gpu虚拟化的两种方式

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一、简单谈谈显卡虚拟化，显卡虚拟化的特点是什么？

显卡虚拟化看似是一个陌生的术语，但它实际上是一项创新技术，可以将图形性能的利用率提升到一个新的水平。想象一下，有一个蛋糕可以巧妙地分割，以便每个人都可以分享。显卡虚拟化就是这样做的。通过将物理显卡的魔力拆分为多个虚拟设备，以便由多个虚拟机共享，提高服务器效率和安全性。

技术原理

显卡虚拟化的核心是将物理显卡的资源虚拟化，划分为独立的虚拟显卡，每个显卡虚拟机可以拥有自己的共享。这种突破性的做法使得每个虚拟机都可以独立运行需要图形加速的程序，例如CAD设计软件、医学图像处理和游戏引擎，而无需额外的硬件投资。这不仅提高了服务器资源利用率，还降低了企业硬件成本和维护复杂度。

实现方法

显卡虚拟化的实现方法涵盖软件和硬件层面，包括NVIDIA、AMD等领先厂商的技术。。无论是基于虚拟化软件的解决方案还是硬件层面的优化，我们的目标都是保持性能并提供高效灵活的资源分配。在电影特效制作、游戏开发等图形密集型应用中，显卡虚拟化技术发挥着关键作用，在提高性能的同时保证数据的安全性和可扩展性。

实际应用和优势

对于经常运行图形密集型任务的企业来说，显卡虚拟化可以提高生产力并降低成本，这是一个强大的工具。。成本。虚拟化允许多个虚拟机在物理GPU上同时运行，防止资源浪费，降低硬件成本，并增强数据保护措施，确保业务连续性和数据安全。

综上所述，显卡虚拟化就像一块魔法蛋糕，可以将有限的硬件资源变成无限的可能性。对于寻求高性能和成本效率的组织来说，这是一个明智的选择。让我们来看看这项技术在提高工作效率和安全性方面的潜力。

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二、VMware和Citrix的GPU虚拟化方式有何不同？Citrus与VMware虚拟GPU特性对比
现在最流行的两款企业VDI产品都是基于Nvidia的GRID技术。有什么区别？
Citrix在CitrixXenDesktop7.1中，Citrix使用NvidiaGRID技术提供对vGPU技术的本机支持，包括GPU切换和通信。但需要注意的是，Nvidia主板不支持太多服务器，并且GRIDvGPU功能仅在安装了ServicePack1的XenServer6.2中可用。
将vGPU部署到XenDesktop虚拟机(VM)后，主要关心的是如何分配GPU。您可以将物理GPU一对一地分配给虚拟GPU，这可以减少每个物理GPU的负载并在您的应用程序中实现高性能；GPU，但性能会有所降低。同样，这一切都取决于应用程序和用户的需求。
GRID卡可以提供四种类型的vGPU。每一种都在所需的共享用户数量和所需的存储量方面有所不同。GRID卡还提供GPU直通功能，这是XenApp可以使用的唯一GPU类型。技术
VMwarevSGA和vDGA
VMware基于Nvidia，包含不同的虚拟GPU解决方案：Soft3D、虚拟共享映加速(vSGA)和虚拟专用映像加速(vDGA)。
采用Soft3D软件模拟GPU，适应高要求的3D图像处理。
由于vSGA将GPU分成多个部分并为每个虚拟机分配内存，因此vSGA可以支持高用户密度。它还可以提供一个默认功能，使用与Soft3D相同的驱动程序，并在需要时自动切换到Soft3D模式。您可以选择是仅使用GPU硬件还是允许Soft3D宽切换。
如果您想获得最佳性能，可以使用VMwarevDGA，它仅将每个GPU分配给特定的虚拟桌面。主要的实现标准是DirectX和OpenGL。
需要注意的是，由于CitrixVDI可以运行多个虚拟机管理程序，因此如果CitrixXenDesktop在VMwareESXi上运行，它也可以使用vSGA和vDGA。
新的GPU功能
Nvidia的vGPU过去仅支持Citrix
XenServer，但Nvidia在2015年宣布了VMwarevSphere
Hypervisor支持。对于在云中运行需要大量图形处理能力的应用程序，VMware和Nvidia还帮助向Horizo​​nDaas（桌面即服务）添加了GRID支持。
Nvidia不断改进其GPU产品，包括提高用户密度、托管运行GPU加速的NvidiaTegra处理器的Citrix软件开发客户端，以及添加对Windows8.1和WindowsServer2012R2的vGPU支持。

