如何优化GPU虚拟化以提升客户端和服务器的性能？

虚拟化客户端服务器配置_GPU虚拟化

虚拟化GPU加速型云服务器配置方案

1、虚拟化GPU加速型云服务器支持范围

功能	是否支持
离线变更规格	是
在线变更规格	否
冷迁移	是
热迁移	否
HA	是
整机快照	是
克隆	是
CPU QoS	是
内存复用	否

2、创建前配置

扩容计算节点（可选）：如果需要扩容计算节点，可参考相关指南完成计算节点扩容及网络配置。

为主机安装GRID驱动：获取依赖包和GRID驱动包后，使用命令行工具上传并安装GRID驱动，确保驱动安装成功。

开启运行参数“intel_iommu”：如需要，可参考相应文档开启此参数。

创建虚拟化GPU加速型主机组：按照操作场景描述创建主机组和规格。

3、应用场景

Designer（计算、渲染密集型）：适合CAD/CAE/CAM专业设计人员，要求高显示分辨率和3D接口兼容性。

Power User（计算、渲染中载型）：适合部件级别编辑或图纸查看，对计算、渲染有一定性能要求，性价比高。

4、虚拟化GPU加速型实例安装GRID驱动

支持的驱动版本和操作系统：根据具体需求选择相应的驱动版本和操作系统。

5、方案

虚拟化类型：KVM的X86场景下，使用HCC Turnkey搭建环境时，需规划对应的主机组，否则，需完成一系列配置操作。

制作镜像：根据需求制作相应的虚拟机镜像。

创建弹性云服务器：按照步骤创建虚拟化GPU加速型弹性云服务器。

支持的虚拟化GPU型号：参考支持的GPU虚拟化类型进行选择。

二、NVIDIA vComputeServer与虚拟化GPU服务器

1、引入AI、深度学习和数据科学

NVIDIA的vComputeServer技术使AI工作负载摆脱了仅限CPU支持的束缚，可在虚拟化环境中轻松部署。

通过与VMware的合作，该架构帮助企业在数据中心和云端之间无缝迁移GPU上的AI工作负载，提高安全性、利用率和可管理性。

2、特性与优势

GPU性能：深度学习训练速度比仅使用CPU快50倍，接近裸机水平。

高级计算：纠错代码和动态页面收回防止高精度工作负载中的数据损坏。

实时迁移：支持GPU的虚拟机可以在短时间中断或停机时间的情况下迁移。

安全性增强：将服务器虚拟化的安全性优势扩展到GPU集群。

多租户隔离：通过隔离工作负载，在一个基础设施上安全地支持多个用户。

管理和监控：管理员可以使用相同的hypervisor虚拟化工具管理GPU服务器。

3、广泛的GPU支持

支持NVIDIA T4、V100 GPU、Quadro RTX 8000和6000 GPU，以及基于Pascal架构的P40、P100和P60 GPU。

4、NVIDIA NGC的支持

NVIDIA NGC是一个优化深度学习和科学计算的GPU加速云平台，提供超过150个容器、预训练模型、训练脚本和工作流程，从概念到制作为AI提供全程加速。

IT管理员可以使用VMware vSphere等hypervisor可视化工具来管理VM中的NGC容器，其中VM运行于NVIDIA GPU之上。

相关问题与解答

1、如何确认虚拟化服务器上的GPU是否被识别？

答：需要确认硬件支持、安装GPU驱动程序、启用GPU虚拟化、配置虚拟化平台和配置虚拟机，完成这些步骤后，就可以顺利地在虚拟机中使用GPU。

2、NVIDIA vComputeServer支持哪些类型的工作负载？

答：NVIDIA vComputeServer支持数据分析、机器学习、AI、深度学习、高性能计算（HPC）以及其他服务器工作负载，还包括虚拟桌面产品，如面向知识工作者的NVIDIA GRID虚拟PC和GRID虚拟应用程序，以及面向专业图形的Quadro虚拟数据中心工作站。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“虚拟化 客户端 服务器配置_GPU虚拟化”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！