vGPU图形加速 虚拟桌面解决方案

第1章 PC/IDV在图形设计场景下的应用痛点

v图纸等重要资料保存在PC本地有泄密风险

PC将图纸数据存放在本地硬盘上，U盘拷贝、网络外发等行为会造成较大的泄密风险。即便在PC上安装加密、桌管等软件进行控制，也难以解决问题，比如拆解硬盘，便可获取核心资料。

v缺乏数据容灾方案，意外事件发生时数据有丢失风险

随着PC逐步老化，难免会发生硬盘损坏、主机故障、勒索病毒等意外事件，如果图纸数据没有提前备份，那么硬盘文件将直接丢失或被加密，恢复难度高。同时，又因为这些信息散落在每台终端上，只能依靠员工主动备份，目前尚无完整的PC数据备份解决方案。

vIT投资成本不透明&资源难以复用

设计人员的PC需要依靠经验配置显卡、CPU、内存等资源，往往会以较高要求的配置来购买设备，导致资源浪费，但如果不这样做，PC性能就无法满足长期使用。此外，设计人员PC和图形渲染工作站都需要购买，无法资源复用，这又会有重复投资的问题。

v硬件扩展性差，不能快速适应业务变化

PC硬件配置相对固定，如需扩展，则需要更换CPU、显卡等配件，在图纸设计规模变化时无法快速应对，比如过去大多数图纸只有几十M，使用原PC还不错，但因业务发展、图纸规模上升到几百M甚至几G，现有PC就很难带动，调整起来很麻烦。

第2章   设计场景需要图形加速型虚拟桌面

2.1 GPU可为虚拟桌面提供专业图形特性

Catia、CAD、Pro-E等专业软件需要DX或OpenGL的支持，在无GPU的虚拟桌面下，会出现兼容性、色彩失真等问题。原因很简单，专业软件需要完成捕捉、编码和渲染等工作，这些任务在无GPU虚拟桌面下，只能由主机的CPU来处理，很难达到设计人员所需要的本地级体验和性能水平。

NVIDIA GPU技术能够为用户提供合适的图形加速性能水平，包括全速运行Windows 10和专业图形应用程序，广泛适用于专业平面设计、机械模具设计与制造、建筑/装潢设计、高校高职3D教学等领域。

2.2   基于KVM vGPU虚拟桌面解决方案

深信服与显卡芯片厂商英伟达（NVIDIA）合作，将NVIDIA Virtual GPU技术深度集成在深信服aDesk桌面云平台上形成整体解决方案，该方案具备高性能、高密度的GPU虚拟化体验，让用户感受身临其境的图形加速效果，为深信服桌面云用户在WIN10、3D图形设计、多媒体等复杂的图像数字场景下带来流畅的云桌面体验，同时这也是基于KVM技术的vGPU虚拟桌面解决方案。

2.3 GPU虚拟化为用户和IT带来优势

对用户来说，当虚拟桌面融入GPU技术后，利用其强劲性能，可确保虚拟机能够具备无异于高端PC的特性，比如抗锯齿、逼真的模型、增强的应用程序性能以及应用程序认证等。同时，用户能够彻底改变业务开展及办公的方式，享受桌面随需接入的移动性、实现IT资源调配的灵活性，从而使员工达到较高的整体生产效率。

对IT来说，通过外设黑白名单、快照备份、文件导入导出审计等核心技术，结合桌面云的数据不落地特性，可以保护图纸等重要业务数据免受丢失和盗窃的影响。而IT部门还能够在控制台集中管理所有用户，统一升级和排除故障，这样有助于简化支持。

总体来说，从用户价值来看，显卡虚拟化可获得媲美PC的用户体验，从IT价值来看，显卡虚拟化体现在3点：一是解决图纸安全难题；二是实现GPU资源占用可视，合理化投资；三是GPU资源池化，硬件复用性高，比如白天用于办公、设计，晚上用于渲染等。

1.1.1 vGPU方案

如上图所示，M10、M60显卡安装在物理服务器上，vGPU Manager会将物理GPU划分成N多个独立的vGPU实例，这些实例会直接传递给安装了NVIDIA驱动程序的虚拟机。当用户接入虚拟桌面并开始工作时，NVIDIA驱动程序会通过Hypervisor将命令发送至vGPU Manager引擎，该引擎会对物理GPU所要处理的任务进行调度，然后将处理结果发回虚拟机。

