La tecnología de virtualización para aplicaciones y desktops virtuales ha estado presente desde hace largo tiempo, pero no siempre estuvo a la altura de las promesas. Su mayor problema: una experiencia de usuario pobre.
La razón es simple. Cuando apareció la virtualización, las GPU (las especialistas en la computación en paralelo) no eran parte de la ecuación. La GPU virtual, también llamada vGPU, ha cambiado eso.
En un dispositivo de computación físico tradicional, como una workstation, una PC o una laptop, la GPU generalmente lleva a cabo toda la captura, codificación y rendimiento para realizar tareas complejas, como las aplicaciones de video y 3D. Con la primera virtualización, todo este trabajo lo hacía la CPU en el host del data center. Si bien funcionaba para algunas aplicaciones básicas, la virtualización basada en CPU nunca cumplió con los niveles de rendimiento y de experiencia nativa que necesitaban la mayoría de los usuarios.
Eso cambió hace unos años cuando NVIDIA presentó su GPU virtual. La virtualización de una GPU para data centers permite compartirla entre diferentes máquinas virtuales. Esto mejora enormemente el rendimiento para aplicaciones y desktops virtuales, y permite a las organizaciones desarrollar infraestructuras de desktops virtuales (o VDI) que pueden escalar de forma rentable este rendimiento en sus empresas.
Funcionamiento de una GPU
Una unidad de procesamiento de gráficos tiene cientos de núcleos de computación para procesar de forma eficiente workloads en paralelo. Piensa en apps 3D, en la renderización de imágenes y el video. Estas son todas tareas que requieren una gran cantidad de computación en paralelo.
Gracias a su capacidad para gestionar tareas en paralelo, la GPU es ideal para acelerar aplicaciones asistidas por computación. Los ingenieros las utilizan para tareas exigentes, como las aplicaciones de ingeniería asistida por computación (CAE), diseño asistido por computación (CAD) y fabricación asistida por computación (CAM). Sin embargo, hay muchas otras aplicaciones empresariales y para usuarios.
Por supuesto, cualquier procesador puede renderizar gráficos. En última instancia, cuatro, ocho o 16 núcleos pueden llevar a cabo el trabajo. Pero, con cientos de núcleos especializados en una GPU, no es necesario esperar. Las aplicaciones se ejecutan de forma rápida e interactiva, como deben hacerlo.
Explicación de las GPU Virtuales
Una GPU virtual funciona gracias al software.
El software de vGPU de NVIDIA proporciona workstations y desktops virtuales acelerados por NVIDIA Tesla, las GPU para data centers más potentes del mundo.
Este software transforma una GPU física instalada en un servidor para crear GPU virtuales que se pueden compartir entre varias máquinas virtuales. Ya no se trata de una relación “uno a uno” entre la GPU y el usuario, sino “uno a varios”.
El software de vGPU de NVIDIA también incluye un driver de gráficos para cada máquina virtual. A veces, se conoce como gráficos en el lado del servidor. Esto permite que cada máquina virtual aproveche los beneficios de una GPU, al igual que un desktop físico. Dado que el trabajo que se hacía generalmente en la CPU se transfirió a la GPU, los usuarios tienen una mejor experiencia, además de permitir muchos más usuarios.
Las ofertas de GPU virtuales de NVIDIA constan de tres proyectos diseñados para cumplir con los desafíos del espacio de trabajo digital: NVIDIA GRID Virtual PC (GRID vPC) y NVIDIA GRID Virtual Apps (GRID vApps) para profesionales técnicos y NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS) para diseñadores, ingenieros y arquitectos.
NVIDIA GRID Ofrece una Experiencia Increíble para Todos los Usuarios
Los requisitos gráficos de los usuarios empresariales son cada vez mayores. Windows 10 requiere hasta un 32% más recursos de CPU que Windows 7, según un documento técnico de Lakeside Software, Inc. Además, las versiones actualizadas de aplicaciones básicas de productividad de oficina como Chrome, Skype y Microsoft Office exigen un nivel mucho más alto de gráficos por computación que antes.
Esta tendencia hacia los espacios de trabajo digitales, sofisticados y con gran cantidad de gráficos se acelerará. Dado que los entornos virtualizados solo de CPU no son capaces cumplir con las necesidades de los profesionales técnicos, el rendimiento acelerado por GPU con NVIDIA GRID se ha vuelto un requisito fundamental de los espacios de trabajos digitales y las empresas que usan Windows 10.
NVIDIA Quadro vDWS Ofrece un Rendimiento Seguro y al Nivel de la Workstation en Cualquier Dispositivo
Todos los días, decenas de millones de profesionales creativos y técnicos necesitan acceder a las aplicaciones más exigentes desde cualquier dispositivo, trabajar desde cualquier lugar e interactuar con grandes conjuntos de datos, todo esto sin dejar de proteger su información.
Este podría ser un cardiólogo que realiza una consulta remota y accede a imágenes de alta calidad durante una conferencia; o una agencia del gobierno que ofrece experiencias de capacitación simuladas e inmersivas; o un ingeniero de I + D que trabaja en un nuevo diseño de automóvil y que necesita garantizar que la propiedad intelectual y los diseños propietarios permanezcan seguros en el data center mientras colabora con otras personas en la oficina del cliente.
