服务器虚拟化平台中的GPU虚拟化是一种将单个物理GPU资源划分为多个虚拟GPU (vGPU)，以供多个用户或工作负载共享使用的技术。
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GPU虚拟化对于提高数据中心的利用率和灵活性至关重要，它使得AI训练和推理等原本只能在裸机上运行的GPU加速工作负载能够在虚拟化环境中进行，通过使用诸如NVIDIA vComputeServer这样的技术，IT管理员能够更高效地管理GPU加速的虚拟化服务器，同时保持现有工作流程并降低总体运营成本。
在GPU虚拟化的实现策略中，存在四种主要技术：设备模拟、API转发、中介传递和直接传递，这些技术各有优缺点，例如设备模拟虽然能够完全模拟GPU设备的状态，但性能较低；而直接传递方式虽性能好，但对宿主机系统的干扰较大，在选择GPU虚拟化方案时，需要根据具体需求和应用场景进行权衡。
NVIDIA vComputeServer提供了多种功能，包括GPU共享和聚合，以及高级计算特性如纠错码和动态页面引退，以防止数据损坏，它还支持实时迁移，多租户隔离，管理和监控等功能，这些都有助于提升数据中心的安全性、利用率和可管理性。
GPU虚拟化为企业提供了一种灵活、高效的解决方案，以充分利用其GPU资源，并支持从AI到深度学习的各种工作负载。
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