Nvidia sli в современных играх: тест двух видеокарт asus rog strix gtx 1080 в одной системе

Все в небо! Ближе к облакам!

• При этом обучение нейросети относительно слабо масштабируется горизонтально. Т.е. мы не можем взять 1000 мощных компьютеров и получить ускорение обучения в 1000 раз. И даже в 100 не можем (по крайней мере пока не решена теоретическая проблема ухудшения качества обучения на большом размере батча). Нам вообще довольно сложно что-то раздавать по нескольким компьютерам, поскольку как только падает скорость доступа к единой памяти, в которой лежит сеть — катастрофически падает скорость ее обучения. Поэтому если у исследователя будет доступ к 1000 мощных компьютеров на халяву, он, безусловно, скоро их все займет, но скорее всего (если там не infiniband + RDMA) обучаться там будет много нейросетей с разными гиперпараметрами. Т.е. общее время обучения будет лишь в несколько раз меньше, чем при 1 компьютере. Там возможны и игра с размерами батча, и дообучение, и прочие новые модные технологии, но основной вывод — да, при увеличении количества компьютеров эффективность работы и вероятность достичь результата будут расти, но не линейно. Причем сегодня время исследователя Data Science стоит дорого и часто если можно потратить много машин (пусть неразумно), но получить ускорение — это делается (см. пример с 1, 2 и 4 дорогими V100 в облаках чуть ниже).

Концепция магазина образов FPGA

Создание эффективно работающего FPGA-образа для определенной прикладной задачи — достаточно трудоемкая и длительная по времени задача. У хорошо слаженной команды на программирование образа может уйти до пары месяцев, а менее опытные клиенты потратят гораздо больше времени, а то и не справятся с этой задачей вообще.

Поэтому сама собой напрашивается концепция магазина образов, — по аналогии с существующими магазинами приложений для таких платформ как MacOS, Windows или Android. Разработчики могли бы передавать туда работоспособные образы, созданные ими для различных задач, а клиенты — приобретать их для загрузки на свои серверы с FPGA-ускорителями, если эти образы соответствует вычислительным задачам в их проектах.

В компании Selectel в 2018 году начата работа над созданием подобного магазина образов FPGA, которые можно было использовать на арендованных серверах Selectel с этой технологией. Тем самым, для клиентов значительно ускорился бы цикл разработки для новых проектов, а сами программисты (авторские коллективы) получили бы определенный доход от ранее проделанной работы, плюс были бы защищены от пиратского распространения образов по рынку без их согласия.

Полезная ссылка:

Базовые отличия FPGA от CPU, GPU

Какие типы ускорителей доступны на сегодняшний день? Сегодня доступны: многоядерные процессоры (CPU) Xeon, GPU и FPGA, рассмотрим их ниже.

У каждого типа процессора, —универсального (CPU), графического (GPU) или FPGA, — есть свои преимущества, иначе бы их просто не стали производить. CPU обеспечивают хорошую производительность при высшей степени универсальности и применимости. Порядка 99% всех существующих программ написаны для исполнения под CPU. У графических процессоров GPU большее число ядер и векторная архитектура, высокая скорость обмена с памятью и ввода-вывода. FPGA обладают самой большой производительностью на Ватт потребляемой мощности за счет свойств аппаратуры, но требуют очень тщательного и трудоемкого программирования.

Ниже об этих отличиях чуть подробнее:

• Универсальные процессоры CPU — это по сути, рабочие лошадки IT-индустрии. Их можно использовать для самых разнообразных задач, но ввиду своей архитектуры CPU не столь эффективны для параллельных вычислений. В последние годы эта проблема частично решается за счет имплементации в чипе процессора множества ядер. Однако даже у самых производительных CPU число ядер пока измеряется немногими десятками.
• Графические процессоры (GPU) долгие годы работали только в нише отображения информации на экране. И лишь относительно недавно GPU стали применяться для задач высокопроизводительных вычислений, в том числе майнинга криптовалют. Работа с графикой как векторными задачами привела к такому развитию архитектуры GPU, которая стала приспособленной для целей параллельных вычислений. Как результат, современной архитектура графического процессора позволяет ускорить прогон векторизованных данных через свои конвейеры, которые в противном случае пришлось бы запускать через многие другие логические блоки в CPU с соответствующей потерей в производительности. Современные GPU содержат в чипе несколько тысяч процессорных ядер.
• FPGA, в отличие от универсального и графического процессоров, можно перепрограммировать в соответствии с особенностями решаемой на них вычислительной задачи. Получается синтез специализированного процессора под конкретную задачу. Другими важными отличиями FPGA является пониженное энергопотребление в расчете на единицу вычислительной мощности, а также архитектура с параллельным исполнением множества векторных операций одновременно — так называемая массивно-параллельная мелкозернистая архитектура. Число ядер в чипе FPGA может достигать одного миллиона и более.

