虚拟机可以使用gpu吗(win10自带虚拟机好用吗)

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一、虚拟化/超融合中的GPU直通与vGPU

虚拟化与超融合的GPU革命：直通与vGPU之战

随着技术的飞速发展，GPU已经从专属的图形处理领域跃升至人工智能和大数据以及区块链计算的基石。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，甚至高性能计算（HPC）任务中发挥着关键作用。比如NVIDIA的CUDA平台就有惊人的性能提升，比如没有GPU的Xeon8180。在STAC-2Benchmark中，该服务器的性能仅为带GPU的服务器的1/8.9，具有低延迟和更高的能效，挑战了CPU的传统地位。

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

GPU直通（PCIePass-through）：该方式几乎没有性能损失（小于5%），但不支持多个虚拟机共享，可能需要额外的GPU不支持在线迁移，适用于性能要求极高的场景。
vGPU（虚拟GPU）：利用GPU资源分割技术，例如NVIDIA的Time-sliced和MIG，允许多个虚拟机并行运行，但管理复杂度增加并涉及显存分配。NVIDIA的vGPU系列A、B、C和Q专为不同的工作负载而设计。例如，A系列针对vCSV进行了优化，但热迁移存在限制，可能会影响业务连续性。

以NVIDIA的A40为例。它提供丰富的vGPU解决方案，适应不同用户的需求，包括虚拟工作站、AI训练、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（例如A系列与vCS、C系列与vPC）至关重要，但需要谨慎处理实时迁移的局限性。

授权与系列匹配：
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
可能需要开启SR-IOV
限制：
实时迁移限制
直通GPU和vGPU虚拟机迁移可能会中断服务

SMTXOS5.1的更新引入了对GPU直通和vGPU的支持，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。要了解有关NVIDIA显卡的vGPU支持的更多信息，请参阅官方文档。

深入探讨CPU与GPU的较量，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性能。更多信息请参考Intel的对比，以及NVIDIA的详细技术指南TeslaV100应用性能指南和vGPU用户手册虚拟GPU类型参考。