vGPU 7.X新特性解讀，NVIDIA為何力推虛擬GPU？

NVIDIA一直在不遺餘力的宣傳和推廣vGPU(虛擬GPU)，vGPU版本的迭代速度也非常快，從2013年，vGPU發布第一個版本到現在的7.X，幾乎每年至少都有一個甚至以上的大版本發布。

NVIDIA GPU虛擬化高級解決方案架構師張潔

近日，在北京的一場溝通會上，NVIDIA GPU虛擬化高級解決方案架構師張潔，NVIDIA中國區解決方案架構師李浩南分享了最新版本7.X的新特性。

NVIDIA vGPU 7.X新特性

NVIDIA把vGPU7.0和7.1統稱為7.X，vGPU 7.1則是剛剛發布的最新版本。vGPU 7.X有以下幾點特性：

1、多GPU支持。7.X版本不僅可以做GPU資源切片即所謂的「一虛多」，來滿足對計算力要求不高的用戶場景，也可以滿足對計算力要求高的用戶需求，可以把多個物理GPU虛擬化後分配給某一個用戶。

2、vMotion動態遷移的實現。如數據中心熱遷移，7.X版本已經可以支持VMware和Citrix的伺服器虛擬化平台，可以在數據中心進行業務不中斷的遷移。數據中心用戶可以把大量的GPU業務放到虛擬化平台上，放到GPU資源池裡進行實現。

3、物理GPU特性向vGPU移植。傳統物理環境中的特性都會被移植到虛擬化環境中。 NVIDIA的目標是讓vGPU的特性和物理GPU特性一致，來方便傳統的物理GPU用戶通過虛擬GPU解決方案平滑、無縫地遷移到數據中心。

如物理GPU方面，NVIDIA此前發布了整機解決方案DGX-1，DGX-1可以配合NVIDIA GPU Cloud (NGC)把NVIDIA優化好的人工智慧神經網路框架下載到DGX-1這種一機8卡或一機16卡的環境里訓練。現在，用戶可以把NGC配合NVIDIA vGPU軟體來使用，把NGC上優化好的Docker鏡像直接下載到vGPU環境里，進行推理和訓練。

4、支持Tesla T4，這一全新基於圖靈架構的GPU。有Tensor Core可做人工智慧加速，RT Core做實時光線追蹤加速，有CUDA Core做圖形和計算。

NVIDIA力推vGPU意欲何為?

雲計算、人工智慧領域的快速發展，讓異構計算應用場景飆升，這就對GPU等專業計算晶元提出了虛擬化和上雲的強烈需求。

眾所周知，人工智慧市場是個超級巨大的市場，李開復就曾說過，人工智慧的市場價值將超過整個互聯網世界。而異構計算是人工智慧計算的載體，對於晶元廠商而言，這一市場絕對不容有失。

事實上，對GPU虛擬化的研發並不只有NVIDIA一家，英特爾，AMD等多家廠商都在做。只不過，作為GPU行業的老大，NVIDIA在GPU虛擬化的研發和產品化上，要略微領先對手一到兩年，但這並不意味著絕對差距。

因此， NVIDIA大力推廣 vGPU就很好理解了。從更高的角度講，要保證GPU行業龍頭老大的地位。從業務角度而言，vGPU可以彌補純硬體GPU生命周期管理薄弱的環節。而從版本更新看，版本的更新能擴展用戶對GPU更廣泛的使用，從而促進GPU被更為廣泛的採用。

此次7.X版本也不列外，比如，對計算力要求較高的用戶可以用vGPU 7.1解決之前vGPU只能一切多的使用問題;有了vGPU 7.1新特性動態遷移的實現，用戶進行遷移和升級將不再痛苦。

事實上，從vGPU第一個版本的解決方案發布到現在的7.X，vGPU已經發生了巨大的變化。如vGPU已經不再受限於硬體，現在能在所有的Tesla數據中心GPU上做虛擬化。而7.X版本更是具有里程碑意義的版本，這個版本里加入了計算功能，切割出來的vGPU既可以做圖形又可以做計算。

在來看生態，當對手還在研究技術的時候，NVIDIA已經開始在布局完善生態了。最早的vGPU解決方案是NVIDIA和伺服器虛擬化廠商聯合推出的。2013年NVIDIA只支持Citrix伺服器虛擬化XenServer。2015年，支持三家虛擬化平台，包括VMware等。而現在已經支持了共計7家虛擬化平台。vGPU 6.0開始，NVIDIA對國內的廠商進行了大範圍的支持，如基於NVIDIA vGPU，新華三推全新雲桌面解決方案，深信服和英偉達聯合發布的基於KVM的vGPU解決方案等。

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