Resultados de las pruebas
Se realizaron pruebas para examinar cómo las distintas selecciones de hardware repercutirían en el rendimiento del flujo de trabajo de edición y en la experiencia del usuario. Se monitorizaron los ordenadores de sobremesa mientras se realizaban flujos de trabajo bajo carga.
Se realizaron pruebas con script para simular los pasos que daría un editor al realizar los flujos de trabajo definidos. Para proporcionar resultados significativos, se mantuvo constante todo el hardware y la configuración del sistema (aparte de las instancias de escritorio que se estaban probando).
Una vez finalizada la prueba, se reunieron y analizaron los resultados para comparar el aprovechamiento del escritorio y la eficiencia del usuario final con otro tipo de configuraciones de hardware.
Impacto de la configuración de la GPU en los flujos de trabajo de edición de escritorio
Se utilizaron las siguientes configuraciones de cliente para comparar el impacto de una GPU en el rendimiento y la experiencia de usuario de los flujos de trabajo de edición en ArcGIS Pro:
- Una instancia de Amazon EC2 R5XL (sin GPU)
- Una instancia de Amazon EC2 G4DNXL (habilitada para GPU)
Hay dos conjuntos de resultados resumidos para cada configuración de instancia (sin GPU y con GPU) en cada flujo de trabajo.
Crear un servicio
En este flujo de trabajo, se agregó a la red un nuevo extremo del servicio de gas.
- Sin GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 R5XL (2 CPU / 4vCPU, 32 GB RAM)
- Duración del flujo de trabajo: 9,7 minutos
- Aprovechamiento medio de la CPU: 48 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 8 GB
- Con GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 G4DNXL (2 CPU / 4vCPU, 16 GB RAM, GPU - 16 GB)
- Duración del flujo de trabajo: 8,5 minutos - reducida en 1,2 minutos (12 %)
- Aprovechamiento medio de la CPU: 48 % - reducida en un 21 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 6,7 GB - reducida en un 16 %
Eliminar un servicio
En este flujo de trabajo, se eliminó de la red un nuevo extremo del servicio de gas.
- Sin GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 R5XL (2 CPU / 4vCPU, 32 GB RAM)
- Duración del flujo de trabajo: 11,7 minutos
- Aprovechamiento medio de la CPU: 58 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 8 GB
- Con GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 G4DNXL (2 CPU / 4vCPU, 16 GB RAM, GPU - 16 GB)
- Duración del flujo de trabajo: 9,0 minutos - reducida en 2,7 minutos (23 %)
- Aprovechamiento medio de la CPU: 45 % - reducida en un 22 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 6,7 GB - reducida en un 16 %
Extender una tubería principal
En este flujo de trabajo, se agregó una tubería de distribución a la red.
- Sin GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 R5XL (2 CPU / 4vCPU, 32 GB RAM)
- Duración del flujo de trabajo: 10,0 minutos
- Aprovechamiento medio de la CPU: 46 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 8,1 GB
- Con GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 G4DNXL (2 CPU / 4vCPU, 16 GB RAM, GPU - 16 GB)
- Duración del flujo de trabajo: 8,5 minutos - reducida en 1,5 minutos (15 %)
- Aprovechamiento medio de la CPU: 39 % - reducida en un 15 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 6,8 GB - reducida en un 16 %
Sustituir una tubería principal
En este flujo de trabajo se modificaron las conexiones de los terminales para una tubería de gas.
- Sin GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 R5XL (2 CPU / 4vCPU, 32 GB RAM)
- Duración del flujo de trabajo: 16,0 minutos
- Aprovechamiento medio de la CPU: 50 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 8,1 GB
- Con GPU
- ArcGIS Pro 3.1 - Instancia de Amazon EC2 G4DNXL (2 CPU / 4vCPU, 16 GB RAM, GPU - 16 GB)
- Duración del flujo de trabajo: 12,8 minutos - reducida en 3,2 minutos (20 %)
- Aprovechamiento medio de la CPU: 28 % - reducida en un 44 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 6,8 GB - reducida en un 16 %
Tiempos de paso del flujo de trabajo de GPU
Mientras el sistema estaba bajo carga, se capturaron los tiempos de flujo de trabajo realizados en los pasos clave del flujo de trabajo. Esto representa el tiempo medio que se tardó en completar un paso determinado para las instancias con y sin GPU. La mayoría de los pasos son notablemente más rápidos con un equipo habilitado para GPU.
