Мы делили апельсин (или не делили?) — разбираемся в различиях GPU Passthrough и vGPU
Еще лет пять назад графические ускорители в стойке выглядели как экзотика и весьма специфическое решение для узкого круга задач вроде тяжелого рендеринга или специфических научных расчетов. Теперь же с их помощью успешно решают задачи локального обучения нейросетей, аналитики видео и развертывания мощных виртуальных рабочих мест. Однако физический GPU спроектирован как монолитное устройство для параллельных вычислений. В отличие от процессора и оперативной памяти, его нельзя просто так «нарезать» на части стандартными программными методами гипервизора. Из-за этого видеокарту сложно использовать эффективно — если отдать ее целиком одной ВМ под небольшую задачу, остальная часть ресурсов может простаивать, а распределить свободные мощности между соседними виртуальными машинами без специальных технологий не получится. Чтобы решить эту проблему, инженерам приходится выбирать между двумя принципиально разными подходами — GPU Passthrough и vGPU. Ниже мы подробно разберем, как устроены эти технологии, в чем их реальные различия и что выбрать под конкретные сценарии и типы нагрузок. Читать далее