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。
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。
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
| 年 | CPU 使用率 |
| 2015 | 48.21% |
| 2016 | 84.61% |
| 2017 | 83.65% |
| 2018 | 96.09% |
| 2019 | 97.70% |
| 2020 | 99.02% |
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。
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。
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 |
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。
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。
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 Work 和 How 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。