テストの結果
異なるハードウェア構成が編集ワークフローのパフォーマンスやユーザー エクスペリエンスに与える影響を調べるために、テストが実施されました。 ワークフローを負荷下で実行しながら、デスクトップが監視されました。
編集者が定義されたワークフローを実行する際の手順をシミュレートするため、スクリプト テストが実施されました。 有意義な結果を得るため、すべてのシステム ハードウェアと構成 (テスト対象のデスクトップ インスタンスを除く) が一定に保たれました。
テスト完了時に、結果が集約および解析され、さまざまなハードウェア構成でデスクトップの使用率とエンドユーザーの効率が比較されました。
GPU 構成がデスクトップ編集ワークフローに与える影響
次のクライアント構成が使用され、GPU が ArcGIS Pro の編集ワークフローのパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスに与える影響が比較されました。
- Amazon EC2 R5XL インスタンス (GPU なし)
- Amazon EC2 G4DNXL インスタンス (GPU 対応)
各ワークフローには、GPU あり／なしの各インスタンス構成に対応する 2 種類の要約結果が用意されています。
サービスの作成
このワークフローでは、新しいガス サービス エンドポイントがネットワークに追加されました。
- GPU なし
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 R5XL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、32 GB RAM)
- ワークフローの所要時間: 9.7 分
- 平均 CPU 使用率: 48%
- 平均メモリ使用率: 8 GB
- GPU あり
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 G4DNXL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、16 GB RAM、GPU - 16 GB)
- ワークフローの所要時間: 8.5 分 - 1.2 分 (12%) 短縮
- 平均 CPU 使用率: 38% - 21% 削減
- 平均メモリ使用率: 6.7 GB - 16% 削減
サービスの削除
このワークフローでは、新しいガス サービス エンドポイントがネットワークから削除されました。
- GPU なし
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 R5XL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、32 GB RAM)
- ワークフローの所要時間: 11.7 分
- 平均 CPU 使用率: 58%
- 平均メモリ使用率: 8.1 GB
- GPU あり
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 G4DNXL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、16 GB RAM、GPU - 16 GB)
- ワークフローの所要時間: 9.0 分 - 2.7 分 (23%) 短縮
- 平均 CPU 使用率: 45% - 22% 削減
- 平均メモリ使用率: 6.8 GB - 16% 削減
本管の延長
このワークフローでは、分配管がネットワークに追加されました。
- GPU なし
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 R5XL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、32 GB RAM)
- ワークフローの所要時間: 10.0 分
- 平均 CPU 使用率: 46%
- 平均メモリ使用率: 8.1 GB
- GPU あり
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 G4DNXL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、16 GB RAM、GPU - 16 GB)
- ワークフローの所要時間: 8.5 分 - 1.5 分 (15%) 短縮
- 平均 CPU 使用率: 39% - 15% 削減
- 平均メモリ使用率: 6.8 GB - 16% 削減
本管の交換
このワークフローでは、ガス管の端子接続が変更されました。
- GPU なし
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 R5XL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、32 GB RAM)
- ワークフローの所要時間: 16.0 分
- 平均 CPU 使用率: 50%
- 平均メモリ使用率: 8.4 GB
- GPU あり
- ArcGIS Pro 3.1 - Amazon EC2 G4DNXL インスタンス (2 CPU / 4vCPU、16 GB RAM、GPU - 16 GB)
- ワークフローの所要時間: 12.8 分 - 3.2 分 (20%) 短縮
