GPU 虚拟化允许多个虚拟机共享物理 GPU，提高硬件利用率和性能，应用广泛：云计算：向客户提供按需 GPU 访问，用于高性能计算、机器学习和视频转码等工作负载。VDI 和远程工作：让远程工作人员访问配备 GPU 的桌面，提升图形性能。AI 和机器学习：加快模型开发过程，让多个研究人员和团队共享 GPU 资源。游戏和媒体制作：在云端提供强大的 GPU，满足游戏玩家和媒体专业人士的需求。虚拟现实和增强现实：让多个用户在同一台机器上体验 VR 和 AR 内容。HPC：提高 HPC 群集效率，通过共享
GPU 虚拟化市场的应用实例
GPU 虚拟化技术允许多个虚拟机共享单个物理 GPU，从而提高了硬件利用率和性能。以下是一些 GPU 虚拟化技术的实际应用实例：
1. 云计算
- 通过将 GPU 资源虚拟化为多个虚拟 GPU（vGPU），云服务提供商可以向客户提供按需 GPU 访问。
- 这使客户能够在云中运行需要 GPU 加速的工作负载，例如高性能计算（HPC）、机器学习和视频转码。
2. VDI 和远程工作
- 在虚拟桌面基础设施（VDI）中，GPU 虚拟化允许用户从任何位置访问配备 GPU 的桌面。
- 这对于需要强大图形性能的远程工作人员（如设计师和工程师）非常有用。
3. AI 和机器学习
- GPU 对于 AI 和机器学习模型的训练和推理至关重要。
- GPU 虚拟化使多个研究人员和团队可以同时访问 GPU 资源，从而加快了模型开发过程。
4. 游戏和媒体制作
- 游戏玩家和媒体专业人士可以使用 GPU 虚拟化在云中访问强大的 GPU。
- 这使他们能够玩要求很高的游戏并创建逼真的媒体内容，而无需投资专门的硬件。
5. 虚拟现实和增强现实
- VR 和 AR 应用程序需要强大的图形处理能力。
- GPU 虚拟化使多个用户可以在同一台物理机器上体验 VR 和 AR 内容。
6. HPC
- HPC 应用程序高度依赖于 GPU 进行并行处理。
- GPU 虚拟化允许 HPC 集群中的多个节点共享 GPU 资源，从而提高效率。
7. 金融建模
- 金融建模和风险分析需要大量的计算能力。
- GPU 虚拟化使金融机构能够在云中访问 GPU 加速的金融建模工具。