由于M10和M60在图形加速方面性能强劲，所以整个调度任务在几纳秒内即可完成，为用户提供本地级的用户体验。

1.1.2 直通方案

如上图所示，该方案需要的组件和vGPU方案一样（物理显卡、GPU管理软件、显卡驱动），不同的是，直通方案采用显卡透传技术，把一个GPU核心直接透传给单个虚拟机，所以图形处理性能很高，主要适用于图形工作站等高端设计场景。

目前支持两种显卡，一种是M10，有4个GPU核心，用直通方案可以透传给4个虚拟机使用，还有一种是M60，有2个GPU核心，单核性能比M10更高，可透传给2个虚拟机使用。一般来说，图形工作站场景因为性能要求较高，所以需要采用M60直通方案。

1.1.3 方案对比

1.2 关键技术特性

1.2.1 GPU资源池化调度

在PC或IDV模式下，GPU资源都是独占的，即使无人使用也无法释放。当部署vGPU虚拟桌面后，vGPU资源和授权在关机后即可释放，所以能够实现资源灵活调度和复用，技术方案如下：

1)可以采用池化桌面，先创建固定数量的GPU虚拟机池，当用户接入时随机分配GPU虚拟机，退出时归还资源池。

2)结合个人云盘（内置云盘功能或爱数AnyShare）可以在池模式下存储个人数据，当用户接入GPU虚拟机时自动挂载专属数据盘。

这样就通过分时复用降低了投资成本，并避免数据泄密风险。

应用场景举例：

1)共享看图，比如生产线3D看图、供应商看图、采购部看图等，只需要按并发用户部署GPU虚拟桌面资源池。

2)共享设计，对于费用高昂且可分时复用的设计场景，也可以采用这种池化模式，降低购买软件的成本。

3)白天用于设计，晚上用于渲染。

1.2.2 GPU资源可视化

通过控制台界面可以实时查看显卡的负载情况、分配情况：

1)查看显卡GPU核心空闲情况，调度是否合理

2)查看GPU利用率、运行曲线和主机显卡配置

3)查看显卡温度、分片情况、虚拟机占用情况

这样便可以轻松掌握GPU的业务负载状态，实现按需投资，并帮助用户更好的规划GPU资源调度。

1.2.3 vGPU虚拟机跨集群迁移

深信服桌面云超融合平台支持将3D虚拟机迁移到另一集群的GPU服务器，支持将原集群虚拟机迁移到新GPU集群服务器，可用于如下2个场景：

1)使用深信服GPU服务器在实际环境进行测试，正式采购后部署了新GPU服务器集群，可以通过控制台将测试服务器3D虚拟机跨集群迁移到正式购买的GPU服务器上。

2)过去已经在普通办公场景部署了深信服桌面云，现部分人员因业务调整需要使用3D设计软件，这个时候可以部署GPU集群，并将原虚拟机迁移过来，配置vGPU后即可使用。

除此之外，深信服还支持将原3D虚拟机跨集群迁移到非GPU服务器上使用，当然迁移后就无法支持3D软件了。

1.2.4 混合集群HA机制

注：上图的2D服务器是指非GPU的普通服务器。

深信服可以支持普通服务器、GPU直通服务器、vGPU服务器组建集群，虚拟机能够在同型号vGPU下实现HA和负载均衡。

该技术特性有如下几种应用场景：

a)新购GPU服务器加入原服务器集群，利用多副本保障数据安全性。

b)新购GPU服务器显卡与原集群显卡型号和数量不同，支持组集群，分别满足W10、设计等不同用途。

c)普通服务器、直通GPU服务器、vGPU服务器组建同一集群，分别满足W7、W10、设计、图形工作站等不同用途。

d)普通实训室和3D实训室共享资源，比如没有3D实训课时，可以启动普通虚拟机，满足其他课堂所需，资源充分利用。

1.3NVIDIA GRID平台概述

1.3.1Tesla硬件

M10集成四颗Maxwell核心，也称四芯显卡，主要为了给更多虚拟化用户并发使用。规格方面，M10共有2560个CUDA（每颗核心640个）、32GB显存。

M60集成两颗Maxwell核心，也称双芯显卡，配备4096个CUDA（每颗核心2048个）、16GB显存，每块M60支持16个并发用户。

总结：显卡单GPU核心CUDA数越高，处理性能则越强，因此M10虽然核心高、显存高，但性能远低于M60（M60单核CUDA数更高）。一般情况，M10适合于W10、教学3D、轻量设计等场景，而M60适合于企业3D中高端设计、图形工作站等场景。