Бюджетные VPS с видеоадаптерами: сравнение российских провайдеров

Считается, будто виртуальные серверы с vGPU стоят дорого. В небольшом обзоре я попробую опровергнуть этот тезис.

Поиск в сети сходу выдает аренду суперкомпьютеров на NVIDIA Tesla V100 или серверов с мощными выделенными GPU попроще. Подобные услуги есть, к примеру, у МТС ^[1], Reg.ru ^[2] или Selectel ^[3]. Их месячная стоимость измеряется десятками тысяч рублей, а мне хотелось найти более дешевые варианты для приложений OpenCL и/или CUDA. Бюджетных VPS ^[4] с видеоадаптерами на российском рынке не так много, в небольшой статье я сравню их вычислительные возможности с помощью синтетических тестов.

Участники

В список кандидатов на участие в обзоре попали виртуальные серверы хостеров 1Gb.ru ^[5], GPUcloud ^[6], RuVDS ^[7], UltraVDS ^[8] и VDS4YOU ^[9]. С получением доступа особых проблем не возникло, поскольку почти у всех провайдеров есть бесплатный тестовый период. У UltraVDS бесплатного теста официально нет, но договориться оказалось несложно: узнав о публикации, сотрудники поддержки накинули мне нужную для заказа VPS ^[4] сумму на бонусный счет. На этом этапе с дистанции сошли виртуальные машины VDS4YOU, потому что для бесплатного тестирования хостер ^[4] требует предоставить скан удостоверения личности. Понимаю, что от злоупотреблений нужно защищаться, но для проверки вполне достаточно реквизитов паспорта или, например, привязки аккаунта в социальной сети — ее требует 1Gb.ru. 

Конфигурации и цены

Для тестирования были взяты машины среднего уровня, стоимостью менее 10 тысяч рублей в месяц: 2 вычислительных ядра, 4 ГБ оперативной памяти, SSD на 20 — 50 ГБ, vGPU с 256 МБ VRAM и Windows Server 2016. Перед оценкой производительности VDS ^[4] посмотрим на их графические подсистемы вооруженным взглядом. Созданная компанией Geeks3D ^[10] утилита GPU Caps Viewer ^[11] позволяет получить подробную информацию об используемых хостерами аппаратных и программных решениях. С ее помощью можно увидеть, например, версию видеодрайвера, объем доступной видеопамяти, а также данные о поддержке OpenCL и CUDA.

Из рассмотренных провайдеров только GPUcloud использует виртуализацию OpenStack и технологию NVIDIA GRID. Из-за большого объема видеопамяти (доступны профили на 4, 8 и 16 ГБ) услуга стоит дороже, но у клиента будут работать приложения OpenCL и CUDA. Остальные претенденты предлагают vGPU и с меньшим объемом VRAM, созданные с использованием Microsoft RemoteFX. Стоят они значительно дешевле, но поддерживают только OpenCL.

Тестирование производительности 

GeekBench 5

С помощью этой популярной утилиты ^[12] можно измерить производительность графической подсистемы для приложений OpenCL и CUDA. На приведенной ниже диаграмме показан сводный результат, а более подробные данные для виртуальных серверов 1Gb.ru ^[13], GPUcloud (OpenCL ^[14] и CUDA ^[15]), RuVDS ^[16] и UltraVDS ^[17] доступны на сайте разработчика бенчмарка. Если их открыть, обнаружится интересный факт: GeekBench показывает объемы VRAM, намного превышающие заказанные 256 МБ. Тактовая частота центральных процессоров также может быть больше заявленной. В виртуальных средах это обычное явление — многое зависит от загруженности физического хоста, на котором работает VPS ^[4].

Разделяемые «серверные» vGPU слабее производительных «настольных» видеоадаптеров, если использовать их для тяжеловесных графических приложений. Такие решения предназначены в основном для вычислительных задач. Для оценки их эффективности были проведены другие синтетические тесты.

FAHBench 2.3.1

Для всестороннего анализа вычислительных возможностей vGPU этот бенчмарк ^[18] не подходит, но с его помощью можно сравнить производительность видеоадаптеров разных VPS ^[4] в сложных расчетах с использованием OpenCL. Проект распределенных вычислений Folding@Home ^[19] решает узкую задачу компьютерного моделирования свертывания белковых молекул. Исследователи пытаются понять причины возникновения связанных с дефектными белками патологий: болезней Альцгеймера и Паркинсона, коровьего бешенства, рассеянного склероза и т.д. Измеренная с помощью созданной ими утилиты FAHBench ^[18] производительность вычислений с одинарной и двойной точностью показана на диаграмме. К сожалению на виртуальной машине UltraVDS утилита выдала ошибку.

