利用 NVIDIA GRID vPC 支援視訊會議和生產力工具

作者 NVIDIA Developer

隨著 2020 年的進展,遠端工作解決方案已成為許多人的新常態。組織正在尋求成熟的解決方案,例如虛擬桌面基礎架構(virtual desktop infrastructure,VDI),以使其團隊可以從任何位置安全地工作。但是,最新的生產力和視訊會議應用程式需要更強大的系統,確保良好的使用者體驗。

IT 可以利用 NVIDIA GRID vPC,以符合成本效益的方式擴充虛擬化,為每一位員工提供能媲美實體電腦的效能。以 NVIDIA vGPU 技術為基礎的 GRID vPC,可以讓多個虛擬機器(VM)共用同一個 GPU,為知識工作者提供原生電腦體驗。由於通常是將由 CPU 完成的任務卸載至 GPU,因此使用者將能獲得更好的體驗,以提升整體生產力。

辦公室生產力和視訊會議應用程式趨勢

數位體驗監控領域的領導者 Lakeside Software 最近發布了一份白皮書,評估 GPU 對現代生產力和視訊會議應用程式的影響。Lakeside 分析了來自 SysTrack 社群的資訊(例如資源和軟體應用程式使用率),並提出辦公室生產力和視訊會議應用程式之趨勢,以及這些應用程式之圖形需求的報告。

如下圖所示,使用者花更多時間使用視訊會議工具。例如相較於 2018 年,2020 年使用者使用 Microsoft Teams 的時間多了將近 4 倍。

圖 1:隨時間變化的視訊會議應用程式使用率。

Lakeside 同時發現,典型之知識工作者以及技術和創作專業人士的圖形需求亦大幅升高。圖 2 為圖形豐富之內容的使用率在逐年演變,包括視訊串流和 3D 模型建立。在 2016 年之後,使用者需要圖形的每週時數增加超過 12 倍。

圖 2:圖形需求的逐年演變。

此外 Lakeside 分析了 2015 至 2020 年之間,利用 GPU 加速的生產力應用程式數量。該資料顯示,2020 年幾乎所有的生產力應用程式都會使用圖形。下表突顯出過去五年內的成長。

生產力應用程式圖形需求

CPU 使用率
2015 48.21%
2016 84.61%
2017 83.65%
2018 96.09%
2019 97.70%
2020 99.02%
表 1:隨時間變化,生產力應用程式的 GPU 需求相對成長。

該資料顯示出 GRID vPC 在 VM(又稱為虛擬桌面)中啟用虛擬化 GPU (vGPU) 的價值。在增加 vGPU 之後,圖形和視訊處理從 CPU 卸載至 GPU,進而釋放出 VM 中的 vCPU 資源,以執行其他任務。

仔細研究各個生產力軟體應用程式後的資料顯示,CPU 使用率因為圖形需求和功能增加而大幅提高。在應用程式的資源需求和使用 CPU 的時間百分比方面,使用 Microsoft Excel 和 PowerPoint 的使用者,在 2016 年之後需要更多的 CPU。

圖 3:生產力應用程式的 CPU 使用率分析。

視訊會議應用程式的 CPU 使用率也已提高。例如,隨時間變化 Microsoft Teams 的相對 CPU 使用率增加超過 3 倍。

圖 4:視訊會議應用程式的 CPU 使用率分析。

Lakeside Software 在考量這些生產力和視訊會議趨勢之後,建議組織評估導入 GPU 和 NVIDIA vGPU 技術,以加快虛擬桌面速度。欲瞭解更多與 Lakeside Software 研究及評估之多顯示器和網頁瀏覽器發現有關的資訊,請參閱 How GPUs Accelerate Work-From-Home Productivity 白皮書。

提升視訊會議工具的效能

最近 NVIDIA 技術行銷團隊將純 CPU VDI 與 GPU 加速的 VDI 視訊會議工具效能進行比較。GPU 加速的 VDI 執行個體,採用搭載 NVIDIA T4 GPU 的 1 GB GRID vPC 設定檔。在 Microsoft Teams、Zoom 和 Cisco WebEx 上進行測試。如表 2 所示,分兩個階段執行測試。

階段 工作流程 vCPU vGPU 設定檔 記憶體
1 網路攝影機 2 GRID vPC – 1B 4 GB
1 網路攝影機 2 N/A(純 CPU) 4 GB
2 螢幕畫面分享 2 GRID vPC – 1B 4 GB
2 螢幕畫面分享 2 N/A(純 CPU) 4 GB
表 2:測試工作流程。

