NVIDIA GPU-Virtualisierung
Die NVIDIA-Integration mit VergeOS ermöglicht GPU-Beschleunigung für VMs über vGPU- und Multi-Instance-GPU-(MIG)-Technologien, sodass mehrere VMs physische GPU-Ressourcen unter Leistungsisolierung gemeinsam nutzen können.
Übersicht
Die NVIDIA-Integration mit VergeOS ermöglicht GPU-Beschleunigung für virtuelle Maschinen durch NVIDIAs vGPU- und Multi-Instance-GPU-(MIG)-Technologien. Mehrere VMs können physische GPU-Ressourcen gemeinsam nutzen und dabei Leistungsisolierung beibehalten, verwaltet über VergeOS Ressourcengruppen und Richtlinien zusammen mit herkömmlichen VMs.
Lizenzierung erforderlich
Für die NVIDIA-vGPU-Funktionalität ist eine gültige NVIDIA-vGPU-Softwarelizenz erforderlich, die zu Ihrem ausgewählten Profiltyp und Ihrer Arbeitslast passt. Siehe Unterstützte Hardware für Details.
Unterstützte Hardware
Nur ausgewählte Data-Center- und professionelle GPUs unterstützen vGPU. Überprüfen Sie die Hardware- und Treiberkompatibilität in der von NVIDIA vGPU unterstützten GPUs Liste.
NVIDIA vGPU unterstützt Windows- und Linux-Gastsysteme. Die Verfügbarkeit der Funktionen variiert je nach Betriebssystem – siehe die NVIDIA-vGPU-Produkt-Support-Matrix für Details.
IOMMU (VT-d) und SR-IOV müssen im BIOS des Hosts aktiviert sein.
Für einen Überblick über die Lizenzierungsoptionen siehe den NVIDIA-Lizenzierungshandbuch .
Architektur
Die NVIDIA-Integration besteht aus drei Ebenen:
Physische Ebene:
In VergeOS-Knoten installierte NVIDIA-GPU-Hardware
NVIDIA-vGPU-Hosttreiber (als Bundle-Treiber in das vSAN hochgeladen)
Hardware-Virtualisierungsunterstützung für IOMMU/SR-IOV
Virtualisierungsebene:
VergeOS-Ressourcengruppen für GPU-Geräteverwaltung und -Zuweisung
Konfigurierbare vGPU-Profile für verschiedene Workload-Typen
Zeitbasierte vGPU-Freigabe (softwaregesteuert) oder SR-IOV-Hardwarepartitionierung, abhängig vom GPU-Modell
Richtlinienbasierte Ressourcenzuweisung und -planung
Anwendungsebene:
In VMs installierte NVIDIA-Gasttreiber (optional als Treiber-ISO aus der Ressourcengruppe angehängt)
CUDA-Laufzeit- und Entwicklungsbibliotheken
KI-Frameworks, professionelle Anwendungen und VDI-Clients
vGPU-Profiltypen
Bei der Konfiguration von vGPU-Ressourcen verwendet NVIDIA einen Buchstabensuffix, um den Profiltyp und die vorgesehene Arbeitslast anzugeben:
A-Serie
Virtuelle Anwendungen
vApps
Nein
1
B-Serie
Virtuelle Desktops
vPC
Nein
Bis zu 4
C-Serie
KI/ML-Computing
AI Enterprise
Vollständig
1
Q-Serie
Professionelle Grafik
vWS
Vollständig
Bis zu 4
Ein Profil auswählen
B-Serie — Standardmäßige VDI-Bereitstellungen im Büro, bei denen Benutzer eine grundlegende Grafikbeschleunigung ohne CUDA benötigen
Q-Serie — Professionelle Workstations, auf denen CAD, 3D-Rendering oder Anwendungen laufen, die zertifizierte NVIDIA-Treiber erfordern
C-Serie — Dedizierte GPU-Computing-Ressourcen für KI/ML-Trainings- und Inferenz-Workloads ohne Anzeigeanforderungen
A-Serie — Leichtgewichtiges Anwendungs-Streaming (z. B. RDSH/Citrix), bei dem ein einzelnes Display ausreicht
Framebuffer-Größen und maximale Display-Anzahlen variieren je nach spezifischem Profil innerhalb jeder Serie. Für vollständige Profilspezifikationen siehe den NVIDIA-vGPU-Benutzerhandbuch .
Multi-Instance GPU (MIG)
Unterstützte GPUs (wie die A100, H100 und RTX PRO 6000 Blackwell) können mithilfe der NVIDIA-MIG-Technologie in mehrere isolierte GPU-Instanzen aufgeteilt werden. Jede MIG-Instanz stellt dedizierte Rechenleistung, Speicher und Speicherbandbreite bereit — im Gegensatz zu Time-Slicing gibt es keine Ressourcen-Konkurrenz zwischen den Instanzen.
MIG-Instanzen können jeweils ihr eigenes vGPU-Profil (A/B/Q) ausführen, und in Kombination mit zeitbasierter vGPU-Freigabe innerhalb jeder Instanz können High-End-GPUs wie die RTX PRO 6000 Blackwell bis zu 48 gleichzeitige VMs von einer einzigen physischen GPU unterstützen.
MIG-Profile erscheinen im Profil-Dropdown der VergeOS-Ressourcengruppe mit einem MIG Präfix. Details zu den verfügbaren MIG-Konfigurationen finden Sie im NVIDIA-MIG-Benutzerhandbuch .
Wichtige Funktionen
Gemeinsam genutzte GPU-Ressourcen: Mehrere VMs teilen sich eine einzelne physische GPU und maximieren so die Hardwareauslastung, anstatt jeder VM eine GPU zuzuweisen
Live-Migration: Verschieben Sie GPU-beschleunigte VMs ohne Ausfallzeit zwischen Knoten (erfordert das gleiche GPU-Modell und vGPU-Profil auf Quell- und Zielknoten)
Mandantenisolierung: Hardwarebasierte Trennung und Leistungsgarantien zwischen GPU-Workloads, mit Unterstützung für das Durchreichen von vGPU-Geräten an Mandanten
Dynamische Zuweisung: Skalieren Sie GPU-Ressourcen basierend auf den Anforderungen und Prioritäten der Workload
Vollständiges GPU-Passthrough
Wenn Ihre Workload exklusiven Zugriff auf eine gesamte physische GPU erfordert (z. B. für maximale Leistung oder nicht unterstützte vGPU-Hardware), erwägen Sie PCI-Geräte-Passthrough anstelle von vGPU.
Implementierungsressourcen
Erste Schritte
Prüfen Überblick über Geräte-Passthrough für grundlegende Konzepte
Folgen Sie dem NVIDIA-vGPU-Konfiguration Handbuch für die schrittweise Einrichtung
Erweiterte Konfiguration
VM-Best-Practices — Richtlinien zur Leistungsoptimierung
Wartungsmodus — Erforderlich beim Neustart von Knoten zur Treiberinstallation
Externe Dokumentation
NVIDIA-vGPU-Dokumentation — Offizielle NVIDIA-vGPU-Dokumentation
NVIDIA-Entwicklerportal — CUDA-Entwicklungsressourcen und -tools
NVIDIA Enterprise Support — Professionelle Support-Services
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