云计算导航直通型（GPU Passthrough）和虚拟型（vGPU，即虚拟GPU）是两种在虚拟化环境中使用GPU的技术，它们各有特点，适用于不同的应用场景。以下是它们的定义、原理及典型应用场景对比：
一、直通型 GPU（GPU Passthrough）
定义：
将物理GPU直接分配给某个虚拟机（VM），由该虚拟机独占使用，宿主机不再使用该GPU。
技术原理：
- 基于硬件虚拟化技术（如Intel VT-d、AMD-Vi），将GPU设备直接“透传”给虚拟机。
- 虚拟机通过IOMMU组直接访问GPU硬件，性能接近原生。
优点：
- 接近100%的GPU性能利用率。
- 低延迟，适合高性能计算或图形密集型任务。
- 支持CUDA、DirectX、OpenGL等原生驱动。
缺点：
- 一个GPU只能分配给一个虚拟机，资源利用率低。
- 不支持GPU资源的共享或动态调度。
- 需要支持IOMMU的硬件平台。
典型应用场景：
- 高性能计算（HPC）虚拟机
- 如科学计算、AI训练、仿真等需要完整GPU性能的场景。
- 图形工作站虚拟化（如CAD、3D建模）
- 工程师通过虚拟机运行SolidWorks、Maya等软件，需要高性能显卡支持。
- 游戏云/云游戏开发测试环境
- 单个用户需要完整GPU资源进行高帧率渲染。
- 安全隔离的GPU计算任务
- 某些安全敏感任务要求GPU完全隔离，避免多租户干扰。
二、虚拟型 GPU（vGPU，Virtual GPU）
定义：
通过虚拟化软件（如NVIDIA vGPU、AMD MxGPU、Intel GVT-g）将一块物理GPU划分为多个虚拟GPU实例，分配给多个虚拟机共享使用。
技术原理：
- 利用GPU厂商提供的虚拟化驱动（如NVIDIA GRID/vGPU），在GPU硬件和虚拟化层之间建立调度机制。
- 每个vGPU实例拥有独立的显存、计算核心配额，支持多VM并发使用。
优点：
- 支持GPU资源共享，提高利用率。
- 可灵活分配显存和算力（如4GB vGPU、8GB vGPU等）。
- 支持远程图形桌面（如VDI）和多用户并发。
- 与虚拟化平台（VMware、Citrix、Red Hat等）深度集成。
缺点：
- 存在一定的性能开销（通常为5%~15%）。
- 需要购买vGPU授权（如NVIDIA vGPU license），成本较高。
- 仅支持特定型号的GPU（如NVIDIA Tesla、A系列、H系列等）。
典型应用场景：
- 虚拟桌面基础设施（VDI）
- 企业为设计、工程、X_X影像等用户提供带GPU提速的远程桌面。
- 如医生查看3D医学影像、设计师使用Adobe套件。
- 多用户AI推理平台
- 多个轻量级AI模型并行推理，共享GPU资源。
- 云工作站（Cloud Workstation）
- 为远程员工提供高性能图形处理能力，如Autodesk、Siemens NX等。
- 教育/培训实验室
- 多个学生同时使用GPU提速的虚拟机进行图形或AI学习。
三、对比总结
| 特性 | 直通型 GPU | 虚拟型 vGPU |
|---|---|---|
| 性能 | 接近原生，最高 | 有轻微开销（5%~15%） |
| 资源利用率 | 低（独占） | 高（共享） |
| 支持多VM使用 | ❌（1 GPU → 1 VM） | ✅（1 GPU → 多个 vGPU） |
| 成本 | 较低（无需额外授权） | 较高（需vGPU license） |
| 灵活性 | 低 | 高（可动态分配） |
| 典型用途 | 高性能单任务、隔离环境 | 多用户、VDI、云桌面 |
四、如何选择？
-
选择直通型 GPU：
当你需要极致性能、单用户独占GPU、或运行对延迟敏感的应用（如实时渲染、HPC）时。 -
选择虚拟型 vGPU：
当你需要多用户共享GPU资源、构建企业级VDI、或实现灵活的资源调度与管理时。
五、发展趋势
- NVIDIA 正在推动 vGPU + GPU分片（MIG, Multi-Instance GPU） 结合，实现更细粒度的资源切分（如A100/H100）。
- 开源方案如 Intel GVT-g、AMD MxGPU 在特定场景下也有应用。
- 云服务商（AWS、Azure、阿里云）广泛使用vGPU技术提供GPU云桌面和AI服务。
✅ 总结：
- 直通型：性能优先，适合“一个GPU给一个人用”的场景。
- 虚拟型：效率优先，适合“一个GPU给多人用”的场景。
根据业务需求、成本预算和用户规模合理选择。