第 1 階段著重於視訊啟用功能:增加啟用和停用三個攝影機。第 2 階段著重於螢幕畫面分享功能:檢視螢幕畫面分享,且無啟用攝影機。

依據特定指令碼進行效能測試,以確保純 CPU 與 GRID vPC VM 的效能記錄同步。由於缺乏視訊會議效能的業界基準或自動化測試,因此是由實際使用者執行測試指令碼,控制攝影機品質等的變數。

該團隊是使用 GPU Profiler,一種可以在 VM 上執行工作負載時,快速記錄資源利用率的常用工具,測量效能。此工具通常是在 POC 期間使用,以調整虛擬環境大小,並確保可接受的使用者效能。在具有各種 vGPU 設定檔的單一 VM 上執行 GPU Profiler。該團隊同時使用 NVIDIA nVector 工具,大規模執行知識工作者工作負載,以模擬包含在單一 GPU 上執行之多個 VM 的真實環境。記錄下列指標:

  • 畫格緩衝區 %
  • vCPU %
  • RAM %
  • 視訊編碼
  • 視訊解碼

VM 配置,如下所列:

  • vGPU 軟體: GRID vPC 10.2(Windows 驅動程式 442.06)
  • vGPU 設定檔: GRID vPC – 1B 設定檔(1 GB 畫格緩衝區)
  • vCPU 2
  • vRAM 4096 MB
  • 硬碟: 40GB
  • VMware Horizon 7.9
  • 客機作業系統: Windows 10 企業版 1909
  • 伺服器 Intel Xeon Gold 6154 GPU @ 3.0GHz

測試結果

整體而言,Microsoft Teams、Zoom 和 Cisco WebEx 展現出明顯的 vCPU 卸載。由於網路會議應用程式的設計各不相同,因此 CPU 卸載量是取決於軟體本身利用 GPU 的程度。

Microsoft Teams 的測試結果如下所示,圖 5 記錄兩種情境下的 vCPU 利用率:純 CPU VM 與搭載 GRID vPC (vGPU) 的 VM。在兩種情境下,都是啟用三個網路攝影機。純 CPU VM(淺藍色線條)達到 100% 的利用率,而導致視訊和音訊品質不佳。在此範例中,使用者發生像素損失和卡頓,以及音訊延遲與中斷的情形。GRID vPC VM 的 CPU 利用率明顯較低,因為視訊是卸載至 GPU。讓使用者可以體驗高品質的視訊和音訊。

圖 5:MS Teams 測試網路攝影機。

在第 2 階段測試中,該團隊是在視訊會議參與者分享螢幕畫面時,測量遠端每秒畫格數(frames per second,FPS)。FPS 較高表示使用者體驗較佳,或串流至終端使用者用戶端的像素較多。如圖 6 所示,GRID vPC VM 的 FPS 高於純 CPU VM。具有較高 FPS 的 GRID vPC,可以提供更好的使用者體驗,同時能降低對 CPU 資源的需求。

圖 6:MS Teams 測試螢幕畫面分享。

欲瞭解更多與視訊會議測試及其他測試結果有關的資訊,請參閱 Impact of NVIDIA Virtual GPUs on Video Conference Tools 技術簡介。

總結

越來越多組織開始仰賴生產力和視訊會議工具,協助遠端團隊維持生產力。在過去五年內,這些現代生產力應用程式的圖形需求也已大幅升高。NVIDIA GRID vPC 可以滿足在虛擬桌面上進行 GPU 加速的新需求,提供原生電腦效能和更好的使用者體驗。為了維持生產力,必須以最佳的視訊和音訊品質,確保理想的使用者體驗。視訊中斷和音訊延遲可能會導致溝通錯誤、遺失資訊、生產力下降和整體挫敗。使用視訊協作工具時搭載 GRID vPC 的 GPU 加速 VDI,可以提供一致的使用者體驗。

欲瞭解更多與 Lakeside Software 對遠端工作生產力和視訊會議工具趨勢之研究有關的資訊,請參閱 5 Digital Experience Trends Accelerated by Remote WorkHow to Optimize Your Remote Work Setup VMUG 線上研討會。

欲瞭解更多使用者案例或申請免費試用 NVIDIA GRID vGPU,請造訪 NVIDIA 官方網站