pve虚拟化gpu

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一、哪些显卡支持gpu虚拟化双Quadro6000、5000。
adro6000：GPU虚拟化是将一张GPU卡的计算能力划分为多个逻辑上虚拟的GPU，DualQuadro6000具有虚拟化技术，因此可以支持GPU虚拟化。
2。DualQuadro5000：单个GPU卡可以分配给vGPU单元中的多个虚拟机，允许虚拟机运行3D软件、播放高清视频等，这大大提高了DualQuadro5000的虚拟化技术，因此可以支持GPU模糊。。

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二、虚拟化/超融合中的GPU直通与vGPU

虚拟化与超融合领域的GPU革命：直通与vGPU之战

随着技术的快速发展，GPU已经从图形处理专属领域转向AI和大数据领域，以及区块链计算的基础知识。在现代企业数据中心中，GPU的并行计算能力在图像处理、AI训练和推理，甚至高性能计算（HPC）任务中发挥着至关重要的作用。例如，NVIDIA的CUDA平台提供了惊人的性能改进，包括：Xeon8180不带GPU。在STAC-2Benchmark中，该服务器的性能仅比配备GPU的服务器快1/8.9倍，并且低延迟且节能，挑战传统CPU的地位。

在虚拟化/超融合领域，GPU使用策略主要可以分为两种模式：GPU直通和vGPU。

GPU直通（PCIePass-through）：该方法性能损失很小（小于5%），但不支持多个虚拟机之间共享，因此可能需要GPU。不支持在线迁移，适用于性能要求非常高的场景。
vGPU（虚拟GPU）：利用NVIDIA的Timeslicing、MIG等GPU资源分割技术，允许多个虚拟机并行运行，但增加了管理复杂度，需要分配显存。NVIDIA的vGPU系列A、B、C和Q专为各种工作负载而设计。例如，A系列针对vCSV进行了优化，但在实时迁移方面存在限制，可能会影响服务连续性。

例如，NVIDIA的A40提供了丰富的vGPU解决方案，可以适应各种用户需求，包括虚拟工作站、AI培训、虚拟桌面和虚拟应用程序。使用vGPU需要NVIDIAGRID软件许可证。硬件要求包括支持IOMMU的CPU（例如AMD、Intel或海光/鲲鹏SMMU）和可能的SR-IOV功能。选择正确的vGPU系列（A系列与vCS、C系列与vPC等）很重要，但必须仔细解决实时迁移限制。

许可证和系列匹配：
A系列：vCS
C系列：vPC
B系列：vWS
Q系列、C系列、B系列：vWS
硬件要求：
支持IOMMU的CPU
开启SR-IOV可能需要
限制：
实时迁移限制
直通GPU和vGPU虚拟机的迁移导致服务中断

SMTXOS5.1更新引入了GPU直通和vGPU支持，特别适合实时渲染和AI训练，用户可以通过CloudTower轻松配置。目前支持的NVIDIA显卡包括T4、V100和A30，vGPU分割模式根据GPU型号的具体特性而有所不同。有关NVIDIA显卡的vGPU支持的更多信息，请参阅官方文档。

详细了解CPU和GPU之间的战争，以及如何在虚拟化环境中明智地选择和管理GPU资源，为您的企业带来前所未有的计算性能。有关更多信息，请参阅英特尔比较、NVIDIA详细技术指南TeslaV100应用程序性能指南和vGPU用户手册虚拟GPU类型参考。