AMD与NVIDIA vGPU方案对比

1 前言

vGPU技术特指主流GPU厂商推出的vGPU解决方案（如：NVIDIA GRID vGPU方案、AMD MxGPU方案）。传统云桌面模拟显卡没有提供主流的3D特性（如D3D、OpenGL等），无法运行大部分3D软件。使用vGPU技术能够解决云桌面中的以下问题，从而提高云桌面性能体验：

● 云桌面视频播放对CPU的利用率过高，使用GPU硬件解码可以减轻CPU的负担。

● 云桌面中大型建模、3D软件渲染依赖CPU，可以利用GPU的硬件编码减轻CPU的负担。

2 AMD vGPU技术

AMD MxGPU是全球首个基于硬件的vGPU解决方案，以PCIe标准中定义的SR-IOV（单根I/O虚拟化）技术为基础，实现每个物理GPU上有多个虚拟化用户远程工作。AMD MxGPU技术特点有

● 基于PCIe SR-IOV技术，将一个物理PCIe GPU变成多个PCIe vGPU，每个PCIe vGPU直接透传给虚拟机。

● 切分个数不一样（1–16，显存大小16MB对齐），vGPU设备ID一样，Guest Driver无需更新。

3 NVIDIA vGPU技术

NVIDIA vGPU，通过分片虚拟化技术，将物理GPU卡重新划分，同一块GPU卡经虚拟化分割后可分配至不同的云主机使用，实现了GPU（了解GPU云桌面）计算能力的多虚机共享。

NVIDIA vGPU技术特点有：

● vGPU以内核mdev虚拟设备呈现，uuid标识。虚拟机透传mdev设备。

● 图灵及之前架构的vGPU为纯软件mdev设备，而安培架构GPU也依赖SR-IOV技术。一个衍生出来的PCIe设备最多创建一个mdev形式的vGPU。

NVIDIA有四种vGPU类型，教学或办公通常只会使用到Q和B系列。

● Q系列：针对图形工作站，提供Quadro专业特性，需要vDWS授权。

● C系列：针对计算密集型的负载，如AI、深度学习。

● B系列，针对比较基础的虚拟桌面。需要vPC授权。

● A系列，针对虚拟应用。

物理GPU除了通用计算单元外，还会提供独立的硬件编、解码器，如NVIDIA GPU的NVDEC和NVENC模块。主要应用场景：解码器的视频播放、编码器的视频编辑等。

4 AMD和NVIDIA vGPU方案对比

AMD和NVIDIA vGPU方案各有特点，需要综合考虑应用场景、价格、扩展性等方面来做出选择。

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。在过去的几年中，NVIDIA和AMD都在发展，并且各有优缺点，但它们都已经具备了良好的发展动力。在未来，随着高普教新课改的深入、企业远程办公的普及、专业动画图像渲染等需求的增长，搭载NVIDIA或AMD vGPU技术的桌面的应用将迎来全新的局面。

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