Para las personas con sofisticadas e intensivas necesidades de gráficos como estas, Quadro vDWS ofrece la workstation virtual más poderosa desde el data center o el cloud a cualquier dispositivo, en cualquier lugar.
Las vGPU Simplifican la Administración de TI
Al trabajar con VDI, los administradores de TI pueden administrar los recursos de forma centralizada, en lugar de brindar soporte a workstations individuales en cada ubicación de los trabajadores. Además, la cantidad de usuarios puede ampliarse y reducirse según las necesidades del proyecto y la aplicación.
El monitoreo de las GPU virtuales de NVIDIA proporciona a los departamentos de TI herramientas y conocimientos para que puedan dedicar menos tiempo a la resolución de problemas y más tiempo a centrarse en proyectos estratégicos. Los administradores de TI pueden comprender su infraestructura hasta el nivel de las aplicaciones, lo que les permite detectar un problema antes de que comience. Esto puede reducir la cantidad de reclamos tickets y escalaciones, así como el tiempo que lleva resolver problemas.
Con la VDI, el departamento de TI también puede comprender mejor los requisitos de sus usuarios y ajustar la asignación de recursos. Esto ahorra costos operativos al tiempo que permite una mejor experiencia de usuario. Además, las funciones de migración en vivo de las máquinas virtuales aceleradas por las GPU de NVIDIA permiten a TI realizar servicios fundamentales, como la nivelación de cargas de trabajo, la adaptabilidad de la infraestructura y las actualizaciones de software del servidor sin ningún tiempo de inactividad de las máquinas virtuales. Permite que TI realmente ofrezca experiencias de usuario de calidad con alta disponibilidad.
Cómo la GPU Virtual Ayuda a las Empresas
Estos son algunos ejemplos de cómo se han beneficiado las organizaciones que han implementado las ofertas de las vGPU de NVIDIA:
- CannonDesign (Arquitectura, ingeniería y construcción). CannonDesign proporcionó virtualización a todos sus usuarios, desde diseñadores e ingenieros que utilizan Revit y aplicaciones de alta gama hasta trabajadores del conocimiento que utilizan aplicaciones de productividad de oficina. La compañía logró una mayor densidad de usuarios con un rendimiento 2 veces mayor y con una mayor seguridad. Su equipo de TI ahora puede aprovisionar a un nuevo usuario con una workstation virtual en 10 minutos.
- Cornerstone Home Lending (Servicios financieros). Cornerstone Home Lending optimizó su implementación de desktops en 100 sucursales y 1000 usuarios en un único entorno virtualizado. La compañía logró una menor latencia y un alto rendimiento en aplicaciones empresariales modernas como la edición de videos y la reproducción.
- DigitalGlobe (Imágenes satelitales). DigitalGlobe permitió a sus desarrolladores y personal de oficina utilizar aplicaciones con uso intensivo de gráficos en cualquier dispositivo con una experiencia nativa de PC. El paso a los aceleradores de GPU NVIDIA Tesla M10 y el software NVIDIA GRID generó un enorme ahorro de costos con el doble de densidad de usuarios y una operación de TI simplificada con una relación de usuario a TI de 500:1.
- Honda (Automotriz). Honda usó la tecnología de GPU virtuales para lograr una mejor escalabilidad y reducir los costos de inversión. La compañía logró un rendimiento más rápido y una menor latencia en aplicaciones intensivas de gráficos como CAD 3D, incluso en clientes ligeros. Los vehículos Honda y Acura ahora se diseñan utilizando VDI con el software de vGPU de NVIDIA.
- Seyfarth Shaw (Legal). Para proporcionar a sus abogados una rica experiencia de navegación web en cualquier dispositivo, Seyfarth Shaw actualizó a Windows 10 VDI con GPU Tesla M10 y NVIDIA GRID vPC. La carga de su intranet, que antes tardaba entre 8 y 10 segundos, ahora solo toma 2 o 3. Desplazarse a través de archivos PDF grandes es muy sencillo, y los reclamos de los usuarios hacia TI se redujeron.
- Holstebro Kommune (Gobierno). Gracias a NVIDIA GRID, Holstelbro Kommune logró hasta un 70% de mejora en la utilización de la CPU. Las aplicaciones modernas y los navegadores web con contenido multimedia enriquecido, videoconferencia, edición de video y reproducción se pueden realizar en cualquier dispositivo, con un rendimiento que compite con el desktop físico.
- UMass Lowell (Educación). La Universidad de Massachusetts en Lowell proporciona una experiencia de workstations para sus alumnos, que pueden usar aplicaciones como SOLIDWORKS, el conjunto completo de Autodesk, Moldflow y Mastercam en cualquier dispositivo. La universidad opera su entorno VDI con una quinta parte del costo de un asiento de workstation y un rendimiento equivalente. Solo con las actualizaciones de software de virtualización de NVIDIA, UMass Lowell logró una mejora del 20-30% en el rendimiento.
Para obtener más información sobre las soluciones de vGPU de NVIDIA, sigue @NVIDIAVirt.