FPGA-ускоритель, как правило, представляет собой аппаратуру в различном форм-факторе (VPX, Com-express, PCIe и т.д.), которая кроме самого чипа FPGA (или нескольких) содержит на плате память типа SRAM и DRAM, включая ультра-новые HBM (память DRAM с высокой пропускной способностью) и высокоскоростные интерфейсы ввода-вывода, такие как популярные 10/40/100 GE и PCI Express. FPGA-ускорители также выпускаются в форм-факторе SOM (система на модуле, одноплатный компьютер) для целей встраиваемых систем, что популярно в системах видеоаналитики или промышленных применениях.FPGA-ускоритель в форм-факторе SOM

Каждый чип FPGA содержит в себе массив до 5 млн логических элементов (массив перекодировки и триггеры), который и может быть перепрограммирован под разные функциональные задачи. Кроме того, есть аппаратные ресурсы — кэш-память, сигнальные процессоры, блоки цифровой обработки, блоки интерфейсов.

Как сделать SLI на ПК

Для создания системы SLI, компоненты компьютера должны соответствовать определенным требованиям:

• В материнских платах должна быть поддержка этой технологии и как минимум два порта PCI Express x16;
• Видеокарты Nvidia с этим слотом подключения не старше моделей GeForce 6 или GT 200;
• Блок питания мощностью от 550 Ватт (желательно сертифицированный как SLI Ready).

Кроме того, рекомендуется использовать мост – специальный кабель, который подключается к слотам на верхней кромке видеокарт и позволяет им передавать данные напрямую.

Важный момент – используемые видеокарты должны быть обязательно построены на базе графического чипа Nvidia. Не обязательно использовать устройства с одинаковыми параметрами или одной марки, однако замечено, что связка из пары, полностью идентичных устройств, работает более эффективно благодаря синхронизации частот.

При запуске компьютера, если вы его только собрали, потребуется установить драйвера для обоих графических ускорителей. Рекомендую пользоваться утилитой GeForce Experience – она автоматически загружает и обновляет все необходимые драйвера.

Проверить корректность работы видеоадаптеров можно через Диспетчер устройств на Панели управления в соответствующем разделе. Если драйверов нет или они не подходят, девайс будет определяться как неизвестное устройство, о чем сигнализирует значок в виде желтого треугольника с восклицательным знаком внутри.

Для настройки парной работы, следует запустить Панель управления Nvidia и перейти в раздел «Настроить SLI, Physx». В выпадающем меню выберите пункт «Максимальная производительность» и нажмите кнопку «Применить».

После этого экран должен несколько раз моргнуть, пока система настраивается для наиболее эффективного режима работы. Для подтверждения новых настроек нужно нажать кнопку «Применить».

Для активации режима SLI перейдите и выберите пункт «Изменение настроек 3D» и в параметре «Режим производительности SLI» установите значение «Альтернативная обработка 2».

Что дает режим SLI и какие есть альтернативы

При использовании этого режима, изображение разбивается на несколько частей, каждую из которых обрабатывает собственная видеокарта – как пиксельные элементы, так и графические.

Связку из двух видеокарт средней мощности можно использовать в качестве альтернативы топовому устройству – часто их покупка обходится дешевле.

Главный конкурент этой технологии – режим Crossfire, разработанный компанией AMD и также поддерживающий только «родные» графические чипы

Важно помнить, что связку из видеокарт на базе чипов Нвидиа и АМД невозможно синхронизировать, так как принципы их работы немного отличаются

Как с майнерами борются производители видеокарт

Nvidia как поставщик графических чипов не одинока в своем стремлении охладить интерес криптовалютчиков к игровым видеокартам. Производители ускорителей тоже заинтересованы в этом, но у них свои методы достижения цели.

Например, в середине апреля 2021 г. CNews писал, что компания MSI, один из крупнейших производителей видеокарт в мире, в шесть раз (с 36 месяцев до всего лишь полугода) снизила гарантийный срок на 18 своих видеоускорителей, в том числе на базе GeForce RTX 3060, 3080 и 3090.