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三、NVIDIA与VMware合作将GPU加速带进虚拟化应用提升云端协作效率

NVIDIA宣布增加了对vSphere、vCenter或vMotion的支持，这将通过NVIDIAGPUCloud将用户主机上的GPU加速需求连接到VMwareCloudonAWS，使NVIDIA的GPU虚拟化技术覆盖更广泛的领域，也可用于科学研究、数据分析或人工智能领域，还可以加速部署在云端的现代应用服务的运行。

在VMWorld2019开始前，NVIDIA宣布将创建名为vComputeServer的应用服务，满足人工智能、学习训练和数据分析的需求，还将集成NVIDIAAGPUCloud、NGCContainers、甚至内部资源中的RAPIDSGPU加速平台也被引入VMware和AWS云服务——VMwareCloudonAWS，用于许多加速应用虚拟化GPU的更多科学研究、数据分析和人工智能技术。

与以往的协同云计算相比，由于服务云中使用的CPU计算阵列的性能限制，计算性能可能不如预期，甚至无法应对业务云的计算需求。数据量越来越大。因此，NVIDIA在VMWrold2019上与WMware合作，将GPU虚拟化应用引入VMware提供的服务中，包括在VMware提供的vSphere中集成一个名为vComputeServer的应用服务，并结合连接NVIDIAGPU云计算资源。

在此次合作中，使用vSphere虚拟化平台的原有计算模型将能够连接GPU计算资源，使得vSphere平台创建的虚拟机可以配备一个或多个虚拟化平台。GPU，同时，通过利用GPU加速整体计算效率，可以显着提高人工智能学习和研究分析的效率。此外，通过此次合作，用户将能够更灵活地使用GPU加速计算资源，而无需自行构建GPU加速资源。

相比一些企业在自有数据服务器上集成GPU加速资源来提高整体数据计算效率，必然会产生建设成本和维护成本，同时仍然面临算力的增长，必须有更高的计算性能。因此，NVIDIA在2017年提出了NVIDIAGPUCloud服务，并表示该服务可以与GoogleCloud、AWS、阿里云、DGX、OracleCloud等云平台对接，帮助推动更大的计算规模，减少计算时间。通过GPU虚拟化进行计算。

在今年的GTC2019期间，NVIDIA还提出了全新的CUDA-XAI加速计算平台，该平台采用Turing显示架构和TensorRT计算框架，同时还兼容TuringTensorCores设计，从而推动多样化的人工智能计算范式，NVIDIA强调可以提供超过50倍的加速计算效果，为人工智能计算应用带来更大的增长推力。

本次发布增加了对vSphere、vCenter或vMotion的支持，这将通过NVIDIAGPUCloud将用户的GPU加速需求从其主机连接到VMwareCloudonAWS，并能够将NVIDIA的GPU虚拟化技术应用到更广泛的范围的领域，除了用于科学研究、数据分析或工智能之外，还可以加速其他服务的运行，现代应用服务部署在云端。

NVIDIA解释称，此前已投入巨资研发GPU虚拟化技术，例如早期采用GRID技术构建的虚拟化PC和后来的虚拟化工作站，以便GPU虚拟化能够应用于更多应用。高级专业绘图应用甚至支持专业数据分析、机器学习、人工智能、深度学习或超级计算领域的应用。此外，还可以支持各种服务器计算加速能力，保证计算资源无缝连接。实时。连接性和集成性。

与仅使用CPU阵列加速模式相比，GPU加速可将深度学习效率提升50倍以上。此外，还可以保证数据正确或减少数据比较错误的概率。通过GPU虚拟化还可以降低企业自行构建硬件设备的成本，NVIDIA还根据计算需求提供使用NVIDIAT4、V100或使用QuadroRTX8000显示架构GPU、6000和Turing的选项，甚至选择使用Pascal显示P40、P100和P60采用用作GPU虚拟化应用程序的架构构建。