超融合使用場景vGPU虛擬桌面的規劃建議

特別對於vGPU顯卡虛擬化桌面來講，準確的規劃還是需要測試才能夠完成的。因為對於原有圖形工作站與vGPU顯卡並沒有一一對應的劃分方法，而且每個用戶使用的圖形設計程序不一樣，每個用戶設計的圖紙複雜度和大小不一樣，每個設計師的要求也是不一樣的，很難有統一的標準。但如果只是預估，則可以考慮本文的方法。

目前VxRail支持AMD和Nvidia兩種vGPU顯卡，因為使用Nvidia的用戶還是較多，所以以Nvidia舉例，目前支持M10和M60的型號：

M10強調用戶密度，每個卡4個GPU晶元，32GB顯存（8GB/GPU）；

M60強調用戶性能，每個卡2個GPU晶元，16GB顯存（8GB/GPU）；

我們看Nvidia vGPU顯卡除了晶元數和顯存，還有一個關鍵指標就是CUDA數，不必深究，可以理解為就是代表了顯示能力越高越好。所以為什麼M10是4個GPU晶元，但相對低端；而M60是2個晶元，卻相對高端。因為它們每個晶元的CUDA是不同的，M10是 640 CUDA/GPU，M60是2048 CUDA/GPU。記住這個值很重要。

為什麼叫顯卡虛擬化呢？就是在虛擬化層可以將一個GPU晶元劃分成若干小GPU晶元給虛擬機使用。那麼分多少份呢？這個就是根據不同的用戶負載類型了。如下圖，可以在GPU Profile中選擇不同的小GPU類型。

能劃分成什麼類型呢？下面兩張表列出了劃分的方式。M60最多可以劃分成32份，每份512MB顯存，128 CUDA。最少可以劃分成2份，每份8GB顯存，2048 CUDA。

M10最多可以劃分成32份，每份1GB顯存，80 CUDA。最少可以劃分成4份，每份8GB顯存，640 CUDA。

有一點需要注意，同一GPU晶元上必須劃分相同的vGPU類型；同一塊vGPU顯卡但不同GPU晶元上，可以劃分出不同的vGPU類型。對於我們預估來說，還是簡化問題，同一vGPU顯卡上的晶元都劃分相同的類型。

下面關鍵來了，如何進行規劃呢？首先，我們要了解用戶之前在使用的圖形工作站或在規劃的工作站的配置，這個肯定會有。那麼接下來的思路就是：

首先比較原工作站和vGPU虛擬化顯卡的顯存和CUDA，按照盡量接近的原則選擇劃分方法；

確認了vGPU的型號和劃分方法後，就確定了每台超融合可以支持的桌面數量，就可以確定需要超融合的台數；

再根據內存，磁碟等容量需求，估算每台超融合設備的配置；

比如，用戶原工作站是以下配置。

那麼我們可以到Nvidia網站上去查到此顯卡的參數是1280 CUDA，6GB RAM。由此配置看到，這個配置比較高，還是偏向性能的，按照M60規劃比較好，我們就可以去查相應的表格：

顯卡：M60顯卡16GB 4096 CUDA: 每張卡劃分為4份，每份4GB RAM, 1024 CUDA （需求是6GB RAM, 1280 CUDA），略小於需求；每台伺服器3張M60，可支持12個用戶；因此預估9台伺服器（可支持108個用戶）

CPU：vGPU桌面伺服器CPU選型的原則是CPU的主頻盡量要高，最好3.0GHz以上。那麼我們可以選擇Dual CPU 6128(6C, 3.4G), 每VxRail共12C核，基本每個核支持1個桌面；

內存：16GBx12桌面=192GB，但需要留冗餘，留基礎架構伺服器和虛擬化層本身的消耗，因此配置256GB，大於需求；

磁碟：3.84TBx9台伺服器=34.56TB裸容量，可用容量約15TB左右，同時也需要余留冗餘和基礎架構伺服器的空間（需求是100GBx100=10T）大於需求；

因此，可以預估配置如下：

9xVxRail V570 dual CPU 6128(6C, 3.4G),

3xM60顯卡,

256GB,

1x3.84TB capacity SSD,

1x400GB cache SSD,

當然，以上估算是比較保守的配置，留有的資源並不充足，比如每台伺服器還要預留vSphere虛擬化本身運行的CPU核，基礎架構虛擬機單獨留有伺服器資源等。這個可以在實際配置中根據預算靈活掌握。

最後，再提醒一下，Nvidia顯卡需要單獨購買軟體許可，桌面虛擬化也需要單獨購買許可，相關的Microsoft操作系統也同樣，這些都不包含在VxRail中，需要向廠商或相關集成商諮詢。

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