NVIDIA，Pascal世代GPUに対応したGPU仮想化ソフトウェア「Quadro Virtual Data Center Workstation」を発表

　2017年8月17日，NVIDIAは，Pascalアーキテクチャに対応する新しいGPU仮想化ソフトウェア「Quadro Virtual Data Center Workstation」（以下，Quadro vDWS）と，それを利用した仮想マシンサービスなどを発表した。
　Quadroという名前から想像が付くかとは思うが，本稿で取り上げる話題は，すべてビジネスユーザー向けのもので，ゲーマー向けの話ではない。ただ，NVIDIAは，クラウドゲームサービスである「GeForce NOW」でもGPU仮想化技術を利用しているので，今回発表した技術がゲーム用のサービスで利用される可能性はあるだろうから，まったく無縁というわけでもない。
　というわけで，NVIDIAが取り組むGPU仮想化技術の最新事情として，簡単に説明していこう。

Pascal世代GPUのサポートで，2倍の性能を有するGPU仮想化ソフトウェア

　Quadro vDWSの説明に入る前に，仮想PCと仮想アプリケーション，GPU仮想化ソフトウェアの関係について，ごくごく簡単に説明しておきたい。
　仮想PCとは，サーバー内で実行しているPCのデスクトップ画面全体を，ネットワーク経由でほかのマシン（※PCや専用シンクライアントなど）で表示して，手元にPCがあるかのように利用するものである。一方，仮想アプリケーションとは，サーバー側の仮想PC上で実行しているアプリケーションのウインドウだけを，ネットワーク経由でほかのマシンに表示して利用するものだ。

　そんな仮想PCや仮想アプリケーションでは，画面のレンダリングをサーバー側で行う。ローカルPC側のGPUでレンダリングする構成もありえるが，実際にどのような構成ができるのかは，仮想マシン環境（ハイパーバイザー）側の機能に依存する。そして，サーバー側でレンダリングを行うときに，1基の物理GPUを複数の仮想PCや仮想アプリケーションで共有するために必要なのが，GPU仮想化ソフトウェアであり，Quadro vDWSはその1つというわけだ。

　Quadro vDWSは，Pascal世代のTeslaシリーズ，具体的には「Tesla P100」「Tesla P40」「Tesla P4」，そして後述する「Tesla P6」に対応するGPU仮想化ソフトウェアで，Maxwell世代のGPUに対応していた従来のGPU仮想化ソフトウェアと比べて，2倍の性能を持つとNVIDIAは主張している。
　また，1セッションあたりに利用できるグラフィックスメモリ容量が，従来の最大8GBから24GBへと3倍も増えて，より複雑なグラフィックス処理を可能にしたという。

Quadro vDWSは，PascalベースのTesla GPUサーバーを利用することで，従来比で2倍の性能を有するという

　Quadroというブランドは，ワークステーション向けGPUおよびグラフィックスカードのブランドだったが，現在では，「Quadro Professional Visualization Solution」として，GPU関連製品にまで範囲を拡大している。今回は，そのブランドが扱う範囲を，企業向けのGPU仮想化ソフトウェアにまで広げた形だ。

　下に掲載したスライドは，Maxwell世代の「Tesla M60-8Q」（メモリ8GB）とPascal世代の「Tesla P40-24Q」（メモリ24GB）をそれぞれ別の仮想PC上で動かし，ベンチマークプログラム「SPECviewperf 12.1」を実行した結果のグラフだ。Tesla M60-8Qを1とした場合，Tesla P40-24Qは最大で2倍以上の性能が出るという。

Maxwell世代のTesla M60-8QとTesla P40-24Qの性能比較グラフ

　NVIDIAによれば，企業内のPC利用において，高度なグラフィックスを利用するソフトウェアが年々増えているそうだ。現在では，約60％の企業内PCユーザーが，グラフィックスアクセラレーションを利用するソフトウェアを利用しているという。つまり，それだけ仮想PCや仮想アプリケーションでも，高いグラフィックス性能が求められるようになっていて，そこにフィットするのがQuadro vDWSであるというのが，NVIDIAの主張であるわけだ。

企業内でGPUを利用するアプリケーションの利用が増えているというスライド

　Quadro vDWSの登場にともない，NVIDIAは，GPU仮想化ソリューションの「NVIDIA GRID」を更新することも発表した。
　「NVIDIA GRID August 2017」と呼ばれる新バージョンでは，MaxwellベースのNVIDIA GRID 2.0と比較して，物理GPU上で実行できる仮想GPUの数が，1.5倍に増えるそうだ。
　NVIDIA GRIDは，現在，ユーザー所有のサーバー上で利用するオンプレミスタイプと，GRIDプロバイダが提供するクラウドサービスタイプの2種類があり，オンプレミス向けのNVIDIA GRID August 2017は，33社が提供する120種類のシステムに対応可能だという。

NVIDIA GRID August 2017では，1基の物理GPUで実行できる仮想GPUの数が，最大で50％増加するという

Tesla P6

　また，NVIDIA GRID August 2017に合わせて高密度のブレードサーバー向けGPUとして，「Tesla P6」も発表している。　Tesla P6の詳細なスペックは公表されていないが，2048基のCUDAコアを集積したPascal世代のGPUと，容量16GBのGDDR5メモリをMXM（Mobile pci-eXpress Module）カード上に実装したもので，NVIDIA GRIDで利用できるようになるそうだ。

　そのほかに，NVIDIA GRID用仮想マシン環境としてVMwareやCitrixのソリューションを利用している場合，仮想アプリケーションの実行状況に応じて，ハイパーバイザーから仮想GPUを細かく制御できるようになるという。
　仮想PCや仮想アプリケーション環境でのモニタリングは，既存のVDI（Virtual Desktop Infrastructure）管理ツールに統合可能で，従来よりも詳細な動作状況のモニタリングや，リソースの正しい割り当てが可能となるそうだ。これによって，管理コストやヘルプデスクのコストも低減できるため，仮想マシン環境を利用する期間全体にわたってのコスト最適化が可能になると，NVIDIAは主張している。

VMwareやCitrixの仮想マシン環境では，システム全体の詳細なモニタリングが可能になる

　NVIDIAは，新しいNVIDIA GRIDにおける仮想PCのコストは，ユーザー1人当たり月6ドル以下，仮想アプリケーションでは同2ドル以下になるという試算を示した。高性能かつ低コストを武器に，仮想化ソリューションの普及拡大を進めていくのが，NVIDIAの戦略であるわけだ。

新しいNVIDIA GRIDでは，ユーザー1人当たり月6ドル以下，仮想アプリケーションでは同2ドル以下のコストで利用できるという

NVIDIA GRIDの公式Webページ