臺灣博碩士論文加值系統

國網中心新近建置完成的「GPU算圖農場研發共用叢集」，主要的使用者是來自國內動畫、特效、電視、電影、廣告、傳播等相關科系及產業，故其在使用需求上就必需滿足有較高的效能、穩定和可用性等，以期能夠在有限時間之內完成算圖專案。
以往關於雲端運算效能的研究，係從使用者角度建置雲端虛擬系統進行效能評估，而對於雲端運算業者本身的雲端運算系統的效能之研究較少。故本研究以新近建置完成的「GPU算圖農場研發共用叢集」為研究對象針對其算圖效益進行研究。茲就研究成果簡要說明如下：
1.算圖計算節點、伺服器管理節點、GPU加速節、GPU遠端登入節點等在經過遠端圖形化介面、遠端硬體自我診斷、遠端電源(開機、關機及Reset)、Virtual Media、遠端控制鍵盤及滑鼠等功能測試，驗證的結果均為通過的。
2.在SPEC Int測試分數方面，除伺服器管理節點外，算圖計算節點、GPU加速節點、GPU遠端登入節點等的分數都在1500分以上，分數表現相當理想。
3.利用算圖農場平台驗證在4K 及 1080p兩種畫質的GPU效能並分別利用實體nVida Tesla V100 及虛擬平台的GPU實測導入雲端平台後，並無降低算圖效能之疑慮。
4.跨虛實平台，也就是虛擬化後的雲端平台，並不會因為使用雲端運算而相差太多，但卻又能具有雲端運算後的好處，因此跨虛實平台對於算圖之效益是有幫助的。

National Network Center recently built the completion of the "GPU map farm R & amp; d and sharing cluster", the main users from the domestic animation, special effects, television, film, advertising, communication related school departments and industries, so the use of high efficiency, stability and availability and other needs, in order to complete the calculation project in a limited time.
Previous studies on cloud computing performance have focused on building cloud-based virtual systems from the user's point of view for performance evaluation, while few studies have been conducted on the performance of cloud computing systems of cloud computing providers themselves. Therefore, this study focuses on the newly built "GPU Graphics Farm R&D Common Cluster" to study the benefits of cloud computing. The results of this study are as follows:
1. Calculation node, server Management node, GPU Acceleration section, GPU Remote logon node, etc. in the remote graphical interface, remote hardware self-diagnosis, remote power (boot and shutdown and Reset), Virtual Media, remote control keyboard and mouse functional testing, are through the results.
2.SPEC Int test Score, in addition to the Server Management node, graph calculation node, GPU acceleration section, GPU Remote login node and other scores are more than 1500 points, fractional performance is quite ideal.
3. This graph system in the Remote management function test report, you can see the calculation node, server Management node, GPU Acceleration section, GPU Remote logon node and other functional tests, are the results of the adoption. The SPEC Int test score is more than 1500 points in the calculation node, GPU acceleration section, GPU Remote login node, etc., and the score performance is quite ideal. Finally, using the graph farm platform to verify the GPU performance in 4K and 1080p two picture quality and use the solid nVida Tesla V100 and the virtual platform GPU measurement to import the cloud platform without the doubt that the calculation efficiency is reduced.
4.The benefits of a cross virtual and real platform, that is, a virtualized cloud platform, while calculating the performance of the graph, do not differ too much by using cloud computing but can have the benefits of cloud computing, so it is helpful to cross virtual platforms.

摘要 i
Abstract ii
目 錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究流程 4
第二章 文獻探討 6
第一節 雲端運算 6
第二節 GPU 14
第三節 算圖 16
第四節 與本研究相關之研究 18
第三章 研究方法 21
第一節 研究整體架構 21
第二節 系統規格功能 23
第三節 測試數據蒐集 29
第四章 研究結果與分析 31
第一節 系統功能測試 31
第二節 系統測試結果 35
第三節 跨虛實算圖平台效益訪談 42
第五章 結論與建議 49
第一節 研究結論 49
第二節 實務建議 50
第三節 未來研究建議 52
參考文獻 53

表2-1 雲端運算定義彙整 7
表4-1 系統測試結果（Iray Server） 36
表4-2 系統測試結果（Octanebench） 36
表4-3 遠端管理功能測試報告 37
表4-4 SPEC Int測試分數報告 38
表4-5 VMware Horizon POC測試項目 41
表4-6 算圖農場實際案例測試報告 41
表4-7 訪談大綱 43
表4-8 訪談者相關資訊 44
表4-9 訪談者A訪談內容 45
表4-10 訪談者B訪談內容 46
表4-11 訪談者C訪談內容 48

圖1-1 本研究流程圖 4
圖2-1雲端運算服務類型示意圖（鐘嘉德，高天助，楊嘉栩，2010） 9
圖2-2擬真算圖設置完成後電腦自動執行命令的過程（張漢平，2016） 18
圖3-1「GPU算圖農場研發共用叢集」之系統架構圖 21
圖3-2本研究建置之整體系統架構圖 23
圖3-3本研究建置之GPU加速節點系統圖 25
圖3-4 本研究之系統安裝圖 28
圖3-5 Passmark MemTest86之系統畫面圖 29
圖4-1 VMware Horizon系統架構圖 39

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