Как ускорить видеотрансляции с помощью GPU-инфраструктуры
В классическом понимании VDI (Virtual Desktop Infrastructure) с GPU (Graphics Processing Unit) используется для специализированных задач — работы с САПР-системами, 3D-графикой и CAD-приложениями. Принято считать, что эта технология предназначена для проектировщиков и инженеров. Однако существует ряд ежедневных задач офисных сотрудников, которые VDI с GPU позволяет решать значительно эффективнее.Компания из сферы разработки с географически распределенной командой из разных уголков мира успешно внедрила VDI-инфраструктуру для обеспечения безопасности и централизованного управления рабочими местами.
Изначально рассматривалась организация рабочих мест на базе терминальных серверов, но она не подошла из-за ограничений производительности. После миграции пользователей на классическую VDI все работало стабильно, за исключением одного критически важного аспекта — видеоконференцсвязи.
Суть проблемы
Из-за географически распределенной команды вся коммуникация между сотрудниками происходила через видеозвонки. Компания использовала различные платформы: Microsoft Teams, Zoom, Яндекс.Телемост и другие системы видеоконференцсвязи.
При работе на VDI без GPU трансляции работали крайне нестабильно. Проблема заключалась в отсутствии видеоадаптеров — вся обработка потока данных ложилась на центральный процессор, который не справлялся с нагрузкой. В результате изображение постоянно прерывалось, зависало и тормозило, что делало невозможной комфортную работу в видеоконференциях. Для компании с полностью удаленным форматом взаимодействия это стало критической проблемой, блокирующей нормальную работу.
Предложенное решение
Для решения проблемы была разработана архитектура VDI с использованием GPU. Ключевым моментом стал правильный подбор конфигурации — тестирование показало, что профиля с 2 ГБ видеопамяти на пользователя достаточно для стабильной работы с потоком данных в рамках видеоконференцсвязи.
Архитектура решения включала развертывание частной инсталляции VDI с GPU NVIDIA A16, интеграцию с существующей Active Directory заказчика и внедрение MultiFactor Authentication для обеспечения дополнительного уровня безопасности. Такой подход позволил не только решить проблему с производительностью трансляций, но и усилить защиту корпоративных данных через внедрение второго фактора аутентификации.
Процесс внедрения
Проект начался с детального анализа потребностей и тестирования различных конфигураций. Клиенту была выдана тестовая инфраструктура с различными профилями vGPU, в которой команда заказчика провела серию тестов, чтобы определить оптимальный профиль GPU для решения своих задач. После подтверждения, что 2 ГБ видеопамяти достаточно, был выполнен расчет частной инсталляции и согласована финальная архитектура.
На этапе проектирования особое внимание уделили интеграции с существующей сетевой инфраструктурой заказчика и внедрению MultiFactor. Развертывание системы прошло за 7 дней с поэтапным переводом сотрудников на новую инфраструктуру.
Достигнутые результаты
После внедрения решения компания получила полностью работоспособную систему видеоконференцсвязи в рамках VDI. Удалось добиться уменьшения задержек в видео- и аудиопотоках, стабильности картинки без артефактов и лагов, а также общего повышения скорости отклика приложений, включая ВКС. Удовлетворенность пользователей по результатам опросов и внутренним метрикам ИТ-компании выросла до 92%. Система успешно обслуживает более 200 одновременно подключенных пользователей.
Главным достижением стало полное устранение проблем с онлайн-встречами при сохранении всех преимуществ безопасности VDI-инфраструктуры. Сотрудники теперь могут стабильно работать на любых платформах ВКС, а компания получила дополнительный уровень защиты благодаря двухфакторной аутентификации.
Технические аспекты
Для реализации проекта была спроектирована выделенная инсталляция VDI-инфраструктуры с собственным vCenter, что обеспечило полную изоляцию и контроль над окружением клиента.
Серверная платформа
В основе решения — серверы ITPOD-SY4108G-D12R-G4, специально оптимизированные для работы с GPU-ускорением. Конфигурация включает процессоры Intel 5-го поколения и оперативную память DDR5 RDIMM 5600 МГц, что обеспечивает высокую производительность при обработке графических данных. Каждый сервер оснащен видеокартами NVIDIA A16, которые специально разработаны для виртуализации рабочих мест и поддерживают одновременную работу множества пользователей.
Архитектура платформы позволяет вертикально масштабировать систему без замены оборудования — при необходимости можно установить до 8 GPU-карт на один сервер и расширить память до 4 ТБ. Это исключает потребность в добавлении новых серверов в кластер на ранних этапах роста, что снижает операционные расходы.
Система хранения данных
Для хранения данных использовалась All-flash система хранения данных NetApp, которая обеспечивает высокую скорость доступа к данным и включает встроенную защиту от программ-шифровальщиков. Это критически важно для компаний, работающих в распределенном формате, где риски кибератак особенно высоки.
Отказоустойчивость
Реализована отказоустойчивая архитектура по схеме N+1 с учетом резервирования в кластере. В случае выхода из строя одного из серверов все виртуальные машины автоматически мигрируют на работающие узлы без прерывания работы пользователей. Такой подход обеспечивает непрерывность бизнес-процессов даже при аппаратных сбоях.
Платформа виртуализации
Решение построено на актуальной версии VMware vSphere с использованием VMware Horizon для организации виртуальных рабочих мест. Это проверенный стек технологий, который обеспечивает стабильность, безопасность и широкие возможности управления инфраструктурой.
Технология виртуализации GPU
Для виртуализации графических ускорителей использовалась лицензия NVIDIA RTX vWS (Virtual Workstation) с технологией vGPU. В отличие от технологии MIG (Multi-Instance GPU), которая жестко делит GPU на изолированные инстансы с фиксированными ресурсами, RTX vWS предлагает более гибкий подход.
При использовании MIG каждый виртуальный инстанс получает строго выделенный объем памяти и вычислительных ядер, и оставшиеся свободные ресурсы не могут быть перераспределены между другими виртуальными машинами. Это приводит к недоиспользованию GPU-мощностей и снижает общую эффективность системы. Кроме того, MIG не поддерживает динамическое перераспределение ресурсов в реальном времени.
RTX vWS с технологией vGPU позволяет временно делить мощности ядра и обеспечивает динамичное использование GPU в зависимости от текущих задач каждого пользователя. Это означает, что если один пользователь не использует свои графические ресурсы в полном объеме, другие пользователи могут временно получить доступ к этим мощностям. Такой подход значительно повышает утилизацию оборудования и улучшает общую производительность системы.
Дополнительно RTX vWS предлагает расширенные возможности для профессиональной работы, включая поддержку всех современных API для 3D-графики и оптимизацию под различные типы нагрузок — от видеоконференций до работы с проектной документацией.
Выводы
Данный кейс демонстрирует, что VDI с GPU эффективно решает не только специализированные задачи проектировщиков и инженеров, но и ежедневные задачи офисных сотрудников. Правильно подобранная конфигурация позволяет обеспечить стабильную работу с видеоконференцсвязью при сохранении всех преимуществ централизованной и безопасной VDI-инфраструктуры.
Решение оказалось универсальным и поддерживает разные платформы ВКС, легко масштабируется для обслуживания распределенных команд любого размера, и при этом экономически эффективно использует ресурсы GPU для решения бизнес-задач.