【連載】HPEから提供する New Azure Stack HCI⑤：待望のGPU-Partitioning機能を使ってみた

[yoshihiko1989]

こんにちは、HPEでサーバーインフラ・仮想化・クラウドネイティブ周りのエンジニアリング、提案活動をしている片山です。

Azure Stack HCI OS 22H2（の途中）から待望のGPU-Partitioning（いわゆるvGPU）機能がついに追加されました。早速触ってみた情報をシェアさせていただきます。

Azure Stack HCIの魅力的な利用方法

New Azure Stack HCIがリリースされて早2年、

単なる仮想化基盤としての使い方が浸透してきており、最近は＋αの魅力的な利用法が登場してきました。

例えば、仮想デスクトップ（VDI）の管理部分のクラウド化による、運用効率化を意識したハイブリッドVDIシステムの“Azure Virtual Desktop for Azure Stack HCI”です。

Azure Virutal Desktopでは、ユーザーがアクセスする仮想マシンにはAzureのIaaS環境を利用しますが、AVD for Azure Stack HCIでは、ユーザーがアクセスする仮想マシン環境はオンプレのAzure Stack HCIのため、より柔軟かつ高パフォーマンスなユーザー環境を提供することが可能で、かつ面倒なVDI管理部分はマネージドでお任せしてしまうといういいとこどりなソリューションです。

また、AzureのPaaSソリューションをオンプレにも移植したいというニーズも高まってきており、Azure Stack HCI環境の上にクラウドネイティブプラットフォームのAzure Kubernetes Serviceを乗せた、“AKS on Azure Stack HCI”では、対応するAzure PaaSサービス（Azure Arc enabled Service対応サービス）が続々と増えており、今後のAIソリューションの対応なども期待されます。

いずれの利用用途においても、オンプレ側のグラフィックス・計算性能の高パフォーマンス化および高効率化、というのは必須となってきており、GPU仮想化対応というのが兼ねてより望まれておりました（個人的には待ちわびておりました）。

Windows Serverの歴史としては、Windows Server 2016くらいまではRemote FX vGPUとよばれるいわゆるvGPU（Vitual GPU）に近い使い方ができたのですが脆弱性の観点より非推奨となってからは、Windows環境でGPUを利用するにはDDA（Discrete Device Assignment）を使用したグラフィックス機能、いわゆるGPUパススルー機能一択となっておりました。

ですので、ベアメタルでのGPU利用という観点だと問題ありませんが、GPUの性能をフルで使い切るのは意外と難しく、GPUのフレームバッファを分割して効率よく利用したいという要望にHyper-Vだと対応できておりませんでした。

GPU-Partitioning機能の利用までの流れ

Azure Stack HCIで新規に追加されたGPU-Partitinonig機能（以下GPU-P）を利用するまでの流れは非常にシンプルです。

該当するドライバーをNVIDIAのライセンスポータル（https://nvid.nvidia.com/siteminderagent/forms/）より入手後、

1. ホストドライバーをGPU搭載のAzure Stack HCIホストにインストール（Azure Stack HCIホスト作業）
2. Windows Admin CenterにGPU管理用の拡張モジュールをインストール（Windows Admin Center作業）
3. GPU-Pの分割設定およびゲストVMにGPU-Pをアサイン（Windows Admin Center作業）
4. ゲストVMにドライバーをインストール（各仮想マシン作業）
5. ライセンスサーバーの設定（冒頭ライセンスポータル作業）

といった流れで簡単に利用するまでの準備が可能です。

Windows Admin Centerから、Azure Stack HCIホストから、各仮想マシンからGPUがどのように見えるかのキャプチャを貼ってありますのでご参照ください。

コストパフォーマンスに優れたGPUハイパーコンバージドインフラ

前項で特に問題なくシンプルにGPU分割機能がAzure Stack HCIでも利用できることがわかりましたが、Azure Stack HCIでGPU-Pを利用するメリットを考えてみたいと思います。

もちろん前述のいまどきなハイブリッドソリューション活用を見据えた使い方を想定、というのもありますが、コスト面ではどうでしょうか？

Azure Stack HCI（Hyper-V）以外のハイパーバイザーとの利用分類を比較してみました。

※2023年3月初旬時点の情報です。

NVIDIA社が提供している仮想GPUソフトウェアの種別として、主にVDI、eVDI(engineering VDI)用のvGPU Software(旧GRID)とAI・DeepLearning用のNVIDIA AI Enterprise Softwareの2種類あります。

Azure Stack HCIでのGPU-P機能は現時点ではNVIDIA vGPU SoftwareのvWS、vPC、vAppsというライセンス・プロファイル形態に対応しており、いわゆるデジタルワークプレイス環境向けの利用用途を想定されています。

Azure Stack HCIのコストメリットとして、ホストOSにエディション等の違いはなく、一律同額の値段ということ、また管理ツールのWindows Admin Centerの利用が無償という点に尽きるかと思います。

vGPU Softwareを利用する場合、ハイパーバイザーが上位エディションでなければいけない、などの制約もないため、1ホスト当たりのホストOS代金＋管理ツール代だけでも100万円から違ってきますので、「コストパフォーマンスに優れたGPUハイパーコンバージドインフラ」と言えるかと思います。

 HPE Solutions for Microsoft Azure Stack HCI最新ポートフォリオ（＋GPU対応マップ）

昨年末に登場した運用サービス付帯のアプライアンス型モデル、“HPE GreenLake for Azure Stack HCI” をはじめ、ここまでご紹介してきたNVIDIA GPU対応（GPU-PもしくはパススルーのDDA）に対応しているモデル、および全体のポートフォリオは以下になります。

また、今回ご紹介したGPU-Pを使ってみた検証レポートおよび、AVD for Azure Stack HCIや、AKS on Azure Stack HCIの技術ナレッジは適宜下記“Japan Presales GitHub“に掲載していきますので、ぜひチェックいただけますと幸いです。

Japan GitHubトップページ：https://github.com/HPE-Japan-Presales 

Azure Stack HCI GPU-P技術Tips：https://github.com/HPE-Japan-Presales/e-learning/tree/main/azure_stuck_hci/gpu-p 

AVD for Azure Stack HCI技術Tips：

https://github.com/HPE-Japan-Presales/e-learning/tree/main/azure_stuck_hci/avd-for-azshci