Was ist eine vGPU? Funktionsweise virtueller GPUs
Mit einer vGPU können mehrere Benutzer oder virtuelle Maschinen eine physische GPU gemeinsam nutzen, ohne dass jeder Benutzer Zugriff auf die gesamte Karte erhält. Dies ist dann von Vorteil, wenn mehrere Workloads GPU-Beschleunigung benötigen, es aber ineffizient wäre, jedem Benutzer eine eigene physische GPU zuzuweisen.
Was ist eine vGPU?
Eine virtuelle GPU (vGPU) ist ein Ausschnitt einer physischen GPU, der einer virtuellen Maschine oder einem Benutzer zugewiesen wird. Die physische GPU wird in dedizierte Segmente aufgeteilt, und jeder Benutzer erhält eigene, isolierte VRAM- und GPU-Ressourcen.
Ein Beispiel: Eine physische GPU kann mehrere vGPUs bereitstellen. Jede virtuelle Maschine erkennt dabei die ihr zugewiesenen GPU-Ressourcen und nicht die gesamte physische Karte. So können mehrere Benutzer dieselbe GPU gleichzeitig nutzen.
Eine vGPU funktioniert anders als das einfache Teilen einer GPU zwischen Anwendungen. Die GPU wird in separate Ressourcen aufgeteilt, die einzelnen virtuellen Maschinen zugewiesen werden können.
Wie funktioniert eine vGPU?
Eine physische GPU ist im Host-System installiert. Die Virtualisierungssoftware und die unterstützte GPU-Technologie teilen deren Ressourcen in mehrere virtuelle GPUs auf.
- Physische GPU: Der Host enthält die eigentliche GPU-Hardware.
- GPU-Partitionierung: Die physische GPU wird in mehrere dedizierte Segmente aufgeteilt.
- virtuelle Maschinen: Jede VM erhält eine zugewiesene vGPU.
- Dedizierter VRAM: Jede vGPU verfügt über eigene, zugeteilte VRAM-Ressourcen.
- Isolation: Benutzer arbeiten innerhalb ihrer zugewiesenen GPU-Ressourcen, statt auf die vGPU eines anderen Benutzers zuzugreifen.
Die genaue Anzahl und Größe der verfügbaren vGPUs hängt von der physischen GPU und der verwendeten Virtualisierungstechnologie ab.
vGPU im Vergleich zur dedizierten GPU
| Merkmale | Dedizierte GPU | vGPU |
|---|---|---|
| GPU-Zuweisung | Ein Benutzer oder eine VM erhält die physische GPU. | Mehrere Benutzer oder VMs teilen sich eine physische GPU über separate vGPUs. |
| VRAM | Der Benutzer kann den gesamten verfügbaren VRAM der GPU nutzen. | Jede vGPU erhält eigene, zugeteilte VRAM-Ressourcen. |
| Benutzer pro GPU | In der Regel einer. | Mehrere, abhängig von der GPU und der Konfiguration. |
| Am besten geeignet für | Workloads, die umfangreiche GPU-Ressourcen benötigen. | Mehrere Workloads, die dedizierte Anteile einer GPU benötigen. |
Eine dedizierte GPU ist dann sinnvoller, wenn ein Workload die meisten oder alle Ressourcen der Karte benötigt. Die vGPU ist dann von Vorteil, wenn mehrere Benutzer GPU-Beschleunigung benötigen, aber nicht jeder eine gesamte physische GPU braucht.
Für was kann man eine vGPU verwenden?
vGPUs können zahlreiche Workloads unterstützen, die von der GPU-Beschleunigung profitieren. Die passende vGPU-Größe hängt von der Software und dem jeweiligen Workload ab.
- Workloads im Bereich KI und maschinelles Lernen
- 3D-Anwendungen und Engineering-Software
- Videobearbeitung
- Softwareentwicklung mit GPU-Beschleunigung
- Fernarbeitsplätze
- IT-Sicherheit und andere technische Workloads
Bei größeren KI-Modellen, anspruchsvollen Video-Projekten oder leistungsintensiven 3D-Anwendungen kann die Menge des verfügbaren VRAM ein wichtiger Faktor bei der Auswahl der GPU- oder vGPU-Konfiguration sein.
Warum vGPUs in Cloud-Desktops einsetzen?
Cloud-Desktops können vGPUs nutzen, um mehreren Benutzern aus derselben physischen Hardware GPU-beschleunigte virtuelle Maschinen bereitzustellen. Dies ermöglicht eine bessere Auslastung der GPU, wenn einzelne Benutzer nicht die gesamte Karte benötigen.
Ein Beispiel: Ein Team kann separate virtuelle Desktops nutzen, während es die Ressourcen einer physischen GPU über dedizierte vGPU-Zuweisungen teilt. Jeder Benutzer erhält seine eigene virtuelle GPU und isolierten VRAM, anstatt ein einzelnes Desktop-Umfeld zu teilen.
Jetzt auf DaDesktop ausprobieren
DaDesktop bietet Cloud-Desktops mit dedizierten GPUs und vGPU-Optionen für Workloads, die GPU-Beschleunigung benötigen. Erfahren Sie mehr über DaDesktop Cloud-GPU-Desktops.