O que é um vGPU? Como funcionam as GPUs virtuais
Um vGPU permite que vários usuários ou máquinas virtuais compartilhem uma GPU física sem conceder a cada usuário acesso à placa inteira. Isso é útil quando várias cargas de trabalho precisam de aceleração por GPU, mas dedicar uma GPU física a cada usuário seria ineficiente.
O que é um vGPU?
Uma GPU virtual (vGPU) é uma porção de uma GPU física atribuída a uma máquina virtual ou usuário. A GPU física é particionada em fatias dedicadas, e cada usuário obtém sua própria memória VRAM e recursos de GPU isolados.
Por exemplo, uma única GPU física pode fornecer vários vGPUs. Cada máquina virtual vê seus recursos de GPU atribuídos, em vez da placa física completa. Isso permite que vários usuários usem a mesma GPU simultaneamente.
Um vGPU funciona de maneira diferente da simples compartilhamento de uma GPU entre aplicativos. A GPU é dividida em recursos separados que podem ser atribuídos a máquinas virtuais individuais.
Como o vGPU funciona?
Uma GPU física é instalada em um sistema host. O software de virtualização e a tecnologia de GPU suportada dividem seus recursos em várias GPUs virtuais.
- GPU física: O host contém o hardware real da GPU.
- Particionamento da GPU: A GPU física é dividida em várias fatias dedicadas.
- Máquinas virtuais: Cada VM recebe um vGPU atribuído.
- VRAM dedicada: Cada vGPU possui sua própria memória VRAM alocada.
- Isolamento: Os usuários operam dentro dos seus recursos de GPU atribuídos, em vez de acessar o vGPU de outro usuário.
O número e o tamanho exatos dos vGPUs disponíveis dependem da GPU física e da tecnologia de virtualização utilizada.
vGPU vs. GPU dedicada
| Funcionalidades | GPU dedicada | vGPU |
|---|---|---|
| Alocação de GPU | Um usuário ou VM obtém a GPU física. | Vários usuários ou VMs compartilham uma GPU física por meio de vGPUs separados. |
| VRAM | O usuário pode acessar a memória VRAM disponível da GPU. | Cada vGPU recebe sua própria memória VRAM alocada. |
| Usuários por GPU | Normalmente um. | Vários, dependendo da GPU e da configuração. |
| Mais adequado para | Cargas de trabalho que precisam de recursos substanciais de GPU. | Várias cargas de trabalho que precisam de porções dedicadas de uma GPU. |
Uma GPU dedicada faz mais sentido quando uma carga de trabalho precisa da maior parte ou de todos os recursos da placa. O vGPU é útil quando vários usuários precisam de aceleração por GPU, mas não precisam cada um de uma GPU física inteira.
Para que você pode usar um vGPU?
vGPUs podem suportar muitas cargas de trabalho que se beneficiam da aceleração por GPU. O tamanho apropriado do vGPU depende do software e da carga de trabalho.
- Cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina
- Aplicativos 3D e software de engenharia
- Edição de vídeo
- Desenvolvimento de software que usa aceleração por GPU
- Estações de trabalho remotas
- Cibersegurança e outras cargas de trabalho técnicas
Para modelos de IA maiores, projetos de vídeo ou aplicativos 3D exigentes, a quantidade de memória VRAM disponível pode ser um fator importante na escolha de uma GPU ou configuração de vGPU.
Por que usar vGPUs em desktops em nuvem?
Desktops em nuvem podem usar vGPUs para fornecer máquinas virtuais com aceleração por GPU a vários usuários a partir do mesmo hardware físico. Isso pode fazer um melhor uso de uma GPU quando os usuários individuais não precisam de uma placa inteira.
Por exemplo, uma equipe pode usar desktops virtuais separados enquanto compartilha os recursos de uma GPU física por meio de alocações dedicadas de vGPU. Cada usuário obtém sua própria GPU virtual e memória VRAM isolada, em vez de compartilhar um único ambiente de desktop.
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