Видеокарты MSI с урезанной российской гарантией

Притом это касается исключительно российского рынка, но в России есть закон о защите прав потребителей, опираясь на который, пользователи смогут рассчитывать на два года гарантии с бесплатным ремонтом, не менее бесплатной заменой карты на новую или даже на полный возврат средств в случае поломки.

Одним ускорителем Nvidia не ограничится

В итоге все новые карты GeForce RTX 3060 будут иметь на 50% меньший хэшрейт при майнинге Ethereum. Как повлияет использование нового чипа на добычу биткоина, стоимость которого давно перевалила за $60 тыс., остается неизвестным.

По информации ресурса Tom’s Hardware, в дальнейшем Nvidia может расширить практику замены чипов и на другие видеокарты серии 3000. Например, GeForce RTX 3070 базируется на процессоре GA104-300 и вполне может получить вместо него GA104-302/202.

Nvidia — лидер на рынке дискретных видеокарт и может позволить себе экспериментировать с ними

Старшие карты серии может постигнуть та же участь. В основе GeForce RTX 3080 и 3090 находится GPU GA102-300, и Nvidia вполне может заменить его на GA102-302/202 с перемаркированным PCI Device ID и отсутствием поддержки старых версий драйверов. Впрочем, на 16 апреля 2021 г. Nvidia о таких планах не заявляла.

Тестирование

Тестовая конфигурация

Тестирование проводилось на следующем стенде:

• Процессор: Intel Core 2 Duo E7300 (2,66@4,1 ГГц, FSB 410 МГц)
• Материнская плата: Gigabyte P35-S3 
• Оперативная память: Samsung DDR2 PC6400 2×2 GB, (820 MHz, 5-5-4-14-2T, dual channel)
• Жёсткий диск: Samsung HD252HJ (250 ГБ, SATA2)
• Блок питания: High Power HP-650-G14C 650W
• Операционная система: Windows Vista x86 SP1

Для всех видеокарт GeForce использовался драйвер ForceWare 190.38, для карт Radeon HD 4730 и HD 4850 — ATI Catalyst 9.7. А вот Radeon HD 4770 присутствует в нашем тестировании с результатами, которые получены на бета-версии Catalyst 9.5. Мы не случайно выше упоминали про дефицит этих видеокарт, с этим столкнулись и мы. Оказалось довольно проблематичным достать этот видеоадаптер, поэтому мы позаимствовали результаты этой карты из одной из прошлых статей, в которой карта тестировалась на такой же конфигурации.

Тестирование проводилось в синтетических тестовых пакетах 3DMark 2006, 3DMark Vantage и в реальных игровых приложениях, которые тестировались исключительно в DirectX 10. Игра Devil May Cry 4 тестировалась встроенным игровым тестом производительности при настройках графики Super High. Для приложения Far Cry 2 также использовался встроенный бенчмарк, тесты в котором проводились на настройках графики Ultra Quality. Тестирование в игре S.T.A.L.K.E.R. Clear Sky производилось с помощью отдельного приложения S.T.A.L.K.E.R. Clear Sky benchmark, состоящего из 4 сцен. Результаты, отображенные на графиках для этой игры, представляют собой средний fps по этим четырем сценам. Настройки графики в этом приложении максимальные (Ultra), для карт Radeon включалась поддержка DirectX 10.1. В игре Crysis версии 1.2.0 использовался родной GPU benchmark, который запускается из папки bin. Анизотропная фильтрация и сглаживание активировались непосредственно средствами каждого приложения без принудительного форсирования в драйверах.

Практика

Для начала  опишем аппаратное оборудование, на котором проводилось тестирование, и скажем о нём пару слов. К нам на тестирование пришёл пакет оборудования для создания SLI системы от компании Gigabyte, в который входила материнская плата GA-K8NXP-SLI на базе N-Force 4 SLI, две видеоплаты Gigabyte GeForce 6600GT и центральный процессор AMD Athlon 64 4000+, любезно предоставленный компанией AMD. Также для тестирования были взяты две оригинальные платы от NVIDIA на базе GeForce 6800GT и, как оппонент со стороны конкурентов NVIDIA, – карта ATI X850XT. А теперь опишем основные компоненты более подробно, и начнём мы с центрального процессора.

