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vGPUs für Azure: Überblick über die NVIDIA-basierten NC- und NV-Instanzen

Mit der neuen N-Serie gibt es inzwischen auch NVIDIA-GRID-basierte virtuelle Maschinen für Microsoft Azure. Ein Überblick über NC- und NV-Instanzen.

Die GPU-Virtualisierung gehört schon seit einiger Zeit zum Repertoire von VDI-Administratoren (Virtual Desktop Infrastructure), die die Performance grafikintensiver virtueller Desktops verbessern wollen. Die Nutzung von vGPUs in der Public Cloud für DaaS-Szenarien (Desktop as a Service) ist dagegen noch vergleichsweise jung und nimmt gerade erst Fahrt auf.

NVIDIA gehört zu den Pionieren der GPU-Virtualisierung, seit dem 1. Dezember 2016 sind inzwischen auch NVIDIA GRID vGPUs in Microsofts Public Cloud Azure verfügbar. Ein guter Zeitpunkt also für einen Überblick über die neue N-Serie an Azure-Instanzen, NC und NV, die beide auf NVIDIA-Karten basieren, aber unterschiedliche Einsatzzwecke adressieren.

Azure NC-Instanzen

Azure NC-Instanzen dienen der Bereitstellung Cloud-basierter GPU-Ressourcen für datenintensive Operationen, die viele parallele Berechnungen benötigen. Beispiele hierfür wären HPC-Anwendungen (High Performance Computing), Echtzeit-Datenanalysen, Deep Learning oder Big-Data-Analysen. Azure NC-Instanzen basieren auf NVIDIAs Tesla K80-Grafikkarte, die mit ihren 4.992 Kernen eine leistungsfähige parallele Berechnung ermöglicht.

Für die Skalierung mehrerer Rechenaufgaben über verschiedene Instanzen hinweg steht zudem RDMA (Remote Direct Memory Access) over InfiniBand zur Verfügung. Damit versprechen Microsoft und NVIDIA nahezu Bare-Metal-Performance und die Möglichkeit, Frameworks wie das Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe oder TensorFlow nutzen zu können.

NC-Instanzen richten sich also nicht an die Grafikbeschleunigung virtueller Desktops, sondern an Big-Data- und HPC-Szenarien. Azure NC-Instanzen sind mit einer Tesla K80 GPU und sechs Kernen (NC6), mit zwei Tesla K80 GPUs und zwölf Kernen (NC12) sowie mit vier Tesla K80 GPUs und 24 Kernen (NC24 und NC24r) verfügbar.

Abbildung 1: Überblick über die neuen Azure NC-Instanzen.

Azure NV-Instanzen

Während Azure NC-Instanzen also vor allem für Parallel Computing konzipiert sind, richten sich die ebenfalls neuen NV-Instanzen an vGPU-beschleunigte virtuelle Desktops aus der Azure-Cloud. NV-Instanzen nutzen NVIDIAs im September 2015 vorgestellte Tesla M60-Grafikkarte inklusive NVIDIA GRID-Technologie zur GPU-Virtualisierung.

Azure NV-Instanzen sind mit einer Tesla M60-GPU und sechs Kernen (NV6), mit zwei M60-GPUs und zwölf Kernen (NV12) sowie mit vier M60-GPUs und 24 Kernen (NV24) erhältlich. Derzeit nutzen die NV-Instanzen ausschließlich Pass-Through-Konfiguration, womit es nicht möglich ist, die GPUs virtualisiert auf mehrere virtuelle Maschinen aufzuteilen – was allerdings auch nur dann sinnvoll wäre, wenn virtuelle Maschinen innerhalb virtueller Maschinen betrieben werden. Mögliche Einsatzgebiete der NV-Instanzen wären daher das Hosten von leistungsfähigen Workstations oder von RDSH-Servern (Remote Desktop Session Host).

Abbildung 2: Überblick über die verschiedenen Azure NV-Instanzen.

Laut Microsoft ist es damit zum Beispiel möglich, auf eine NV6-Instanz komplexe CAD-Berechnungen (Computer Aided Design) durchzuführen, und ohne Unterbrechung auf eine NV24-Instanz zu wechseln, um so die Zeit für komplexe Simulationen drastisch zu verkürzen.

Azure N-Series: Weniger Komplexität im Umgang mit NVIDIA GRID

Wie die NVIDIA-basierten Instanzen der Google Cloud Platform und von AWS verringert auch die neue N-Serie an Azure-Instanzen den Umgang mit vGPUs enorm, weil entsprechende Hardwarekapazitäten ganz einfach als Cloud-Service bezogen werden können. Gerade hier könnte ein großer Vorteil von DaaS-Bereitstellungen liegen, bei denen sich VDI-Administratoren nicht mehr um die Installation und Konfiguration der zugrundeliegenden Hardware kümmern müssen.

Was laut NVIDIA allerdings trotz der vGPU-Bereitstellung aus der Cloud nicht entfällt ist die Notwendigkeit zur NVIDIA-GRID-Lizenzierung über GRID Virtual Application Lizenzen. Wie in lokalen VDI-Umgebungen wird dies nur bei der Nutzung von NVIDIA GRID nötig, im Fall der neuen Azure N-Series beispielsweise dann, wenn Citrix XenApp auf Azure NV-Instanzen mit Windows Server 2012 R2/2016 ausgeführt wird, um RDSH-basierte virtuelle Anwendungen mit NVIDIA-GRID-Unterstützung bereitzustellen.

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Artikel wurde zuletzt im Januar 2017 aktualisiert

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