移行記事 第2弾：NVIDIA仮想GPUで広がるVMware環境上のワークロード！
初回のnote記事で紹介した「Windows10 VDI にはNVIDIA仮想GPUソリューションが必要です！」に続く、第2弾として、「移行記事 第2弾：NVIDIA仮想GPUで広がるVMware環境上のワークロード！」を移行しておこうと思います。今回の投稿では、実際の事例を紹介や、これから広がるだろう、仮想GPU活用ワークロード（用途）をご紹介したいと思います。
◆GPU：Wikiさんを引用させて頂くと、【Graphics Processing Unit（グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU）は、コンピュータゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置ないしプロセッサである。】とのこと。 - Wikipedia: Graphics Processing Unit -
NVIDIA仮想GPUで広がるVMware環境上のワークロード！
”Windows10 VDI は GPUが必要”って言ってるけど、本当に使われてるの？
Windows10の時代は、Windows7までのOSやアプリケーションと比べ、Microsoft OfficeやWebブラウザを中心に使用するビジネスユーザーでもGPUパワーが不可欠だよ！っていう説明を昨年しましたが、実際に、それを体感し、NVIDIA仮想GPUソリューションを、OA用途のVDI環境で採用する団体企業はどんどん増えています。いくつか、事例として公開されているものがあるので、以下に案内しますね。
NVIDIA 仮想 GPUソリューション 成功事例１：ハーゲンダッツジャパン様
NVIDIA 仮想 GPUソリューション 成功事例２：東急リバブル様
NVIDIA 仮想 GPUソリューション 成功事例２：はなさく生命様
GPU搭載のVDIといえば、CADワークステーションでしょ！って連想する方は、まだまだ多いと思いますが、公開事例の通り、食品小売業、不動産仲介、生命保険、というように、CADとかデザインといったグラフィックス全開なイメージと離れた業界において、OA用途のVDI環境で、NVIDIA 仮想GPUソリューションの採用は広がっているんです。章タイトル「”Windows10 VDI は GPUが必要”って言ってるけど～」の通り、GPU採用は、Windows10へのバージョンアップ移行がきっかけです。過去のセキュリティ偏重のVDIは「遅くてもセキュリティのため我慢して使う」ということが多かったですが、昨今は、「遅さを我慢するVDIでは生産性が下がり期待する働き方改革につながらない」から、テレワークによる生産性向上を支えるVDIを実現できるストレスフリーなVDIを選択するユーザーが増えています。
Windows10は、システム要件に記載の通り、ハードウェアアクセラレーション（GPU）前提です。実際、下図の通り、そのOS上で動作するアプリケーションのGPU利用はどんどん増加傾向にあり、その Windows 10をVDI環境で利用する際は、増え続けるグラフィックスのニーズを受け止めるために仮想GPUが無いと、ストレスフルなVDIになってしまうというわけです。このあたりのネタは、昨年も紹介しましたが、2017年、2018年、2019年と、毎年のFeature Updateを通して、予想通りの進化を続けています。
◆補足情報（レイクサイドソフトウェア社ホワイトペーパー）
上の図は、ワークスペース分析のリーディングカンパニーであるレイクサイドソフトウェア社が発行しているホワイトペーパーを参考にしています。
・レイクサイドソフトウェア︓ホワイトペーパー
GPU アクセラレーションを活⽤したユーザーエクスペリエンスの向上（Windows 10 の環境と Windows 7 の環境を対象とした⽐較分析）
https://www.lakesidesoftware.com/jp/resources/white-papers/elevating-user-experience-through-gpu-acceleration
GPU無のVDIで、パフォーマンスに課題を抱えている方は、解決手段のひとつとして、ぜひ、仮想GPUの採用を検討して欲しいと思います。
NVIDIAの仮想GPUソリューションを活用する新たなワークロード
この章では、従来のCADワークステーション用途、そして、広がるOA用途に続き、新たに注目される用途・ニーズについて、紹介したいと思います。仮想GPUテクノロジーを提供するNVIDIAは、2019年夏にサンフランシスコで開催されたVMworld2019のタイミングで、「VIRTUAL COMPUTE SEVER」を発表しました。
この VIRTUAL COMPUTE SERVERは、仮想GPUがGPUコンピューティング用途に対応した事を意味しており、もう少し具体的に挙げると、GPUを画像処理ではなく、シミュレーション、解析、機械学習、深層学習（ディープラーニング）のような用途に活用できるようになったということです。
もちろん、大規模な気候シミュレーション、天体や衛星軌道のシミュレーションは、ひとつのGPUを分割するvGPUの方式ではなく、いわゆるスパコン（クラスタ）が活躍する世界です。ですが、世の中のシミュレーションや学習ワークロード全てが、大量のGPUを必要するわけではなく、ワークステーションやサーバーで計算するようなものは、仮想化して、GPUを複数の仮想マシンで共有する環境に移行することで、コスト的に導入しやすく、また、その時々に必要なGPUパワーを分割して割り当てることで、効率的な利用が可能（みんなが使いやすい計算環境）になります。さらに、VMware Horizonの画面転送を併用することにより、計算結果（大容量データ）を端末にダウンロードの時間を待たず、データセンター内に置いたまま、可視化やデータ処理を行うことが可能です（再: みんなが使いやすい計算環境になります）。
ちなみに、、、計算系に詳しい方は、もしかしたら、「仮想GPUって、ECCやメモリページリタイアメントに対応してなくて信頼性が低いんじゃないの？」と思うかもしれません。ECC(Error-correcting code)は、内部データ破損を検出し修正する機能で、Page Retirementは、エラー印を付けたメモリセルのページうぃ自動的にオフラインにする機能です。旧バージョンのNVIDIA vGPU ソフトウェアは、このECCやPage Retirementは非サポートでしたが、Ver.9 (R430)から、サポートになっていますので、ご安心ください。
・NVIDIA vGPU Software Documentation (R430 for VMware vSphere Release Notes)
https://docs.nvidia.com/grid/9.0/grid-vgpu-release-notes-vmware-vsphere/index.html
NVIDIA仮想GPUソリューションの詳しい情報は、NVIDIA社員はもちろん、VDIの経験が豊富な NVIDIA認定パートナーもおられますので、ぜひ、ご相談してみてください！
vExperts Advent Calendar 2019
Kzmaybe（vEXPERT 山辺）
@virtapp_life
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