Рассвет 3dfx

Компания 3dfx была основана в 1994 г., на год позже Nvidia, и выпустила свой первый графический процессор Voodoo Graphics спустя еще два года. Поначалу он монтировался только на графические платы для аркадных игровых автоматов. Компания довольно быстро стала известной благодаря высокому качеству графики, выдаваемой ее ускорителями.

В 1997 г. производители стали использовать чипы Voodoo Graphics в видеокартах для настольных ПК. Они выпускались под различными популярными в тот период времени брендами, включая Diamond и Alliance Semiconductor.

Voodoo Graphics производства Diamond

Первые ПК-карты Voodoo Graphics помогли 3dfx всего за несколько месяцев стать лидером рынка дискретной графики. На тот момент она конкурировала только с компаниями PowerVR и Rendition, но уже к концу 1997 г. благодаря Voodoo Graphics она смогла завладеть 85-процентной долей рынка ПК-видеокарт.

В августе того же 1997 г. компания выпустила новый графический чипсет Voodoo Rush, объединивший в себе оригинальный Voodoo Graphics и отдельный чип для обработки двумерной графики. Он позволил упрочить положение компании на рынке.

В 1998 г. ситуация немного изменилась. 3dfx выпустила GPU Voodoo2, который вновь стал нуждаться в отдельном чипе для обработки двумерной графики, как это было с первым Voodoo Graphics. Это заставило компанию откатиться назад и уступить ее новым основным конкурентам в лице компаний ATI и Nvidia. Они на тот момент выпустили карты Rage Pro и Riva 128 соответственно, которые могли обрабатывать 2D-графику и стоили при этом заметно дешевле карт Voodoo2.

Выправить положение, подпорченное релизом Voodoo2, 3dfx смогла довольно быстро. В IV квартале 1998 г. она выпустила Voodoo Banshee – более доступный процессор, который был мощнее конкурентов к тому же обрабатывал как 3D, так и 2D. Кроме того, тогда же 3dfx впервые в истории представила технологию для объединения двух видеокарт. Она получила название SLI (Scan-Line Interleave). В настоящее время SLI является собственностью Nvidia.

Gainward

Видеокарты Gainward GeForce 9800 GTX обзор тоже нужно сделать, так как эта модификация в свое время была не менее популярной относительно вышеописанных вариантов. Ускоритель упаковали в крупную яркую коробку, глядя на которую, сейчас не возникает желания приобрести товар. Но тогда это была довольно презентабельная продукция.

Внутри коробки находилась еще одна, поменьше. В ней находилась видеокарта. Рядом с этой коробкой был переходник для D-Sub, универсальный разветвитель, инструкция, диск с «дровами» и ПО, а также игра Tomb Raider: Anniversary.

Внешность у адаптера привлекательная. Кожух яркий и прикрывает всю плату. Кулер представлен вентилятором и радиатором. Последний состоит из тонких алюминиевых пластин, которые собирают вместе в медном теплообменнике. Вентилятор не представляет собой что-то необычное. Он такой же, что встречается в эталонной версии GeForce 9800 GTX.

Технические характеристики остались неизменными. Тестирование указало, что главным конкурентом этой версии оказалась не компания ATI со своим Radeon HD 3870 X2, а собрат GeForce 8800 GTS 512MB, который уже давно находился на рынке. Оказалось, что новинка получается сильнее лишь на 5-6%, а вот разница в стоимости значительная.

Определимся с терминологией

Service Level Indicator (SLI) – это количественная оценка работы сервиса, как правило, связанная с удовлетворенностью пользователей производительностью приложения или сервиса за заданный период времени (месяц, квартал, год). А если говорить конкретнее – это индикатор пользовательского опыта, который отслеживает одну из многочисленных возможных метрик (рассмотрим их ниже) и, чаще всего, представляется в процентном эквиваленте, где 100 % — означает отличный пользовательский опыт, а 0% — ужасный.

Service Level Objectives (SLO) – это желаемое, целевое значение нашего SLI или группы SLI. При установке SLO необходимо указывать реально достижимое значение для каждого конкретного SLI. Ниже мы рассмотрим логику установки SLO на примере конкретных SLI.

