面向高性能计算和人工智能聚焦VDI的GPU部署

本文由Rhett Dillingham发表于Forbes的文章翻译整理而成。

NVIDIA发展势头正劲，其数据中心的增长尤为显著。数据中心大部分营收增长归功于NVIDIA最新GPU在高性能计算（HPC）和人工智能（AI）中的应用，其在超大规模云和大型企业级基础架构领域取得了成功。与此同时，GPU在VDI市场中的应用不断增加，将可能成为营收增长的另一驱动因素。

多年以来，GPU一直被用于企业级VDI部署，且一直以来都是图形密集型设计和工程负载的附加组件。然而，由于图形和视频在常见生产力类应用中的使用大量增加，对于众多传统知识型岗位工作者来说，GPU已经成为其VDI解决方案必不可少的组成。NVIDIA一直是面向VDI的GPU行业领导者。随着GPU在VDI领域使用的普及，NVIDIA也将因此受益。

鉴于多种因素，GPU在VDI部署中的应用将迎来潜在的转折点：

1. 企业对Windows 10的采用引起了对VDI、尤其是GPU的关注。

微软将于2020年1月终止对Windows 7的支持。对Windows 10的采用，无论是更新整个PC系统还是部署VDI，许多IT部门都在重新考量基于每个机构/岗位的客户端计算选项。当重新评估VDI是否可作为Windows 10的一个选择时，IT需要考虑多种因素。

首先，包括视频流、视频会议和多媒体网站浏览等在内的典型知识型办公应用，图形的使用都大幅增长，且会在VDI部署中消耗大量的共享处理资源。

其次，与Windows 7相比，Windows 10及在Windows 10系统中运行的常见业务生产力类应用，使图形处理需求在操作系统层面增加了30％以上，而在应用程序层面增加了50％以上。剧增的图形处理需求不仅会造成硬件资源成本效率低下，且用户体验不佳。用户体验是决定部署VDI是否成功的首要因素。如果部署的VDI性能不佳，就会导致用户会对技术产生反感。如果这个时候IT部门才进行调整以解决问题，那么这个VDI部署项目注定失败。GPU能够更好地确保IT部门快速、高效地满足用户对性能的需求。

NVIDIA在VDI市场中确保领导地位的关键在于，其GRID虚拟PC功能能够对每个用户的GPU资源分配情况进行微调，并辅之以监控和管理工具，便于IT管理团队对性能和成本进行资源优化利用。

2. 如今，VDI软件集通常会包括GPU，以简化针对GPU的部署。

在VDI发展的早期阶段，IT部门必须通过一堆计算、网络、存储和软件组件等来构建、部署和管理VDI解决方案。为解决此类问题，硬件OEM厂商会通过预先配置及测试的组件堆栈来开发解决方案软件集。去年春天推出的DellEMC的VDI Complete甚至从单独的厂商解决方案扩展到了整合定价、封装和支持，但仍无法支持GPU。

Dell EMC和VMware在去年8月的VMworld上推出了包括NVIDIA GPU在内的VDI Complete配置。虽然，企业用户往往倾向于定制VDI解决方案的各个方面，但这些新产品仍在简化VDI项目方面取得了巨大的进展，许多人会根据GPU的附加优势，重新进行选择。

NVIDIA虚拟GPU

3. 由Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure托管的、基于云的桌面即服务（DaaS）产品，能够更加便捷地试用用于虚拟桌面中的GPU。

DaaS交付模式适用于各类情况，包括小型远程办公室的部署，或机构面临的大量、不可预知的人员储备增减。引入GPU能够使DaaS对于GPU部署的试用更具有吸引力。基于NVIDIA GPU，AWS Workspaces提供了基于GPU的虚拟桌面。VMware也在基于NVIDIA GPU的Microsoft Azure计算实例上增加了Horizon Cloud。

IT部门现在能够测试目标机构的虚拟桌面使用情况，以便更好地了解何时可通过基于GPU的虚拟桌面，满足各种知识型工作者对性能的需求。此外，也有利于为大规模采购用于内部部署的VDI基础架构提供信息支持。对于那些具有创新性及丰富资源的IT领导企业，他们通常会推行在VDI中引入GPU。

越来越多的企业开始了解，用于Windows 10的GPU将助力广泛而轻松地实现VDI解决方案部署，他们将重新考虑更广泛地应用VDI。VDI部署将随着Windows 10的使用而增长，预计NVIDIA数据中心业务未来还将持续保持强劲的增势 ，这股增势不仅来自HPC和AI应用，还将来自VDI部署。