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发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：1161
蓝盟IT小贴士，来喽！
GPU是计算机的重要组成部分，但重要资源虚拟化(如GPU )的性能、可扩展性和可用性低于CPU。 例如，英特尔GPU虚拟化解决方案gVirt仅支持7个虚拟GPU ( vgpu )，而Xen支持512个虚拟CPU。 2013年，亚马逊首次发布了商业化的GPU实例。 2017年2月，英特尔首个GPU全虚拟化方案KVMGT正式加入Linux内核4.10。
在传统的GPU虚拟化通过API传输的方式中，GPU操作从虚拟机传送给虚拟机监视器代理。 此方法已被许多主要虚拟化产品所采用，支持图形处理，但不是真正完整的硬件虚拟化技术，其性能和可扩展性不能满足通用GPU(GPGPU )计算等应用程序(机器学习和高性能计算等)的需求。
GPU虚拟化软件模拟方法将设备直接分配给指定的虚拟机，并使用二进制转换方法(如CPU虚拟化)进行模拟。 然而，GPU相对于CPU的特性复杂，并且在不同设备提供商之间GPU的规格差异大，GPU的资源难以分割，模拟的效率低。 因此，典型的QEMU软件只模拟视频图形阵列( VGA )设备的基本功能，就加速了通过半虚拟化图像缓冲区的特定2D图像访问，不能满足有效和共享的虚拟化要求。
GPU虚拟化的直通共享方法使虚拟机能够直接访问对性能敏感的资源(如GPU访问视频存储器)，基本解决直通和共享冲突，并采用类似于SR-IOV的硬件辅助虚拟化技术。 通过在阴影页面中分离每个虚拟GPU的访问空间，虚拟GPU可以获得接近非虚拟化的性能，因为大多数命令执行不受虚拟机监视器的影响。
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