Дальше приведу сравнение результатов вычислений для метода моделирования dhfr-implicit.

SiSoftware Sandra 20/20

Пакет Sandra Lite ^[20] отлично подходит для оценки вычислительных возможностей виртуальных видеоадаптеров различных хостеров. Утилита содержит наборы эталонных вычислительных тестов общего назначения (GPGPU) и поддерживает OpenCL, DirectCompute и CUDA. Для начала была сделана общая оценка разных vGPU. Диаграмма показывает сводный результат, более подробные данные для виртуальных серверов 1Gb.ru ^[21], GPUcloud (CUDA ^[22]) и RuVDS ^[23] доступны на сайте разработчика бенчмарка.

С «длинным» тестом Sandra тоже были проблемы. Для VPS ^[4] провайдера GPUcloud не получилось провести общую оценку с использованием OpenCL. При выборе соответствующей опции утилита все равно работала через CUDA. Не прошел этот тест и для машины UltraVDS: бенчмарк замер на 86%, пытаясь определить латентность памяти.

В общем пакете тестов нельзя увидеть показатели с достаточной степенью детализации или проделать вычисления с высокой точностью. Пришлось провести несколько отдельных испытаний, начиная с определения пиковой производительности видеоадаптера с помощью набора простых математических расчетов с использованием OpenCL и (если это возможно) CUDA. Здесь также отражен только общий показатель, а детализированные результаты для VPS ^[4] от 1Gb.ru ^[24], GPUcloud (OpenCL ^[25] и CUDA ^[26]), RuVDS ^[27] и UltraVDS ^[28] доступны на сайте.

Для сравнения скорости кодирования и декодирования данных в Sandra есть набор криптографических тестов. На сайте доступны подробные результаты для 1Gb.ru ^[29], GPUcloud (OpenCL ^[30] и CUDA ^[31]), RuVDS ^[32] и UltraVDS ^[33].

Параллельные финансовые расчеты требуют поддерживающего вычисления с двойной точностью адаптера. Это еще одна важная сфера применения vGPU. На сайте доступны подробные результаты для 1Gb.ru ^[34], GPUcloud (OpenCL ^[35] и CUDA ^[36]), RuVDS ^[37] и UltraVDS ^[38].

Sandra 20/20 позволяет протестировать возможности использования vGPU для научных расчетов с высокой точностью: умножения матриц, быстрого преобразования Фурье и т.д. На сайте доступны подробные результаты для 1Gb.ru ^[39], GPUcloud (OpenCL ^[40] и CUDA ^[41]), RuVDS ^[42] и UltraVDS ^[43].

Напоследок был проведен тест возможностей vGPU по обработке изображений. На сайте доступны подробные результаты для 1Gb.ru ^[44], GPUcloud (OpenCL ^[45] и CUDA ^[46]), RuVDS ^[47] и UltraVDS ^[48].

Выводы

Виртуальный сервер GPUcloud показал отличные результаты в тестах GeekBench 5 и FAHBench, но в эталонных тестах Sandra выше общего уровня не поднялся. Стоит он намного дороже услуг конкурентов, однако имеет значительно больший объем видеопамяти и поддерживает CUDA. В тестах Sandra с высокой точностью вычислений лидировал VPS ^[4] от 1Gb.ru, но он тоже не из дешевых и в других испытаниях проявил себя средне. Явным аутсайдером оказался UltraVDS: не знаю есть ли тут связь, но только этот хостер ^[4] предлагает клиентам видеокарты AMD. По соотношению цена/производительность лучшим мне показался сервер RuVDS. Стоит он меньше 2000 рублей в месяц, при этом испытания прошел вполне достойно. Итоговая турнирная таблица выглядит следующим образом:

У меня были определенные сомнения по поводу победителя, но обзор посвящен бюджетным VPS ^[4] с vGPU, а виртуальная машина RuVDS стоит почти вдвое дешевле ближайшего конкурента и более чем вчетверо — самого дорогого предложения из рассмотренных. Второе и третье место тоже было непросто поделить, но и здесь цена перевесила прочие факторы. 

В результате тестирования выяснилось, что vGPU начального уровня стоят не так дорого и пользоваться ими для решения вычислительных задач уже можно. Конечно по синтетическим тестам сложно предсказать, как поведет себя машина под реальной нагрузкой, к тому же от соседей по физическому хосту напрямую зависит возможность выделения ресурсов — делайте на это скидку. Если же вы найдете на просторах рунета другие бюджетные VPS ^[4] с vGPU, не сочтите за труд написать о них в комментариях.

Автор: Сергей Филатов

Источник ^[49]