GameDev, разработка сервисов на основе искусственного интеллекта или обработка больших данных сегодня являются популярными направлениями бизнеса. Чтобы эффективно работать на рынке и не отставать от конкурентов, компаниями необходима сильная и стабильная инфраструктура. При ее построении необходимо предусмотреть подключение мощных графических процессоров.
Покупать видеокарты для каждого сотрудника дорого и неэффективно. Чтобы ускорить сборку, рендеринг, тестирование ПО для графических ускорителей или обучение ИИ-моделей, компании часто используют виртуальные машины (ВМ) с GPU (Graphics Processing Unit, графический процессор).
GPU passthrough (прямое подключение к GPU-устройству) — это технология виртуализации, при которой можно подключать графические ускорители к виртуальным машинам аналогично физическому компьютеру и распределять их ресурсы между пользователями.
Теперь GPU passthrough реализована в платформе серверной виртуализации VMmanager. Технология позволяет:
- запускать на виртуальных машинах приложения с высокими требованиями к графике (игровые платформы, системы автоматизированного проектирования, программы для обработки изображений);
- быстро разворачивать среды разработки с нужными видеокартами;
- масштабировать ресурсы под задачи;
- изолировать ресурсы GPU-устройств — каждое GPU-устройство будет использоваться только определенной виртуальной машиной;
- экономить –– один графический процессор может быть переиспользован несколькими ВМ, что избавит компанию от необходимости покупать множество устройств.
Где применима технология GPU passthrough
- Организация удаленных рабочих мест для использования графических приложений. Дизайнеры, инженеры и архитекторы работают в довольно ресурсоемких программах –– благодаря GPU они смогут работать с любых устройств, в том числе распределенных, а компании не придется покупать дорогостоящие рабочие станции.
- Машинное обучение и искусственный интеллект. Обучение нейросетей требует больших вычислительных мощностей. За счет виртуализации можно обучать модели на временно выделенных ресурсах.
- Наука. Сложные физические, биологические или инженерные симуляции эффективнее выполнять на GPU, а виртуализация упрощает доступ к таким технологиям для ученых.
- Разработка мобильных приложений. Для создания и тестирования сервисов, например игр, где требуется высокая производительность графики и точное воспроизведение условий работы, будет полезна GPU.
Кроме этого, технология повышает безопасность работы с конфиденциальными данными. Все важные файлы обрабатываются внутри виртуальной среды, что снижает риск утечки.
Что нужно для старта работы
- Сервер с GPU (например, в ЦОДе).
- VMmanager, начиная с версии 2025.05.2-1 (regular).
- Настроенные драйверы.
После этого администратор может назначить ускоритель конкретной виртуальной машине прямо из интерфейса платформы, и пользователь получит доступ к его полной мощности. Возможны различные варианты ручной настройки, подключение одного или нескольких графических ускорителей, а также настройка по шаблону.
Проброс GPU поддерживается для устройств с интерфейсом PCI (PCIe). Управлять пробросом GPU может только администратор платформы.
Не поддерживается совместная работа проброса GPU и следующих функций платформы:
- включение отказоустойчивости в кластере, если ВМ с GPU находится в списке ВМ для восстановления;
- включение балансировщика в кластере;
- создание снимков ВМ.
Миграция ВМ с проброшенными GPU не поддерживается.
Подробнее о настройке GPU Passthrough читайте в нашей документации.
