支持 gpu 虚拟化技术的显卡主要包括： nvidia（tesla v100 tensor core、rtx a6000、rtx a4000、rtx a2000）、amd（radeon pro v620、radeon pro v640、radeon pro w6800、radeon pro w6600）、intel xe max series 技术。此外，gpu 虚拟化技术主要采用 sr-iov 和 vgpu 两类技术，为虚拟机提供 gpu 资源共享，带来更高的资源利用率、降低成本、提高灵活性、
支持 GPU 虚拟化的显卡
GPU 虚拟化技术允许在不同虚拟机 (VM) 之间共享物理 GPU 资源，从而提高服务器资源利用率。目前，支持 GPU 虚拟化的显卡主要有以下几类：
NVIDIA
- NVIDIA Tesla V100 Tensor Core
- NVIDIA RTX A6000
- NVIDIA RTX A4000
- NVIDIA RTX A2000
AMD
- AMD Radeon Pro V620
- AMD Radeon Pro V640
- AMD Radeon Pro W6800
- AMD Radeon Pro W6600
其他
- Intel Xe Max Series
技术
GPU 虚拟化主要使用以下两种技术：
- SR-IOV (单根 I/O 虚拟化)：将单个物理 GPU 划分为多个虚拟 GPU，每个虚拟 GPU 都可以由不同的 VM 独占使用。
- vGPU (虚拟 GPU)：创建一个虚拟 GPU，由多个物理 GPU 驱动，允许 VM 访问部分物理 GPU 资源。
优势
GPU 虚拟化提供了以下优势：
- 提高资源利用率：允许多个 VM 共享单个物理 GPU，从而最大限度地利用 GPU 资源。
- 降低成本：通过共享 GPU 资源，可以减少购买和维护物理 GPU 的数量，从而降低成本。
- 提高灵活性：允许轻松地将 GPU 资源分配给不同的 VM，以满足不断变化的工作负载需求。
- 增强的安全性：隔离不同 VM 的 GPU 资源，防止恶意活动跨 VM 传播。
应用场景
GPU 虚拟化广泛应用于需要高性能计算的领域，包括：
- 人工智能和机器学习
- 渲染和可视化
- 视频编辑
- 科学计算
- 云游戏
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