结果进来了！借助NVIDIA最新的GPU专为虚拟台式机和应用程序而设计，您可以解决比以往任何时候都更多的用例。在我们使用NVIDIA®NVECTOR基准测试工具的独立测试中，我们看到一个A16 GPU可以支持64个虚拟台式机，每个桌面都有2VCPU和1GB Framebuffer配置文件，每个节点每个节点。在安装了两张A16卡后，我们能够扩展到128，尽管我们建议在缩放到128个台式机时，建议使用高性能的CPU。在三个节点群集的最小Nutanix®配置中，每个群集等于384个用户，都可以访问1GB的FrameBuffer配置文件！
现在，任何可伸缩性限制都是遥远的内存，性能如何？我们还使用“知识工作者”工作量使用了Nvidia的NVector进行了测试。我们发现，使用相同配置的A16 GPU在每秒帧（FPS）和接近1/20秒的延迟范围内产生30％的提高。当我们将性能测试缩放到128 VM时，那就是A16 GPU真正通过并交付的时候。如图1所示，一旦我们达到了稳态，而没有GPU，则框架未达到25 fps。但是，添加VGPU增加了大约20％。
视频播放期间的帧速率
图1
通过在一个软件包中提供可伸缩性和性能，让我们仔细研究一下该解决方案所说的用例。如前所述，测试是有意使用知识工作概况进行的，这是用户的最广泛定义。从历史上看，我们都可以同意，使用CAD和CAM应用程序的Power用户可以确保与GPU配对时获得最佳体验。当今的知识工作者即使通过网络浏览器交付这些应用程序，也有更多资源密集型应用程序。丰富的媒体交付已成为SaaS应用程序的事实上的标准，以至于默认情况下，Google的Chrome®浏览器开始寻找GPU来卸载基于Web的应用程序的处理。因此，我们的知识工作者现在更像我们的权力使用者，而我们的任务工作者类似于过去的知识工作者。
在能够大规模提供GPU之前，传统上需要仔细的思考和计划，灾难恢复（DR），以及影响RPOS和RTOS的复杂工作流程。使用NutanixAHV®管理器和支持的NVIDIA GPU，您可以像其他任何其他VM工作负载一样，使用连接到另一个Nutanix群集的vgpu持久性用户工作负载，而无需其他工具或管理控件。
有了这些数据，我们必须重新考虑为用户提供最佳体验的最佳方法。我们不再可以设计一个环境，其中GPU被降级为独家少数，或者是可伸缩性的约束因素。借助A16 GPU，我们可以自信地将GPU分配给我们环境中更广泛的用户，这将帮助他们提供更高的生产率。
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测试环境：
NX-3155G-G8
CPU：2x金6354 CPU @ 3.0
内存：1.5TB
磁盘：6X SSD
GPU：2x NVIDIA A16
目标和客户端VMS：Windows®10OS
经纪人：Citrix虚拟应用程序和台式机7-1912 U4
基准工具：
使用知识工作者工作量的NVIDIA NVECTOR
测试：
64 VM -2 VCPU -1GB VGPU
64 VM -4 VCPU -2GB VGPU
128 VM -2 VCPU -1GB VGPU
64 VM -2 VCPU -NO VGPU
64 VM -4 VCPU-无VGPU
128 VM -2 VCPU -NO VGPU
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