虚拟机测试gpu

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一、虚拟机安装ubuntu20直通显卡黑屏您好，方法
安装Ubuntu相关VMtools后，出现如下黑屏，无法进入系统。下面分享相关处理方法。
首先检查Ubuntu虚拟机的显卡设置。首先关闭Ubuntu虚拟机，在关机状态下点击【编辑虚拟机设置】，打开Ubuntu虚拟机的设置界面。
在虚拟机的设置界面中，选择硬件下的【显卡】。右侧有一个3D图形设置。去掉【加速3D图形】前面的勾。如下：
接下来需要将Winsock目录重置为默认设置状态。虚拟机和主机之间的通信方式是通过socket。程序可能会通过LLP注入DLL，导致回收不完全。影响虚拟操作。因此，需要对这些注入的DLL进行残留清理重置。
单击Windows“开始”菜单并以管理员身份运行CMD命令窗口。
在CMD命令窗口中，运行以下命令：netwinsockreset
完成Winsock目录重置，然后重新启动计算机。
重启电脑后，重新启动VMware虚拟机的Ubuntu系统，即可正常登录系统。

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二、Hyper-V开启GPU虚拟化虚拟机Hyper-V补丁虚拟化GPU教程：
创建虚拟机并创建检查点（恢复使用）
关闭检查点功能
打开powershell，执行以下命令：
#win10是虚拟机的名称
$vm="Win10"

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三、gpu虚拟化的几种实现方式包括

实现GPU虚拟化的方法有很多种。下面我列出几种常用的方法：

1．**基于GPU的硬件虚拟化**：这是一种提供方式。通过在GPU硬件级别实现虚拟化来实现多个虚拟GPU。这种方法需要硬件支持，同时还需要操作系统和驱动程序的支持。它的优点是性能开销低，但实现起来比较困难，需要硬件厂商的支持。

2.**基于GPU直通**：该方法允许您直接从物理GPU获取资源，并将一部分GPU资源分配给每个虚拟机。这种方法不需要额外的虚拟化软件，但需要BIOS级别的配置以及对底层硬件和操作系统的深入了解。

3.使用容器技术。可以使用Docker、Kubernetes等容器技术来虚拟化GPU。它们提供了一种隔离和分配资源的方法，以便每个容器都可以共享GPU资源。该方法对于深度学习等GPU密集型场景非常有用。

4.使用NVIDIA容器引擎。NVIDIA提供了一种称为NVIDIA容器引擎(NCE)的专用容器技术。它利用NVIDIA软件堆栈将GPU资源与容器中运行的应用程序分开，提供高效可靠的GPU资源分配。

5.使用GPU加速的云服务提供商。很多云服务商都提供GPU加速的云服务，比如AWSGravitonGPU云服务器、GCP的NVIDIAV100等，用户只需要购买这些服务就可以享受云端的高性能GPU资源。

以上是实现GPU虚拟化的几种常见方法。每种方法都有其优点和缺点，选择哪种方法取决于您的需求、预算、技术能力等因素。同时请注意，每种方法都需要一定的学习和实践才能掌握。建议根据您的具体情况选择最适合您的方法。