虚拟化与超融合的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和大数据领域它是区块链计算的基石。在现代企业数据中心中,GPU的并行计算能力在图像处理、AI训练和推理以及高性能计算(HPC)任务中发挥着关键作用。例如,NVIDIA的CUDA平台提供了显着的性能改进,包括:在不带GPU的Xeon8180STAC-2Benchmark中,服务器性能仅为带GPU服务器的1/8.9,其低延迟和高能效挑战了CPU的现状。
虚拟化/超融合中的GPU使用策略主要分为两种模式:GPU直通和vGPU。
以NVIDIA的A40为例,它提供了丰富的vGPU解决方案,可以适应各种用户需求,包括虚拟工作站、AI训练、虚拟桌面和虚拟应用程序。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(例如A系列与vCS、C系列与vPC)很重要,但必须谨慎处理实时迁移的限制。
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轻松配置它。目前支持的NVIDIA显卡包括T4、V100和A30,根据GPU型号的具体特性,具有vGPU分割模式。要了解有关NVIDIA显卡上vGPU支持的更多信息,请参阅官方文档。
深入讨论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,将为您的企业带来前所未有的计算能力。更多信息请参阅Intel的比较和NVIDIA的详细技术指南TeslaV100应用性能指南和vGPU用户指南虚拟GPU类型参考。
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