¿Qué es una vGPU? Cómo funcionan las GPUs virtuales
Una vGPU permite que varios usuarios o máquinas virtuales compartan una GPU física sin que cada usuario tenga acceso a la tarjeta completa. Esto es útil cuando varias cargas de trabajo requieren aceleración por GPU, pero asignar una GPU física dedicada a cada usuario resultaría ineficiente.
¿Qué es una vGPU?
Una GPU virtual (vGPU) es una porción de una GPU física asignada a una máquina virtual o usuario. La GPU física se divide en segmentos dedicados, y cada usuario obtiene su propia memoria VRAM y recursos de GPU aislados.
Por ejemplo, una sola GPU física puede proporcionar varias vGPUs. Cada máquina virtual ve sus recursos de GPU asignados, no la tarjeta física completa. Esto permite que varios usuarios utilicen la misma GPU simultáneamente.
Una vGPU funciona de manera diferente a la simple compartición de una GPU entre aplicaciones. La GPU se divide en recursos separados que pueden asignarse a máquinas virtuales individuales.
¿Cómo funciona una vGPU?
Una GPU física se instala en un sistema host. El software de virtualización y la tecnología de GPU compatible dividen sus recursos en múltiples GPUs virtuales.
- GPU física: El host contiene el hardware de GPU real.
- Particionado de GPU: La GPU física se divide en múltiples segmentos dedicados.
- Máquinas virtuales: Cada VM recibe una vGPU asignada.
- VRAM dedicada: Cada vGPU tiene su propia VRAM asignada.
- Aislamiento: Los usuarios operan dentro de sus recursos de GPU asignados, sin acceder a la vGPU de otro usuario.
El número y tamaño exactos de las vGPUs disponibles dependen de la GPU física y la tecnología de virtualización utilizada.
vGPU frente a GPU dedicada
| Características | GPU dedicada | vGPU |
|---|---|---|
| Asignación de GPU | Un usuario o VM obtiene la GPU física. | Varios usuarios o VMs comparten una GPU física a través de vGPUs separadas. |
| VRAM | El usuario puede acceder a la VRAM disponible de la GPU. | Cada vGPU recibe su propia VRAM asignada. |
| Usuarios por GPU | Normalmente uno. | Varios, dependiendo de la GPU y la configuración. |
| Mejor apta para | Cargas de trabajo que necesitan recursos de GPU sustanciales. | Varias cargas de trabajo que necesitan porciones dedicadas de una GPU. |
Tiene más sentido utilizar una GPU dedicada cuando una carga de trabajo necesita la mayoría o todos los recursos de la tarjeta. La vGPU es útil cuando varios usuarios necesitan aceleración por GPU, pero no cada uno necesita una GPU física completa.
¿Para qué se puede utilizar una vGPU?
Las vGPUs pueden soportar muchas cargas de trabajo que se benefician de la aceleración por GPU. El tamaño adecuado de la vGPU depende del software y la carga de trabajo.
- Cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Aplicaciones 3D y software de ingeniería
- Edición de video
- Desarrollo de software que utiliza aceleración por GPU
- Estaciones de trabajo remotas
- Ciberseguridad y otras cargas de trabajo técnicas
Para modelos de IA más grandes, proyectos de video o aplicaciones 3D exigentes, la cantidad de VRAM disponible puede ser un factor importante al elegir una configuración de GPU o vGPU.
¿Por qué usar vGPUs en escritorios en la nube?
Los escritorios en la nube pueden utilizar vGPUs para proporcionar máquinas virtuales con aceleración por GPU a múltiples usuarios desde el mismo hardware físico. Esto permite un mejor aprovechamiento de la GPU cuando los usuarios individuales no necesitan una tarjeta completa.
Por ejemplo, un equipo podría utilizar escritorios virtuales separados mientras comparte los recursos de una GPU física a través de asignaciones dedicadas de vGPU. Cada usuario obtiene su propia GPU virtual y VRAM aislada, en lugar de compartir un único entorno de escritorio.
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