浅谈vGPU

1 前言

普通VDI云桌面方案中，虽然解决了传统PC维护升级繁琐、安全性低以及故障率高等问题。但是VDI云桌面对于桌面显示是使用CPU算力模拟GPU算力，从而实现图像渲染，但这种方式仅能支持一些简单的基础教育办公和二维设计作业等显示性能要求不高的场景。

2 VDI云桌面面临的问题

● 复杂图形图像类处理性能低，体验差

VDI云桌面模拟显卡通常没有提供主流的3D特性（如D3D、OpenGL等），无法运行大部分3D软件，并且对于桌面显示是使用CPU算力模拟GPU算力，从而实现图像渲染，体验上不但无法达到高性能要求，同时可能间接影响其它业务的运行。

● 无法按需交付GPU资源

普通VDI云桌面解决方案中无法根据不同场景交付GPU资源，无法达到灵活配置按需使用的目的。

在科技日益进步的今天，针对以上问题，普通VDI桌面已经无法满足人们日常对于精细化、高复杂度图像处理的需求和体验，在这个背景下，vGPU技术应运而生。

3 vGPU及其优势

vGPU是什么？vGPU即显卡虚拟化。vGPU技术允许用户按照规范对GPU的计算资源进行切分，就是将一块GPU卡的计算能力进行切片，分成多个逻辑上虚拟的GPU，以vGPU为单位分配GPU的计算能力，并将单块GPU卡分配给多台虚拟机使用，使得虚拟机能够运行3D软件、播放高清视频等。这些不但极大地提升了用户体验，而且真正实现了GPU资源的按需分配，实现3D虚拟化的全场景交付，同时大大降低图形图像用户的使用成本以及提高数据的处理效率和数据安全性。

vGPU技术的部分关键原理有：

● Graphics Engine时分复用（在时间维度上，把一段连续的时间切分成若干时间片，每个时间片用于执行不同的任务，达到多任务并行的目的），vGPU个数分配得越多，每个vGPU的有效执行时间越少。

● GPU显存空分复用（在空间维度上，将某个大的物体切割成若干个独立的、小的物体，每个小的物体分配给不同的使用者使用，达到使用者共同使用某一物体，并且相互不影响的目的），vGPU个数分配得越多，每个vGPU可用的显存越小。

● 主机驱动程序运行调度器，让一个物理GPU运行多个vGPU。

● vGPU透传给虚拟机，虚拟机可以直接访问vGPU关键资源。

图3-1 vGPU技术示意图

vGPU应用到VDI云桌面内的优势有：

● 专业的图形体验

满足了专业设计软件，如3DMAX、Rhino等大型图形设计软件的使用与体验。

● GPU资源配置灵活

根据不同人群使用场景，资源弹性分配，大大提高了GPU资源利用率。

4 总结

vGPU技术的出现与技术成熟加速推进VDI桌面进入到更多图形计算类业务场景，场景的选择、显卡性价比的考量、传输协议的优化都是方案落地的关键因素。在未来随着高教新工科、普教新课改的深入、企业远程办公以及专业动画图像渲染等需求的普及，vGPU桌面的应用将迎来全新的局面。

相关链接：

vGPU的前世今生