Также важно понимать, что SLO – это наш внутренний показатель качества работы сервиса и/или приложения, в отличие от Service Level Agreement (SLA), который обычно устанавливается бизнесом как внешнее обязательство по доступности сервиса перед клиентами компании. Если компания предоставляет SLA клиентам, обычно при прописывании SLO берутся в расчет установленные показатели SLA

Так как в случае не достижения SLO это напрямую отразиться на SLA, что приведет к определенным последствиям для бизнеса в лице нарушения договорных обязательств перед клиентами или даже штрафам

Если компания предоставляет SLA клиентам, обычно при прописывании SLO берутся в расчет установленные показатели SLA. Так как в случае не достижения SLO это напрямую отразиться на SLA, что приведет к определенным последствиям для бизнеса в лице нарушения договорных обязательств перед клиентами или даже штрафам.

В концепции SLI и SLO присутствует индикатор Error Budget или, как его иногда называют, «право на ошибку». Error Budget – это степень невыполнения наших SLO. Например, если наш SLO учитывает доступность, то error budget – это максимальное время, в течение которого наша система может быть недоступной без последствий для нас и нашей команды.

Использование данного показателя упрощает командам процесс контроля времени недоступности приложений/сервисов посредством ввода наглядного индикатора. Устанавливая Error Budget, мы ставим для себя цель – не выйти за рамки разрешенного нам самим downtime.

Например, если в качестве SLI для одного из наших приложений у нас указана метрика Availability, а в качестве SLO для этого SLI мы указали значение 99,95% в месяц, то наш Error Budget за месяц (30 дней) составит 21 минуту 54 секунды. Конкретную цифру Error Budget можно не рассчитывать самостоятельно, а воспользоваться готовым калькулятором.

Для анализа текущего положения дел с Error Budget с учетом установленного SLO/SLA и среднего показателя Availability на момент расчета, можно использовать вот такой калькулятор.

И так, мы разобрались, что из себя представляют SLI и SLO, теперь давайте перейдем к тому, как это внедрить. Для этих целей мы составили пошаговый план.

Конфигурация SLI

Создадим новый кастомный дашборд.

На котором добавим SLO виджет и выберем созданное ранее Application Perspective.

Кликнув на «Manage SLI» перейдем к списку всех доступных индикаторов для выбранного Application Perspective.

Выбрав «Create SLI», мы перейдем к созданию SLI.

Для создания индикатора:

1. Укажем имя индикатора.

2. Определим тип индикатора: Time-Based или Event-Based.

3. Определим границы для вызовов: Inbound Calls или All Calls.

   1. Inbound calls: Все входящие вызовы в рамках сервисов входящих в Application Perspective.

   2. All calls: Все входящие вызовы в рамках Application Perspective и исходящие вызовы из Application Perspective.

4. Укажем необходимую конфигурацию в зависимости от выбранного типа индикатора.

5. Сохраним SLI кликнув на “Create”.

Time Based SLI

Time-Based индикатор – основывается на значениях выбранной метрики (временного ряда). Среди доступных метрик:

• Latency – время исполнения вызовов;

• Call Count – количество вызовов;

• Error Rate – процент ошибок;

• Erroneous Calls – количество вызовов, содержащих ошибку.

Важно отметить, что значения этих метрик собираются напрямую из автоматически инструментированных приложений — для их получения достаточно установить агента Instana, не нужны настройка инструментации, ручное описание метрики или какие-либо внешние service mesh или другие системы

В процессе установки SLI мы:

• Определяем область действия этого индикатора — можем выбрать как конкретный сервис, так и использоваться все сервисы входящие в Application Perspective. Для более детального определения можем указать конкретный эндпоинт сервиса.

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

• Выбираем метрику, которая войдет в SLI. Это может быть — Latency, Call Count, Error Rate, Erroneous Calls.

• Определяем, как будем агрегировать значение метрики: по перцентилям (90, 50, 99 и т.д.), по среднему значению, по минимальному или максимальному значению.

• Определяем пороговое значение метрики.

После того, как мы указали метрику и ее пороговое значение, SLI рассчитается по формуле:

Посмотрим на пример настройки Time-Based индикатора.

Все вызовы сервиса proto.group должны исполняться в среднем не более чем за 25мс.

С чего начать? С драйверов!

Версия драйвера, иногда, имеет большое значение на производительность видеокарты. Если у вас не установлены «родные» драйвера от AMD (с » AMD Catalyst Control AMD Catalyst Control Centr», либо «Свойства графики» — см. рис. 1 ниже) .

