

直通。通過虛擬機(jī)管理程序?qū)⑽锢鞧PU卡直接映射到虛擬機(jī)。使用此方法的技術(shù)包括VMware DirectPath I / O、XenServer GPU Passthrough和Hyper-V Discrete Device Assignment。 虛擬共享圖形。

基于虛擬機(jī)管理程序共享GPU到虛擬機(jī)。使用此方法的技術(shù)包括VMware vSGA和Hyper-v RemoteFX vGPU中的先前功能。

虛擬GPU(vGPU)?；贕PU的虛擬化，將虛擬GPU配置文件附加到每個(gè)虛擬機(jī)。使用此方法的技術(shù)包括Nvidia vGPU和AMD MxGPU。

這三種交付模型之間的主要區(qū)別在于規(guī)模和與虛擬機(jī)的不同GPU功能的兼容性。

直通模式提供完全的圖形兼容性，這意味著最終用戶可以訪問GPU的全部功能。但是，由于GPU卡已鎖定到一臺(tái)虛擬機(jī)，因此這種方法無法提供擴(kuò)展性。

這也可能意味著資源沒有得到最有效的利用。企業(yè)通常將直通模式用于特定工作負(fù)載，它們需要更多專用容量。

通過第二個(gè)共享vGPU的選項(xiàng)，GPU容量被分為多個(gè)虛擬化實(shí)例，這些實(shí)例可以連接到多個(gè)虛擬機(jī)。vGPU方法也提供全部功能，并且，它可以確保每個(gè)虛擬機(jī)都可以訪問一定數(shù)量的基礎(chǔ)GPU資源。

第三種選擇是常規(guī)vGPU，它是可視化工作負(fù)載的最常見部署模型。例如，IT部門可以運(yùn)行Citrix Virtual Apps和Desktop或VMware Horizo​​n，以向多個(gè)最終用戶提供GPU功能。

AMD與Nvidia的vGPU產(chǎn)品比較

AMD和Nvidia均提供基于vGPU的產(chǎn)品，但他們的交付模型有所不同，企業(yè)在選擇供應(yīng)商之前必須了解他們之間的差異。

Nvidia的vGPU產(chǎn)品基于在虛擬機(jī)管理程序中安裝主機(jī)驅(qū)動(dòng)程序，該程序?qū)⑻摂M圖形卡分配給來賓VM。而AMD的MxGPU產(chǎn)品是完全基于硬件的方法，基于被稱為單根輸入/輸出虛擬化(SR-IOV)的硬件功能。

這兩家廠商在硬件方面也采取不同的方法。Nvidia在其GPU中部署Timeshare Scheduling(分時(shí)調(diào)度)。這意味著訪問GPU的每個(gè)用戶都可以訪問GPU上的所有物理核心，以進(jìn)行時(shí)間分段。另一方面，AMD將一部分GPU內(nèi)核直接分配給每臺(tái)計(jì)算機(jī)。

Nvidia的方法適用于這樣的情況：所有用戶始終不需要完全訪問GPU。這種方法允許用戶以較少的摩擦來共享資源。Nvidia的架構(gòu)還允許實(shí)時(shí)遷移運(yùn)行vGPU的虛擬機(jī)，這是AMD的MxGPU無法實(shí)現(xiàn)的功能，但是此功能需要付出一定的代價(jià)。

在發(fā)布vGPU產(chǎn)品數(shù)年后，Nvidia公司改變了銷售模式，要求在其GPU卡上需要軟件許可。除Nvidia硬件外，客戶還需要購買許可證才能訪問軟件升級(jí)并激活vGPU功能。

另一方面，AMD不需要客戶購買任何其他許可證來激活其MxGPU產(chǎn)品。此外，MxGPU產(chǎn)品基于硬件，因此允許客戶在不同的云提供商之上提供虛擬化的圖形。

AMD MxGPU實(shí)例現(xiàn)可在Microsoft Azure中使用，當(dāng)Amazon AppStream上選擇基于GPU的VDI時(shí)，這些實(shí)例是默認(rèn)選項(xiàng)之一。

Nvidia在主要的云提供商(例如Amazon、Google Cloud、Azure甚至Oracle Cloud)中仍然占有較大的份額。但是，這僅在帶有專用GPU卡的虛擬機(jī)上，其成本要比AMD產(chǎn)品高得多–根據(jù)使用情況。

很多最受歡迎的虛擬化產(chǎn)品都提供庫，可用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)甚至統(tǒng)計(jì)工作負(fù)載，這些工作負(fù)載具有內(nèi)置支持—針對(duì)計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)模型。該模型僅在NVIDIA GPU卡上可用。

AMD與Nvidia的比較：總結(jié)

在過去的幾年中，Nvidia和AMD都在發(fā)展，并且各有優(yōu)缺點(diǎn)。盡管在公共云市場(chǎng)上AMD的知名度一直較低，但隨著更多云供應(yīng)商正在部署其MxGPU產(chǎn)品，他們已經(jīng)具備了良好的發(fā)展動(dòng)力。

對(duì)于本地或云托管臺(tái)式機(jī)，基于MxGPU的臺(tái)式機(jī)始終比Nvidia的GPU便宜。但是，如果企業(yè)希望獲得最佳性能并可能希望支持機(jī)器學(xué)習(xí)或其他高性能工作負(fù)載，則應(yīng)該考慮使用Nvidia。