vmware 显卡虚拟化

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一、虚拟机设置共享显卡的方法步骤是什么？

为虚拟机配置共享主机显卡的步骤如下：

1.打开虚拟机，单击虚拟机→安装VMwareTools。

2.使用VMwareTools访问安装向导，然后单击“下一步”。

3.选择典型安装，下一步，等待安装完成。

4.当提示重新启动时，选择是。重启后直接将文件拖入文件即可。主机到虚拟机中，还可以直接将文件从虚拟机拖到主机上。

详细信息：

显卡的功能及工作原理

1．显卡的目的是。显示算机系统所需的显示。它转换信息来驱动显示，向屏幕提供行扫描信号，控制屏幕的正确显示。它是连接显示器和个人电脑主板的重要部件。“人机对话”的重要装置之一。

2.显卡的工作原理及模式

显卡插入主板的扩展槽中。它主要负责将主机发送给显示器的显示信号转换成通用电信号，以便显示器能够理解个人电脑要求它做什么。显卡的主芯片称为显示芯片，是显卡的主要处理单元。显卡还具有与计算机内存类似的内存，称为“显示内存”，简称视频内存。

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二、vmware虚拟机直连显卡您是否想知道vmware虚拟机是否可以直接连接到显卡？或许。据CSDN博客介绍，VMware虚拟机可以使用一种称为直通的技术直接连接到显卡。该技术允许您将物理显卡直接分配给虚拟机，使其能够完全访问显卡的性能和功能。

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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将用户的GPU加速需求从服务器连接到VMwareCloudonAWS，让NVIDIA的GPU虚拟化技术可以应用于更广泛的领域，除了应用于科学研究、数据分析或人工智能领域外，还可以加速位于云端的现代应用服务的运行。

在VMWorld2019开始前，NVIDIA宣布将针对人工智能、学习训练和数据分析的需求创建名为vComputeServer的应用服务，并将集成NVIDIAAGPUCloud、NGCContainers甚至将内部资源上的RAPIDSGPU加速平台引入VMware和AWS的云服务——VMwareCloudonAWS，让更多的科学研究、数据分析和人工智能技术的应用可以通过虚拟化GPU来加速。

与过去的协同云计算相比，由于云服务所使用的CPU池的性能限制，计算性能可能不如预期，甚至无法应对越来越大的计算需求数据的。因此，NVIDIA在VMWrold2019上与WMware合作，将GPU虚拟化应用带到了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，以及NVIDIAGPU计算资源云的连接。

在此次合作中，原本使用vSphere虚拟化平台的计算模型将能够连接GPU计算资源，从而使vSphere平台创建的虚拟机可以配备更多的虚拟化GPU。同时，通过利用GPU加速计算的整体效率，可以大大提高人工智能学习和研究分析的效率。此外，通过此次合作，用户将能够以更灵活的方式使用GPU加速计算资源，而无需自行构建GPU加速资源。

相比于一些公司将GPU加速资源集成到数据服务器中以提高数据计算的整体效率，他们不可避免地要承担建设和维护的成本，但仍然可以应对计算速率的提高。，应该得到更高的计算性能的支持。因此，NVIDIA在2017年提出了NVIDIAGPUCloud服务，并声称可以连接GoogleCloud、AWS、阿里云、DGX、OracleCloud等云平台，帮助推动更大的计算规模并减少时间通过GPU虚拟化进行计算所需的。

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，符合TuringTensorCores设计。由此可见，通过推广各种人工智能计算模型，NVIDIA指出可以带来50倍以上的加速计算效果，为人工智能计算应用带来更大的增长。

此公告增加了对vSphere、vCenter或vMotion的支持，这将通过NVIDIAGPUCloud将用户的GPU加速需求从其服务器连接到VMwareCloudonAWS，并让NVIDIA的GPU虚拟化技术可以应用于In更广泛的领域，除了用于科学研究、数据分析或人工智能之外，还可以加速位于云端的现代应用服务的运行。

NVIDIA解释称，过去曾投入深度开发GPU虚拟化技术，例如早期采用GRID技术构建的虚拟化PC以及后续的虚拟化工作站，以便GPU虚拟化能够应用于高级绘图应用程序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。实时连接和集成。

相比单纯使用处理器集群加速模式，GPU加速可以将深度学习的效率提升50倍以上。通过GPU虚拟化还可以降低企业自行构建硬件的成本，并且NVIDIA还根据计算需求提供使用NVIDIAT4、V100或者使用QuadroRTX8000、6000和Turing显示架构GPU的选项，甚至选择使用Pascal显示使用该架构构建的P40、P100和P60作为GPU虚拟化应用。