AI(人工知能)開発にも活用できる
VDI環境で進むGPU利用 より経済的になって支持が拡大
VDI(仮想デスクトップインフラ)環境でのGPUの利用が進んでいる。GPUの共有やCPUリソースの解放といったさまざまな技術進化や新たなユースケースの登場が背景にある。
VDI(仮想デスクトップインフラ)が導入され始めた当時、設計用途で使う「CAD」のようなグラフィックス集約型アプリケーションを使って日々業務をするユーザーにとってVDIは頼りない存在だった。IT担当者は、ユーザーの仮想デスクトップに物理GPUを割り当て、こうしたアプリケーションを使うユーザーをなだめていた。
2018年には、企業は一般的な仮想デスクトップでもGPUを使うようになった。今では当たり前のように、仮想デスクトップをGPUリソースとともにプロビジョニング(リソース事前準備)している。
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GPUの懸念を晴らすには
GPU導入を促進している要因
GPUの利用が普及した理由の一つは、GPUハードウェアを複数の仮想デスクトップで共有できるようになったことだ。
GPUリソースとともに仮想デスクトップをプロビジョニングすることは、以前は「物理グラフィックスカードを仮想マシン(VM)に割り当てること」を意味した。例えばホストサーバが3個のGPUを搭載する場合、GPUが使用可能な仮想デスクトップは3台しか構築できない。さらに、ハードウェアの割り当てをした場合、GPUを使用可能な仮想デスクトップは他のホストに移行できなかった。
だが現在では、GPUリソースを複数の仮想デスクトップで共有できる。それだけでなく、GPUリソースを細かく割り当てられるようになった。GPU全体を1台の仮想デスクトップに割り当てる必要はなくなったのだ。
GPUベンダーのNVIDIAが提供する仮想GPUソフトウェアは、ハイパーバイザー(仮想化ソフトウェア)と連携し、仮想デスクトップがGPUリソースを共有できるようにする。同様に、ハイパーバイザーベンダーも、GPU共有技術を開発済みだ。例えばVMwareは「Virtual Shared Graphics Acceleration」(vSGA)機能により、GPUの共有を実現している。Microsoftも「RemoteFX 3Dビデオアダプター」(RemoteFX vGPU)により、GPUリソースを複数のVMで利用できるようにしている。
またGPUは、CPUから画像描画に関するワークロードの多くをオフロード(肩代わり)する。するとオフロード下分のCPUリソースを解放できる。適切な条件下では、GPUの利用は、企業が仮想デスクトップ密度を高めるのに役立つ可能性がある。
もう1つの要因は、時間とともにゲストOSやアプリケーションのグラフィックス処理の負荷が大幅に高くなっていることだ。例えば、Windows 10は、GPUが高速生成できるアニメーションやシェーディング(影の表示)などのグラフィカル要素を使用している。
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