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📌 适合人群：云平台架构师｜AI 工程师｜算力调度产品经理｜CTO
虚拟化 CPU 很简单，但 GPU 的虚拟化门槛极高，主要难在“共享显存”“调度时延”“硬件封闭”等多个方面。
🧩 01｜先解释：什么是 GPU 虚拟化？
GPU 虚拟化，就是让多用户或多任务“共享”一张物理显卡，达到以下目的：
🌐 云平台“多人共用”
🧠 模型“多任务并行”
💰 降低 GPU 空转率，提高 ROI
但相比 CPU，GPU 的虚拟化复杂得多。
🆚 02｜GPU vs CPU：为什么虚拟化更难？
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GPU 里的「核」不是独立线程，而是成百上千个 CUDA Core、Tensor Core 串行/并行组合在用，很难简单切分。
🧱 03｜具体难点有哪些？
🔐 1. 显存隔离难
多租户使用同一块显卡，显存必须“硬隔离”，否则容易出现：
内存脏读、数据泄露
资源抢占、性能下降
这对虚拟化层提出了极高要求。
🕒 2. 调度粒度太粗
GPU 的计算任务是以“大块算子”为单位，很难像 CPU 那样“毫秒级切换”。
这导致虚拟化后的 GPU：
⏳ 延迟高
📉 资源利用率下降
🔁 难以并发处理小模型任务
🔧 3. 驱动封闭
目前主流 GPU 虚拟化手段，如：
英伟达的 vGPU（Virtual GPU）
云厂商的 MIG（Multi-Instance GPU）
AMD 的 SR-IOV for GPU
都需要芯片厂商开放底层接口，厂商控制权极强，DIY空有理想。
🌐 04｜虚拟化方式盘点
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🧠 05｜那为啥还要虚拟化 GPU？
💰 降低成本：让一块卡“多点花钱”
⚙️ 提高利用率：大模型、推理任务可并行
☁️ 云原生趋势：算力平台更像“水电煤”一样可调
尤其在多租户算力平台中，虚拟化是必由之路。
🚧 06｜虚拟化发展趋势？
芯片原生支持虚拟化：如 H100 支持 MIG，多“租户”同时跑。
开源编译框架适配：如 Triton、TVM、ONNX 支持虚拟设备调度。
国产芯片虚拟化补课：寒武纪、天数智芯等也在构建容器调度方案。
🎯 小结：
GPU 虚拟化不仅是一个“技术问题”，更是算力产业生态的“必答题”。
你看到的“租一张卡”，平台背后要解决的可能是显存保护、驱动兼容、性能调度几十个细节。
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