Работа с CAE на удаленке
Тег: VDI
Несколько слов про доставку инженерной графики https://blogs.technet.microsoft.com/enterprisemobility/2016/09/22/new-ms-mechanics-video-with-the-latest-updates-to-rds-for-windows-server-2016/
#Microsoft продолжает хвастаться новыми возможностями по работе с #GPU, которые она реализует в #Windows #Server 2016. Нас ожидает поддержка нужного #OpenGL 4.4+ как в сценариях с #RDSH, так и при построении #VDI. При этом, в качестве средства доставки будет выступать привычный и понятный #RDP, а видеопоток будет полностью аппаратно кодироваться и декодироваться на GPU сервера и клиента. Аналогичные возможности ожидаются в #Azure #Cloud.
Virtual machine sizes overview - Azure Virtual Machines
Lists the different instance sizes available for virtual machines in Azure.
gpu.azure.comВчера компания #Microsoft выдала очередной анонс запуска #GPU инстансов в #Azure. Примерно год назад компания уже писала о своих планах в блоке, но видимо разработка идет не так гладко, как хотелось бы. Сейчас, вместе с анонсом компания разместила страницу регистрации на тестирование нового продукта. Лично я уже заказал сете на тест машинку с 2-мя #NVIDIA #Tesla #K80, 224 Гб RAM и 1.5 Тб SSD.
Еще Microsoft говори о партнерстве с компанией #Teradici для использования технологии #PCoIP доставляющей удаленные рабочие столы со сложной графикой. Это немного странно для меня. Во-первых Teradici - это решение заклятого конкурента #VMWare. Во-вторых, где обещанный ранее #DDS и новый #RemoteFX с поддержкой #OpenGL 4+ (заявлено для #Windows #Server 2016)? Неужели MS отказывает использовать свои серверные операционные систем и технологии в своем же облаке?
World Leader in AI Computing
We create the world’s fastest supercomputer and largest gaming platform.
www.nvidia.ruНа смену двухчиповой #K80 приходит #P100. А для полной неразберихи еще есть #Tesla M60 которая конечно имеет бренд Теслы, но предназначена для #VDI, так как вычислитель из нее совсем никакой (ядро #Maxwell имеет очень низкую производительность в операциях с двойной точностью)
Приведу характеристики для наглядности K80: 24Gb RAM, 2912 GFLOPS (двойная точность) M60: 16Gb RAM, 302 GFLOPS (двойная точность) P100: 16Gb RAM, 4700 GFLOPS (двойная точность)
Как можно видеть, новинка получилась на 60% мощнее в теории, но вот памяти для расчетов пожалели. А мы ждем первые тестовые экземпляра для проверки быстродействия в наших #CAE задачах. http://www.nvidia.ru/object/tesla-p100-pcie-20160620-ru.html