- 平均 CPU 使用率: 28% - 44% 削減
- 平均メモリ使用率: 7.1 GB - 15% 削減
GPU ワークフローのステップ時間
システムに負荷がかかっている間、主要なワークフロー ステップ全体で実施されたワークフローの時間が記録されました。 これは、GPU の有無にかかわらず、両方のインスタンスについて特定のステップを完了するのにかかった平均時間を表します。 ほとんどのステップは、GPU 対応のコンピューターの方がかなり高速で処理されます。
これらの主要な手順以外にも、GPU 対応インスタンスでは、すべてのワークフローでインスタンスが 20% 高速化し、ユーザー エクスペリエンスおよび投資収益率の改善につながっています。
GPU 構成の影響に関する結論
R5XL インスタンス (GPU なし) では、CPU 使用率が 100% になると、より多くのイベントが発生し、ピークが幅広くなりました。 GPU 対応インスタンス (G4DNXL) では、GPU が一部のプロセスを処理し、CPU の作業負荷を軽減していました。 ユーザーが CPU を待たなかったため、ワークフローの所要時間が短くなりました。 さらに、これらのテストでは、R5XL インスタンスと比較して、G4DNXL インスタンスのメモリ使用率が減少していることが明らかになりました。 これは、GPU エミュレーション処理の一環として、オペレーティング システムが追加のメモリを使用する必要があったためと考えられます。
上のグラフは、CPU 使用率 (オレンジ色の領域) と比較して、GPU (赤い線) が一部の負荷を処理していることを示しています。 GPU がビジー状態であり、時々マップのレンダリング中に CPU 使用率を超えることがありました。 これにより、CPU の負荷が軽減され、ユーザー エクスペリエンスが向上し、このテストで実行されたすべてのワークフローで処理が 19% 速まったため、ワークフロー時間が短縮されました。
CPU 構成がデスクトップ編集ワークフローに与える影響
次のクライアント構成を使用して、デスクトップを 2 CPU/4 vCPU から 4 CPU/8 vCPU に増やした場合の、ArcGIS Pro 2.9.5 の編集ワークフローのパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスに対する影響が比較されました。
- Amazon EC2 G4DN.XL インスタンス (2 CPU/4 vCPU)
- Amazon EC2 G4DN.2XL インスタンス (4 CPU/8 vCPU)
サービスの作成
このワークフローでは、顧客のガス サービス エンドポイントがネットワークに追加されました。
- 4 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 - Amazon EC2 G4DN.XL インスタンス (4 vCPU、16 GB RAM、GPU-16GB)
- ワークフローの平均所要時間: 8.2 分
- 平均 CPU 使用率: 41%
- 平均メモリ使用率: 6.7 GB
- 8 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 - Amazon EC2 G4DN.2XL インスタンス (8 vCPU、16 GB RAM、GPU-16GB)
- ワークフローの平均所要時間: 7.8 分 – 0.4 分 (4%) 短縮
- 平均 CPU 使用率: 16% - 61% 削減
- 平均メモリ使用率: 6.6 GB – 1.5% 削減
サービスの削除
このワークフローでは、顧客のガス サービス パイプがネットワークから削除されました。
- 4 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 - Amazon EC2 G4DNXL インスタンス (4 vCPU、16 GB RAM、GPU-16GB)
- ワークフローの平均所要時間: 8.7 分
- 平均 CPU 使用率: 48.3%
- 平均メモリ使用率: 6.7 GB
- 8 vCPU
- ArcGIS Pro 2.9.5 - Amazon EC2 G4DN.2XL インスタンス (8 vCPU、16 GB RAM、GPU-16GB)
- ワークフローの平均所要時間: 7.9 分 – 0.8 分 (9%) 短縮
- 平均 CPU 使用率: 18.6% - 60% 削減
- 平均メモリ使用率: 6.6 GB – 1.5% 削減
CPU ワークフローの各ステップの所要時間
システムに負荷がかかっている間、主要なワークフロー ステップ全体で実施されたワークフローの時間が記録されました。 これらの値は、両方のインスタンス サイズで各ステップを完了するのにかかった平均時間を示しています。
CPU 構成の結論
主要なステップ以外にも、テストした 4 つのワークフローのすべてのステップの合計時間を調べました。 インスタンス サイズを 2CPU/4vCPU から 4CPU/8vCPU に増やすと、合計時間が 10% 短縮されることを確認しました。 この結果の理由の 1 つとして、下のグラフに示されている CPU 使用率が挙げられます。 CPU を 2 倍にすることで、ArcGIS Pro は処理をさらに並列化し、全体的な処理効率を向上させることができたため、すべてのワークフローで使用率が平均で 63% 削減されました。