Más allá de estos pasos clave, los resultados en todos los flujos de trabajo muestran que una instancia habilitada para la GPU es un 20 % más rápida y proporciona una mejor experiencia de usuario, lo que mejora el retorno de la inversión.
Conclusiones sobre el impacto de la configuración de GPU
La instancia R5XL (sin GPU) experimentó más eventos y picos más amplios con un aprovechamiento del 100 % de CPU. En la instancia habilitada para GPU (G4DNXL), la GPU manipuló parte del procesamiento, descargando trabajo de la CPU. La duración del flujo de trabajo fue menor porque el usuario no estaba esperando a la CPU. Además, las pruebas revelaron una reducción del aprovechamiento de la memoria con la instancia G4DNXL en comparación con la instancia R5XL. Esto podría deberse a que el sistema operativo necesitaba utilizar memoria adicional como parte del procesamiento de emulación de la GPU.
El gráfico anterior muestra la GPU (línea roja) manipulando parte de la carga en comparación con el uso de la CPU (área naranja). La GPU estaba ocupada y a veces superaba el uso de la CPU, presumiblemente durante la representación en pantalla de los mapas. Esto redujo la carga de la CPU, proporcionó una mejor experiencia de usuario y mejoró los tiempos del flujo de trabajo, ya que fue un 19 % más rápido en todos los flujos de trabajo realizados en esta prueba.
Impacto de la configuración de la CPU en los flujos de trabajo de edición de escritorio
Se utilizaron las siguientes configuraciones de cliente para comparar el impacto de aumentar los escritorios de 2 CPU/4 vCPU a 4 CPU/8 vCPU en el rendimiento y la experiencia de usuario de los flujos de trabajo de edición en ArcGIS Pro 2.9.5.
- Una instancia de Amazon EC2 G4DN.XL (2 CPU/4 vCPU)
- Una instancia de Amazon EC2 G4DN.2XL (4 CPU/8 vCPU)
Crear un servicio
En este flujo de trabajo, se agregó a la red un extremo del servicio de gas de un cliente.
- 4 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 – Instancia de Amazon EC2 G4DN.XL (4 vCPU, 16 GB RAM, GPU-16GB)
- Duración media del flujo de trabajo: 8,2 minutos
- Aprovechamiento medio de la CPU: 41 %
- Average memory utilization: 6.7 GB
- 8 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 – Instancia de Amazon EC2 G4DN.XL (8 vCPU, 16 GB RAM, GPU-16GB)
- Duración media del flujo de trabajo: 7,8 minutos – reducida en 0,4 minutos (4 %)
- Aprovechamiento medio de la CPU: 16 % - reducida en un 61 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 6,6 GB - reducido en un 1,5 %.
Eliminar un servicio
En este flujo de trabajo, se retiró de la red una tubería de servicio de gas de un cliente.
- 4 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 – Instancia de Amazon EC2 G4DNXL (4 vCPU, 16 GB RAM, GPU-16GB)
- Duración media del flujo de trabajo: 8,7 minutos
- Aprovechamiento medio de la CPU: 48,3 %
- Average memory utilization: 6.7 GB
- 8 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 – Instancia de Amazon EC2 G4DN.XL (8 vCPU, 16 GB RAM, GPU-16GB)
- Duración media del flujo de trabajo: 7,9 minutos – reducida en 0,8 minutos (9 %)
- Aprovechamiento medio de la CPU: 18,6 % - reducida en un 60 %
- Aprovechamiento medio de la memoria: 6,6 GB - reducido en un 1,5 %.
Tiempos de paso del flujo de trabajo de CPU
Mientras el sistema estaba bajo carga, se capturaron los tiempos de flujo de trabajo realizados en los pasos clave del flujo de trabajo. Representan el tiempo medio que se tardó en completar un paso determinado para ambos tamaños de instancia.
Conclusiones sobre la configuración de CPU
Más allá de los pasos clave, examinamos el tiempo total de todos los pasos en los cuatro flujos de trabajo probados. Observamos que al aumentar el tamaño de la instancia de 2CPU/4vCPU a 4CPU/8vCPU, el tiempo total era un 10 % más rápido. Una explicación para ese resultado es el uso de la CPU que se muestra en el siguiente gráfico. Duplicar la CPU permite a ArcGIS Pro paralelizar aún más el procesamiento y mejorar la eficiencia general del procesamiento, lo que redujo el uso medio en una media del 63 % en todos los flujos de trabajo.
