Skip to main content

Nvidia، Citrix يعمل على توصيل سطح المكتب الافتراضي

تهدف التحسينات التي تطرأ على تقنية المحاكاة الافتراضية لشركة Nvidia إلى تحويل معالجات الرسومات إلى مورد أكثر أهمية في مراكز البيانات ويمكن أن تسرع نشر أجهزة سطح المكتب الافتراضية وتسليم البيانات عبر سحابة.

أعلنت شركة الرسومات الثلاثاء عن إدخال تحسينات على تقنية VGX ، والتي تعمل على محاكاة وحدة معالجة الرسوميات وجعلها موردًا يمكن مشاركته مع وحدات المعالجة المركزية والذاكرة في الخوادم. ستسمح التحسينات في الأجهزة والبرامج على VGX بإنشاء لوحة رسومات لتقديم العديد من أجهزة سطح المكتب الافتراضية. في السابق ، كان بإمكان VGX توصيل جهاز افتراضي واحد فقط لكل لوحة رسومات.

يجب أن تستفيد منتجات XenS في NvidiaCitrix ، بما في ذلك XenServer و XenApp ، من تحسينات الأجهزة والبرامج لتقنية VVX في Nvidia.

[المزيد من القراءة: أفضل خدمات البث التلفزيوني]

تمكّن المحاكاة الافتراضية من الاستخدام الفعال لموارد الخوادم في بيئة حوسبة موزعة ، ويمكن أن تساعد وحدات معالجة الرسوميات في خفض فواتير الكهرباء من خلال التسليم السريع لسطح المكتب الافتراضي. تعتبر وحدات معالجة الرسوم (GPU) أسرع من وحدات المعالجة المركزية (CPUs) في بعض الحالات ويتم استخدامها في بعض أجهزة الكمبيوتر الأسرع في العالم للحسابات المعقدة ، بالإضافة إلى متصفحات الويب للحصول على عرض رسومات أسرع. ويمكن لمعالجات الرسومات الافتراضية أن تمكّن الخوادم من توصيل الألعاب عبر السحابة وتوفير موارد عالية الأداء للمستخدمين عن بعد.

عمل نفيديا مع شركة التمثيل الافتراضي سيتريكس لإدخال تحسينات على مستويات برنامج القيادة والمحمول والأجهزة ، حسبما قال سانفورد راسل ، مدير شبكة التسويق في نفيديا. ستعمل تحسينات VGX فقط مع منتجات Xen من Citrix ، بما في ذلك XenServer و XenApp. في نهاية المطاف ، تأمل Nvidia في إدخال تحسينات VGX على تقنيات المحاكاة الافتراضية من VMware و Microsoft ، ولكن لا يمكن لـ Russell تقديم تاريخ محدد عن الوقت الذي يحدث فيه ذلك.

تم استخدام معالجات الرسومات من Nvidia و Advanced Micro Devices بالفعل للمحاكاة الافتراضية ، مع صانعي الخوادم Dell و Hewlett-Packard و IBM يقدمان خوادم مصممة للبيئات المتدنية. لكن جلسات مستخدم سطح المكتب الافتراضية كانت قصيرة من خلال موارد محدودة.

ستقوم التحديثات على VGX بنشر أجهزة سطح المكتب الافتراضية التي تعمل بنظام التشغيل Windows 7 الكامل وسيكون المستخدمون قادرين على تشغيل تطبيقات متعددة في كل جلسة ، حسبما قال راسل.

"ما نحن عليه يقول رسل: "إن تجربة الكمبيوتر الشخصي حقيقية."

ستتمكن لوحة الرسومات Nvidia Grid K1 ، التي تضم أربعة معالجات رسومات وذاكرة DDR3 بسعة 16 جيجابايت ، من دعم ما يصل إلى 32 جهازًا افتراضيًا في وقت واحد. وستتمكن اللوحة Grid K2 ، التي لديها معالجان للرسومات و 8 جيجابايت من ذاكرة GDDR5 ، من دعم ما يصل إلى ثمانية أجهزة VM. وستكون الأجهزة الظاهرية قادرة على الاستفادة من دعم DirectX 11 على اللوحة لزيادة أداء الوسائط المتعددة.

تعتمد معالجات الرسومات على بنية Kvler الحديثة من Nvidia ، كما تحتوي اللوحات على برامج جدولة مستقلة ووحدات لإدارة الذاكرة للتعامل مع نشر الأجهزة الظاهرية. يعمل VGX على تمكين GPU لتخطي دورات وحدة المعالجة المركزية (CPU) ونشر الأجهزة الظاهرية وإدارتها بشكل مباشر.

يعد المحاكاة الافتراضية أمرًا أساسيًا في تقديم الخدمات السحابية عبر وحدات معالجة الرسومات ، ولكن يمكن أن تكون تحسينات VGX متقدمة على وقتهم ، كما يقول Jim McGregor ، المحلل الرئيسي في Tirias Research.

"هذا هو الإفراط في ما يحتاجه الناس وليس الجميع سوف يستفيد من هذا المورد". وقال ماكغريغور.

تقدم Nvidia مجموعة جديدة من منتجات الخوادم ولوحات الرسومات تحت اسم العلامة التجارية Grid عندما تقوم الشركة بتوصيل GPU إلى العدد المتزايد من المحاكاة الافتراضية وعمليات النشر عبر السحاب. تقدم Nvidia جهاز الشبكة الحوسبة المرئية (VCA) ، الذي يقوم بمعالجة جانب الخادم للوسائط المتعددة والتطبيقات الأخرى للتوصيل المستند إلى السحاب إلى أجهزة سطح المكتب الافتراضية على أجهزة الكمبيوتر أو الأجهزة اللوحية أو الأجهزة اللوحية رفيعة المستوى. كما دخلت الشركة في شراكة مع شركتي الخادم IBM و Dell لتقديم خوادم الشبكة الغنية بالجرافيك. كما قال نفيديا أن سيسكو ستبدأ شحن خادم شبكة VGX يدعى UCS C240 ​​M3 ابتداء من هذا الشهر.

إلا أن GPUs أصبحت بالفعل أكثر عملية في الخوادم التي تستخدم الألعاب عبر الإنترنت ، وكثير من التطبيقات يتم كتابتها باستخدام أدوات برمجة متوازية مثل OpenCL و CUDA ، كما يقول McGregor.

تتعامل الخوادم مع أنواع مختلفة من أحمال العمل و GPUs لا تزال بحاجة إلى وحدات المعالجة المركزية لتعمل في الحوسبة الموزعة البيئات. يتم توجيه التعليمات إلى وحدة معالجة الرسومات عن طريق وحدة المعالجة المركزية.

"إن استخدام [GPUs] كمعالج معالج في السحابة لا يختلف عن استخدام معالج [CPU] أو مخصص."

تم تصميم Nvidia و AMD رقائق وإنشاء معايير مفتوحة تجعل GPUs موردًا أكثر سهولة. قامت مؤسسة HSA (بنية النظام غير المتجانسة) بقيادة بنية ذاكرة موحدة تسمى HUMA ، والتي ستجعل أنواع الذاكرة المختلفة في متناول جميع المعالجات. وقال ماكجريجور إن معالج الجرافيك القادم من نفيديا والذي يطلق عليه ماكسويل والذي سيصدر في العام المقبل سيجمع أيضا وحدة المعالجة المركزية ووحدة الذاكرة الرسومية GPU.

تكنولوجيات مثل VGX تجعل GPU أكثر أهمية في بيئات الخوادم. قال ماكجريجور.