Sanallaştırılmış grafik işlemci birimlerinin maliyet etkinlik analizi

Abstract

Günümüz hesaplama ortamlarında kullanılan küçük ve orta ölçekli sunucular yüksek kapasiteli kaynaklar barındıran hesaplama ortamları haline gelmiştir. Basit bir sunucu gündelik yaşamda kullandığımız birçok uygulamanın kapasite gereksinimlerinin çok üzerinde kaynaklara sahip olabilmektedir. Bu gelişmelere paralel olarak elimizde bulunan bilgisayar kaynaklarının (CPU, RAM, harddisk, network, I/O genişliği vb.) daha verimli olarak kullanılması günümüz hesaplama ortamlarında yük dengelemesi açısından önemli bir eniyileme problemleri haline gelmiştir. Bu bağlamda, sanallaştırma teknolojileri, sundukları etkili çözümlerle birçok sunucu altyapısında kullanılmaya başlanmış olup, maliyet-etkinlik ve yönetim kolaylıkları gibi özellikleri ile de ön plana çıkmaktadırlar. Yakın zamanda geliştirilen başarılı uzaktan erişim protokolleri ile sanallaştırmayı destekleyen grafik kartların (GPU) üretilmesi, bu alandaki sanallaştırmanın da önünü açmış ve yeni nesil sanallaştırma teknikleri arasına girmiştir. Bu teknoloji sayesinde başta yüksek grafik işlem gücü ihtiyacı duyan kuruluşlar ile dağıtık lokasyonlarda personel çalıştıran kurumsal firmalar merkezden yönetilebilir, güvenli ve esnek bir sistem altyapısına kavuşma imkânı elde etmişlerdir. Bu çalışma ile sanallaştırma desteği bulunan NVIDIA GRID K2 kartlarının kullanıldığı sanal iş istasyonları ile NVIDIA Quadro serisi kartların kullanıldığı fiziksel iş istasyonları üzerinde bençmark problem kümeleri ile yapılan maliyet ve performans analizleri ve elde edilen deney sonuçları ile GPU sanallaştırmanın olumlu etkileri kapsamlı olarak ortaya konulmuştur.

Small and medium-sized servers used in today's computing environment have become high-capacity computing resources. A simple server we use in our everyday life may have several resources on the capacity requirements of many applications. After increase of capacity of computers, researches have been made for efficient use of resources. Virtualization technology has made significant benefits on capacity utilization. Especially server, storage and network virtualization is often used in main data centers. However, GPU (Graphical Processing Unit) virtualization has not been commonly used yet due to various restrictions. Up to 2012 there was no virtualization support for graphic cards. Nvidia announced Grid K2 graphics cards with virtualization support in October 2012. Furthermore, until recently, network bandwidth for WAN infrastructure was not wide enough and remote desktop protocols was not adequately successful to transport graphical data. With development of efficient remote desktop protocols like HDX and PCoIP by virtualization companies and increase of network bandwidth, GPU virtualization technology has become feasible. In this study, cost-effectiveness analysis of GPU virtualization was performed. We focused on comparing graphics operations performance and costs of physical and virtual workstation. We have concluded that under certain conditions specified in the following sections GPU virtualization exhibits better performance with a lower cost.