Je l'ai fait dans une situation de haute performance et j'ai atteint un niveau de performance presque suffisant pour les applications natives. Ce n'est pas tellement un «voici comment faire», mais deux exemples de cas où j'ai réussi à atteindre cet objectif et à obtenir des performances suffisantes et à résoudre un problème.
Pour la science des données et le développement de logiciels
Mes postes de travail actuels (un ordinateur portable et mon poste de travail) ont Windows 10 et Ubuntu installés côte à côte sur deux partitions distinctes. Lors du démarrage de ma machine, je peux sélectionner Windows ou Ubuntu et démarrer dans l'un des systèmes d'exploitation. Dans Ubuntu, j'utilise VirtualBox pour démarrer la partition Windows native et l'exécuter comme n'importe quelle autre machine virtuelle ( voir ici ).
Tout fonctionne: glisser-déposer, presse-papiers partagé et partage de fichiers. Je lance constamment de grandes feuilles de calcul Excel multithreads (ne tirez pas - je ne les ai pas construites!) Sur ma machine virtuelle et tout est optimiste.
Pour travaux géophysiques, géologiques et d'ingénierie
Il y a quelques années, j'ai créé une configuration similaire à l'aide de CentOS et de Windows 7. Cela permettait à mes collègues de réaliser des simulations géophysiques coûteuses et gourmandes en performance sous Linux tout en continuant d'accéder à des logiciels de cartographie 2D et 3D sous Windows tout aussi gourmands en performances. 7 (avec Outlook et le reste de la suite Microsoft). Nous avons testé VirtualBox, mais avec de l’argent à dépenser, nous avons finalement résolu le problème en utilisant VMware Workstation et la transmission par GPU (le coût était trivial comparé aux salaires et aux licences logicielles). Pour nos applications, les performances natives de Windows étaient suffisamment proches de celles de Windows et tout le monde était très satisfait de la configuration.
C'étaient des machines assez charnues pour leur époque (vers 2010): Quadro 4000, Xeons double quad-core et 32 Go de mémoire. La partie la plus ardue de l’assemblage de ces configurations (pour autant que je me souvienne) avait quelque chose à voir avec un contrôleur RAID matériel. J'ai entretenu environ une douzaine de machines à l'aide de cette configuration et nous n'avons jamais eu un seul problème pendant toute la durée de vie du projet. Ces machines ont été achetées pendant (~ 2 ans). Ce fut un résultat fantastique pour nous, car si une seule machine était en panne pendant une semaine, par exemple, cela nous aurait coûté plus en perte de productivité que le poste de travail lui-même!
Conclusion
Vous pouvez obtenir de très bonnes performances en utilisant l'option de double démarrage décrite ci-dessus. Pour ce faire, j'ai utilisé VirtualBox et VMware à différentes occasions, en combinant des distributions Linux (Mint, Ubuntu et CentOS) et des versions Windows (7, 10), et j'ai toujours obtenu les performances adéquates pour mes besoins.
L’autre avantage de cette configuration est que vous pouvez abandonner l’une ou l’autre des partitions et laisser Windows ou Linux derrière vous si a) votre situation change ou b) cette installation ne répond pas à vos besoins. Si les performances ne sont pas à la hauteur, vous avez également la possibilité de démarrer directement dans le système d’exploitation où vous avez besoin d’un peu plus de performances.
Enfin, une note sur les licences: Si vous démarrez Windows en mode natif , il va voir un matériel différent et vous interroger sur les licences. C’est moins un problème avec Windows 10, qui vous ennuiera tout simplement au fur et à mesure que vous avancez dans votre travail. Je ne me souviens pas comment nous avons résolu ce problème pour ces postes de travail géophysiques; Je me souviens que nous avions une licence en volume et éventuellement l'aide d'un représentant de Microsoft.
Epilogue: Remote X et VirtualGL
J'ai également configuré des stations de travail utilisant VirtualGL et un cluster de GPU pour des simulations pétrolières hautes performances. Je l'ai même fait dans AWS, mais je ne le recommande pas pour plusieurs raisons: coût, performances et commodité.