Поэтому простой совет, прежде чем начинать настраивать видеокарту — обновите драйвера (ссылка приведена выше): возможно появились новые функции и параметры, которые помогут оптимизировать работу вашего железа.

Кстати, лет 15 назад, была у меня видеокарта ATI Radeon (точную модель сейчас не назову). Суть в том, что кроме официальных драйверов, были драйвера «не официальные» — Omega Drivers (кстати, отличный пакет драйверов).

Так вот, установив эти драйвера и включив максимальную производительность (в их настройках) — можно было существенно увеличить производительность видеокарты!

Не мог никак пройти один уровень в игре, т.к. он жутко «тормозил» (FPS: 27-30). После установки Omega Drivers и их настройки, FPS поднялся до 36-40. Не много, но уровень пройти это позволило.

Прим. : сейчас устанавливать Omega Drivers — нет смысла (это была не реклама, просто показательный пример).

История

В современной итерации технология SLI принадлежит и спроектирована Nvidia, но это не совсем так. Концепция SLI это детище ныне несуществующего производителя графических процессоров 3Dfx. Который на период расцвета в 1990-х годах был основным в области обработки трехмерной графики и технологии видеокарт, конкурируя с Nvidia и ATI (ныне AMD).

В 1998 году 3Dfx произвела и распространила линейку графических ускорителей, известную как Voodoo2. Это первое устройство, использующее недавно представленный интерфейс 3dfx Scan-Line Interface, или SLI, и включающее три графических процессора на одной карте. Voodoo2 была первой ориентированной на потребителя видеокартой. Во многом задала тон богатому, динамичному аппаратному рынку в настоящее время для игровой индустрии.

Связь между двумя картами Voodoo2 обеспечивалась ленточным кабелем, который позволял картам обмениваться данными и отображать изображение, чередуя рисование горизонтальных линий пикселей. Эта технология позволила использовать разрешение 1024 × 768, что считается значительным скачком по сравнению с конкурентами с одной картой, которые могли управлять только стандартными 800 × 600.

На фоне агрессивного маркетингового продвижения технология SLI обещала удвоить вычислительную мощность ПК. В действительности, технология столкнулась со многими проблемами, в основном связанными с необходимостью жертвовать слотами PCI Express для размещения двух устройств Voodoo2 за счет сетевых карт и тому подобного.

Фактический процесс рендеринга был подвержен неприглядным артефактам отображения, таким как неполные кадры и разрывы. Запретительные затраты на приобретение двух карт (около 300 долларов каждая) оказались препятствием для широкого распространения этой технологии, и это оставалось прерогативой нишевых энтузиастов, жаждущих похвастаться своей игровой системой.

Но судьба 3Dfx быстро пошла на юг из-за грязного слияния с STB Systems, замедления продаж и неспособности идти в ногу с экспоненциально лучшими линейками карт GeForce и Radeon. В конце 2000 года Nvidia приобрела компанию-производителя графических карт, производство и поддержка которой вскоре прекратились.

Nvidia не сразу использовала технологию SLI, и она оставалась бездействующей до 2004 года. Компания повторно запустила его как Scalable Link Interface, ориентированный на использование в слотах PCI-e, а не в ранее использовавшихся слотах PCI.

Технология стала повсеместно распространенной в большинстве современных графических процессоров Nvidia, и большинство стандартных технологий чипсетов для материнских плат, особенно серии Intel X и Z, поддерживают SLI.

Большая часть аппаратной технологии была заменена и обновлена ​​для современных потребностей, но основная концепция использования мощности двух параллельных графических процессоров остается.

Анализ игровой производительности

Как всегда, изучать производительность видеокарт я начну с анализа уровня FPS. Для этого я взял несколько популярных современных игр, которые имеют достаточно высокую ресурсоемкость. Были выбраны наиболее тяжелые сцены, тестирование производилось в трех разрешениях: мейнстримовом 1920х1080 (Full HD), расширенном 2560х1440 (WQHD) и сверхтяжелом 3840х2160 (Ultra HD). На графиках ниже на протяжении определенного отрезка времени показан ежесекундный уровень FPS. Минимальное и максимальное значения выделены отдельно. По среднему FPS будет проводиться сравнение с остальными видеокартами. Допустимым уровнем комфортного времяпрепровождения будем считать показатель 30 FPS

Отдельное внимание в данной статье уделено новинкам Ubisoft: Assassin’s Creed: Unity и Far Cry 4

Конфигурация SLO виджета

В этом разделе мы расскажем, как создать SLO Widget для любого Application Perspective.

