超融合gpu虚拟化(浅谈gpu虚拟化技术)

超融合和虚拟化的区别

超融合和虚拟化之间的区别在于：概念差异、融合程度、复杂性、可扩展性和经济性。

1.概念差异

虚拟化通常是指通过软件技术创建服务器、存储和网络等基础设施的虚拟表示。这使得IT组织能够在单个服务器上运行多个虚拟系统（以下简称VM），从而最大限度地利用计算资源。

超融合通常是指通过软件定义整个基础设施，包括传统数据中心的所有要素：计算、存储、网络和管理。它集成了服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化和统一管理功能。这使得IT组织能够轻松构建自己的私有云基础设施。

2.耦合程度和复杂程度不同

在虚拟化解决方案中，一切都是自由且松散耦合的。当然，选择越多，复杂度就越高。

您可以自由选择虚拟化软件，可以是业界领先的vMwarevsphere也可以是基于KVM的OpenStack软件。

服务器方面，选择标准的X86服务器即可。为了兼容性和稳定性，一般选择Intel或AMD同系列的CPU。

存储方面，可以采用传统的集中式存储，也可以直接利用服务器的硬盘构建虚拟内存。

在网络侧，可以使用虚拟化软件从服务器的网口构建虚拟交换机。物理交换机和传统数据中心保持不变。

在超融合解决方案中，为了更易用，软件和硬件基本上都是采用厂商的最佳实践来实现的。交付本质上是使用集成的超融合硬件和软件引擎完成的。用户不需要考虑太多，复杂度大大降低。

超融合软件：通常包括服务器、存储和网络的虚拟化软件。业界采用OpenStack+Ceph+Neutron来实现，也采用vmwarevsphere+vSAN+NSX来实现。特别值得注意的是，存储本质上是利用服务器上的硬盘来构建虚拟存储。

硬件资源：一般采用高密度X86服务器，一般采用“多分星”服务器。一台机器包含很多节点，并配备很多硬盘作为虚拟存储设备。当然，也可以用普通的高性能X86服务器来实现。

超融合解决方案的软硬件结合性更强，用户复杂度更低。虚拟化具有更高的自由度和更高的用户复杂度。

3.扩展性不同

在虚拟化解决方案中，具有良好的垂直扩展性和水平扩展性。如果计算资源不足，可以通过向服务器添加CPU和内存资源来扩展。如果存储资源不足，可以通过传统方法扩展存储空间。

当然，如果采用分布式存储，也可以通过在所有节点服务器上添加硬盘来实现。当然，你也可以通过添加服务器节点和存储节点来进行水平扩展。

在超融合解决方案中，由于使用高密度服务器，因此在初始配置中通常会挤压垂直空间。因此，如果资源不足，通常采用水平添加节点的方式来扩展资源。

4.不同的经济体

在虚拟化解决方案中，软件和硬件是分开的。如果现有的硬件资源好，可以充分利用。除了购买付费虚拟化软件外，你还可以选择自己安装开源软件（你必须拥有过硬的技术）。

对于用户来说，可以投资群组。但如果是大规模私有云或者混合云部署，虚拟化需要单独购买其他软件，投资成本可能会比超融合更高。

在超融合解决方案中，由于它是软硬件一体化的解决方案，因此不存在回收旧方案的可能。软件和硬件不能分开选择，也不能通过开源软件来节省投资。但如果是大规模私有云或者混合云部署，超融合相比虚拟化可以节省投资，因为它同时集成了更多的功能。

什么是超融合服务器

超融合服务器是集计算、存储、网络、虚拟化等多种功能于一体的服务器。

超融合服务器采用一体化架构，融合计算、存储、网络、虚拟化等多种功能，通过软件定义的方式提供全面的资源管理和应用部署。这种集成架构可以简化IT基础设施管理并优化资源利用率。

超融合服务器采用模块化设计，可根据实际需求灵活扩展。这种可扩展性可以帮助组织更好地适应业务发展需求，减少资源浪费和管理成本。超融合服务器通过软件定义的方法实现高可用性。能够自动检测故障并进行快速故障切换，保证业务的连续性和稳定性。

超融合基础设施是指同一套单元设备，不仅包含计算、网络、存储、服务器虚拟化等资源和技术，还包括备份软件、快照技术、重复数据删除、和在线数据，压缩和工件可以聚合，其他和多组单元设备通过网络实现标准化、平滑的水平扩展（带宽），形成统一的资源池。

超融合服务器特性

超融合基础设施继承了超融合架构的一些特性，同时也依赖于通用硬件服务器。服务器组成一个集群，包含跨节点的统一存储池，以获得整个虚拟环境所需的性能、可扩展性和数据可用性。

可以通过增加集群节点数量来扩展整个集群的计算性能和存储空间，并通过集群内节点之间的数据复制和备份，提供高服务可用性和数据保护能力..

为了灵活分配资源，超融合架构还以虚拟机（VM）为核心，采用软件定义的方式来规划和利用底层硬件资源，然后向最终用户提供所需的资源。

传统的存储区域网络架构使用独立的计算和存储单元。传统服务器连接到SAN交换机、存储设备等，而超融合架构将计算和存储结合到一个单元中。

gpu虚拟化的应用优势GPU虚拟化云桌面是针对计算资源要求高的行业提供的高性能云桌面解决方案。
GPU云桌面在本地计算机上持续运行，工作从CPU到GPU完成，使用户可以获得更好的体验，现在可以在近云环境中支持要求苛刻的设备和创意应用。
应用使命：当前，云桌面已成为学校机房建设的主流方案和趋势。学校教学机房主要用于专业和建筑专业时，常用的程序有AutodeskMaya、3DMAX、UG、Solid、BIM等大型3D程序，不仅对CPU和内存要求较高。但也需要足够的电子绘图能力。
在云桌面解决方案类中，由于服务器没有配备独立显卡，因此CPU通常会模拟GPU。性能有限，无法满足加速、渲染图形等设计服务的要求。价值解决方案（H）
良好的3D用户体验：GPU虚拟化（vGPU）可以帮助用户了解物理GPU的资源部分，可以实现与物理GPU相同的功能，并且支持OpenGL和DirectX标准并设计3D软件将满足主流用户设计GPU图形的需求并提供良好的3D体验。资源分配要求：可根据不同用户策略的需求，分配不同的CPU、内存、显卡能力。如果需要大文件传输，可以部署多核CPU和超大内存的测试桌面。用一个指定术语来说，就是高度发达的渲染能力。实现资源的灵活合理利用。
高效及时的运维管理：在满足3D设计方案要求的同时，可以通过一致的Web界面视图、批量系统闪电部署、差异化软件多点了解境的集中管理和运行-系统按需交付等与学习相关的实用功能大大降低了管理和维护的难度。