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随着大模型的兴起，对GPU算力的需求越来越多，而当前现实情况使企业往往受限于有限的GPU卡资源，即便进行了虚拟化，往往也难以充分使用GPU卡资源或持续使用资源。为解决GPU算力资源不均衡等问题，同时支持GPU算力的国产化替代，提升GPU资源的利用率，GPU算力池化需求迫在眉睫。
一、从GPU虚拟化需求到池化需求
智能化应用数量的增长对GPU算力资源的需求越来越多。NVIDIA虽然提供了GPU虚拟化和多GPU实例切分方案等，依然无法满足自由定义虚拟GPU和整个企业GPU资源的共享复用需求。TensorFlow、Pytorch等智能化应用框架开发的应用往往会独占一张GPU整卡（AntMan框架是为共享的形式设计的），从而使GPU卡短缺，另一方面，大部分应用却只使用卡的一小部分资源，例如身份证识别、票据识别、语音识别、投研分析等推理场景，这些场景GPU卡的利用率都比较低，没有业务请求时利用率甚至是0%，有算力却受限于卡的有限数量。
二、GPU设备虚拟化路线
GPU设备虚拟化有几种可行方案。
首先是PCIe直通模式（PCIe Pass-through技术，pGPU），也就是将物理主机上的整块GPU卡直通挂载到虚拟机上使用。但这种方式是独占模式，GPU卡没有虚拟化切分，并不能解决多个应用运行在一张卡上的问题，因此意义不是很大。
**第二是采用SR-IOV技术，允许一个PCIe设备在多个虚拟机之间共享，同时保持较高性能。**通过SR-IOV在物理GPU设备上创建多个虚拟 vGPU来实现的，每个虚拟vGPU可以被分配给一个虚拟机，让虚拟机直接访问和控制这些虚拟功能，从而实现高效的I/O虚拟化。NVIDIA早期的vGPU就是这样的实现，不过NVIDIA vGPU需要额外的license，额外增加了成本。SR-IOV虽然实现了1：N的能力，但其灵活性比较差，难以更细粒度的分割和调度。
第四用的最多的模式是API转发模式。
根据AI应用的调用层次（如下图），API转发有多个层次，包括：
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CUDA API转发（图中①）
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GPU Driver API转发（图中②）
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设备硬件层API转发（图中③）
AI应用调用层次
三、GPU虚拟化和共享方案
了解了GPU设备虚拟化的方式，基于设备虚拟化技术，看下GPU虚拟化和共享的实现方式。GPU虚拟化和共享有多种方案，英伟达从官方也提供了vGPU、MIG、MPS等方案，以及非官方的vCUDA、rCUDA、内核劫持等多种方案。
四、NVIDIA VGPU方案
NVIDIA vGPU是NVIDIA提供的一种虚拟化方案，可靠性和安全性高，但不支持容器，只能虚拟化若干个vGPU ，使用不灵活；无法动态调整资源比例；有一定的共享损耗；不支持定制开发，需支付额外license费用。
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