Перейдем на свой кастомный дашборд и добавим SLO виджет, просто кликнув на “Add Widget”:

В открывшемся окне перейдем на вкладку SLO и для настройки сделаем следующее:

1. Укажем имя виджета.

2. Выберем Application Perspective/критически важный пользовательский путь, по которому нужно задать SLO

3. Выберем заранее созданный целевой индикатор SLI для выбранного Application Perspective.

4. Определим цель SLO которую нужно достичь

5. Выберем временной период, за который будет рассчитываться SLO:

   1. Dynamic time window – SLO будет рассчитываться за период, который указан в тайм пикере. Тайм пикер доступен в правом верхнем углу интерфейса Instana, в нем мы выбираем период времени, за который будут отображаться данные.

   2. Rolling Time Window – SLO будет рассчитываться за выбранный период времени, где конечная дата периода указана в тайм пикере. Например, мы всегда можем посмотреть данные за предыдущую неделю, без необходимости изменять период времени в тайм пикере.

   3. Fixed time interval – SLO будет рассчитываться за фиксированный период времени с определенной датой начала и длительностью. Например, ежемесячно начиная с 2020-01-01.

6. Убедимся, что мы заполнили все необходимые поля конфигурации. Нажав на «Highlight missing configuration» нам подсветятся все не заполненные поля.

7. Сохраним виджет, нажав на «Create»

Какие игры потянет Nvidia GeForce 9800 GT

Проведенный в своё время тест в играх GeForce 9800 GT показал возможность использования видеокарты для бюджетных геймерских ПК. Минимальные требования для компьютера, соответствующего карте: материнская плата со слотами PCI-Express 16x, 512–1024 МБ ОЗУ и блок питания на 500 Вт. Также рекомендована установка пакета DX10.

Результаты проверки следующие:

1. В игре Crysys (2009) при установке разрешения 1280×1024 пикс. 512-мегабайтная модель обеспечивает от 22 до 30 fps – примерно на уровне видеокарты HD 4770.
2. При запуске игры Stalker (разрешение 1680х1050 пикс.) частота смены картинок достигает 13-25 кадров в секунду, если пользоваться адаптером с 512 Мб GDDR5, и до 30, если установить на компьютер гигабайтную версию.
3. Игра Skyrim с 512 Мб картой не запустится вообще, а гигабайтная модификация на минимальных настройках покажет до 65 fps.

Игры, выпущенные после 2011-2012 гг., запускать с помощью GeForce 9800 GT 512 Мб не рекомендуется. Большинство из них покажет не больше 20 fps, остальные не будут работать. Версия с 1 Гб памяти подойдёт, но тоже вряд ли обеспечит допустимое качество игрового процесса.

Почему провалилась первая попытка блокировки

Начав в феврале 2021 г. борьбу с майнингом криптовалюты на игровых видеокартах, Nvidia сама же и саботировала ее. Она хотела внедрить ограничение хэшрейта в драйверах на свои карточки, но в итоге по ошибке выпустила драйвер версии 470.05, где эта блокировка не срабатывала в большинстве случаев. Дистрибутив драйвера быстро исчез с официального сайта Nvidia, но интернет, как известно, помнит все – файл получил широкое распространение силами пользователей.

Майнеры обхитрили Nvidia при помощи копеечных заглушек

Между тем, в 470.05 блокировка все же была, хоть и неполноценная – он включалась только в случае, если драйвер определял в системе несколько одновременно работающих видеокарт, не подключенных к монитору. Эту проблему очень быстро решили пользователи профильного форума Quazar Zone – еще в середине марта 2021 г. они закупили на Amazon специальные заглушки для порта HDMI стоимостью в районе $6 (455 руб. по курсу ЦБ на 16 апреля 2021 г.), имитирующие подключение монитора, и смогли с их помощью вернуть 100-процентный хэшрейт при майнинге Ethereum.

7 последовательных шагов по имплементации SLO

Определяем сервисы, критичные с точки зрения пользовательского опыта. Если сервисов много или у нас нет четкого представления о том, производительность каких сервисов непосредственно влияет на наших пользователей, то можно начать с определения критичных для бизнеса транзакций и путей транзакций, например – транзакция добавления товара в корзину, транзакция оплаты, транзакция регистрации, транзакция входа в личный кабинет и т.п.Например, пользователи жалуются на долгий процесс чекаута, тогда нам нужно определить транзакции или сервисы, которые участвуют в процессе подтверждения заказа.
Для выбранных сервисов определяем набор метрик, которые войдут в наш SLI.Чаще всего в SLI включают метрики, непосредственно связанные с пользовательским опытом, доступностью и производительностью, такие как время исполнения транзакций, время отклика, процент ошибок, доступность.
Определяем текущее распределение значений выбранных метрик. Если вы используете промышленное APM решение, то скорей всего вам уже доступно определение baseline метрик. Например, мы видим, что у транзакции чекаута время исполнения по 90-му перцентилю равняется 110 мс за последние две недели.

Определяем SLO, учитывая нормальное поведение выбранных метрик или данных по baseline и устанавливаем Error Budget.
Использовать «в лоб» текущие значения производительности как целевые — не совсем корректная практика, ведь SLO – это цель, к которой нужно стремиться, и она может и должна формироваться не только исходя из технических критериев и текущей ситуации. Но на практике проще оттолкнуться от измеренного значения и подкорректировать целевое, с учетом тех действий, которые позволят достичь этой цели.
Например, можно установить порог 110 мс по 90-му перцентилю и SLO в 95%

Это будет означать, что мы допускаем 5% времени, в которое время исполнения транзакции по 90-му перцентилю будет выше 110 мс.

Прописываем процедуру действий на случай истощения Error Budget
Важно заранее продумать, что мы будем делать в случае истощения Error Budget. В процедуру реагирования можно включить следующие действия:
Оповещение при превышении Error Budget
Повышение приоритета для команд разработки и DevOps у работ по восстановлению доступности сервиса перед работами по выкатке новых фич на определенный период времени

Lessons learned, post mortem и другие документы – фиксация причин превышения Error Budget в каждом конкретном случае в базу знаний и работа над ошибками.

Отслеживаем выполнение установленных нами SLO для соответствующих SLIs во времени.
Оцениваем результаты внедрения SLI SLO, как и с любым процессом, следующим логике Plan-Do-Check-Act. Лучше начать с небольшого количества SLO, определить достижимые цели, научиться отслеживать показатели и проводить улучшения постепенно.

А теперь давайте посмотрим, как концепция SLI SLO реализована в инструменте Instana.

Вывод

Компания NVIDIA в очередной раз взяла в «заложники» как производителей видеокарт, так и обычных пользователей. Выпустив новый продукт, который на поверку оказался лишь перемаркированным GeForce 8800 GT, она, тем самым, подогрела интерес к своей «персоне». А ведь это еще не все – по информации, которая просачивается в Сеть, в следующем году карты на базе G92 получат новые имена, типа GeForce GTS 150, и «бесконечная история» продолжится дальше, пока AMD не выпустит что-то вроде Radeon HD 5800. Тогда, как бы калифорнийцы не остались у разбитого корыта – перемаркировка продуктов более не поможет.

Что касается рассмотренных акселераторов, то каждый из них оказался вполне достойным решением своего поколения, если так можно сказать. Качественно выполненная видеокарта XFX GF 9800GT 670M 512MB DDR3 XXX изначально разогнана, имеет неплохой комплект поставки и отлично подойдет для игрового ПК.

Не менее интересный видеоадаптер Leadtek WinFast PX8800 GT ZL также заслуживает внимания со стороны пользователей. Заводской разгон, не очень шумная система охлаждения и дополнительный запас прочности позволяют конкурировать со своими приемниками. И, в таком случае, необходимо исходить из личных предпочтений и возможностей при выборе, ведь видеокарты-то одни и те же, даже несмотря на наличие сомнительной технологии HybridPower у GeForce 9800 GT.

Итоги

Мы рассмотрели, что такое SLI и SLO, как они соотносятся с пользовательским опытом, какие метрики обычно входят в SLI и как внедрить концепцию SLO на практике.

Также с помощью Instana мы настроили SLI и SLO для сервисов, начали с выбора критичного пути пользователя по сайту, определили какие метрики использовать для SLI, указали error budget и настроили виджет, визуализирующий текущий статус SLO. Метрики приложений мы собрали автоматически, путем установки агента, реализующего инструментацию приложений — метрики не потребовалось описывать вручную.

Подробнее про основные возможности observability системы Instana можно почитать в нашем обзоре продукта.