Nvidia vGPU — виртуализация графики на практике

Представьте мощную, профессиональную видеокарту Nvidia RTX 6000 Server Edition или даже ИИ-ускоритель B300, интегрированный в сервер. Эти высокоэффективные графические решения способны проводить сложнейший рендеринг, обучать нейросети или обеспечивать плавную работу графических приложений. Однако есть один важный нюанс — очень часто это дорогостоящее железо обслуживает всего одного пользователя, расходуя лишь малую часть своей мощности. Это как иметь гоночный болид, чтобы ездить за хлебом в соседний магазин — очень непрактично, а в некоторых случаях и нерентабельно. Чтобы полностью раскрыть потенциал ваших графических решений, компания Nvidia разработала технологию Virtual GPU (vGPU). В этой статье мы кратко введем вас в курс дела, рассказав о том, что из себя представляет технология vGPU, зачем она нужна и в каких сценариях она используется, а также опишем несколько аналогов vGPU. 

Если говорить простыми словами, то Nvidia vGPU — это проприетарная технология, появившаяся в 2012 году вместе с GPU поколения Kepler (Grid K1 и Grid K2), которая способна превратить одну физическую видеокарту в несколько виртуальных, которые впоследствии выделяются каждой виртуальной машине. Благодаря этому, владельцы вычислительных систем могут не докупать по видеокарте для каждого рабочего стола, а разделить одну карту, после чего распределить ее производительность и объем VRAM между виртуальными рабочими столами для рендеринга, запуска графических программ и других нужд бизнеса, при этом экономя на оборудовании, энергопотреблении и обслуживании. Это возможно благодаря использованию специализированного драйвера NVIDIA vGPU Manager, работающего на уровне гипервизора, и драйверов NVIDIA vGPU внутри гостевых ОС. Технология Nvidia vGPU, к сожалению, не бесплатна — после окончания пробного периода в 90 дней, для использования vGPU необходима покупка одной из лицензий, отличающихся сценариями использования и стоимостью. Тема лицензирования Nvidia vGPU крайне обширна, поэтому подробнее об этом мы поговорим в следующей статье, а сейчас стоит объяснить, как именно работает технология vGPU.

На первый взгляд может показаться, что технология vGPU крайне проста по своей сути, однако ее техническая реализация имеет массу условностей и тонкостей. Дело в том, что видеокарту невозможно делить бесконечно, и количество виртуальных GPU ограничивается количеством профилей видеокарты. Каждый профиль включает в себя выделенную часть видеопамяти и часть физических ядер видеокарты. Nvidia предлагает разные размеры профилей — от маленьких (например, 1B или 2B) для офисных задач или легкой графики, до больших (8Q, 16Q, 24Q и выше) для требовательных приложений вроде AutoCAD, Revit, Maya или обучения ИИ. Буквы B, Q и C обозначают тип профиля (Balanced, Quadro, Compute) и связаны с максимально доступной VRAM и вычислительной мощностью. Системный администратор может выбирать подходящий профиль под конкретную задачу и выделять его ответственной виртуальной машине. Нужно простое ускорение интерфейса для бухгалтера? Подойдет 2B. Инженер работает в САПР? Для этого понадобится 8Q. Это дает невероятную гибкость: на одной карте могут одновременно запускаться как легковесные, так и тяжелые виртуальные рабочие места. В свою очередь, драйвер NVIDIA vGPU Manager и ПО гипервизора обеспечивают изоляцию и эффективное распределение ресурсов между этими ВМ.

Теория, конечно, крайне важна, но где vGPU приносит реальную пользу? Давайте рассмотрим несколько практических сценариев использования этой передовой технологии:

• VDI: Вместо развертывания парка дорогих рабочих станций с мощными картами для запуска программ CAD, BIM, 3D и CAE, все сотрудники будут работать на тонких клиентах или обычных ПК, подключаясь к виртуальным машинам на центральном сервере. Каждой ВМ выделен vGPU-профиль нужной мощности. Пользователи получают возможность полноценно использовать GPU, при этом владелец бизнеса будет экономить на закупке, обслуживании и обновлении системы. Кроме того, это повышает безопасность инфраструктуры, так как данные не буду покидать сервер, и обеспечивает гибкость, поскольку сотрудник может работать с любого рабочего месте, подключаясь к ВМ удаленно.
• Ускорение приложений: Даже современные офисные приложения создают большую нагрузку на центральный процессор при работе с несколькими мониторами, эффектами фона и демонстрацией экрана. Выделение даже небольшого vGPU-профиля виртуальной машине кардинально улучшает плавность интерфейса, разгружает CPU сервера и обеспечивает комфортную работу с видео для всех пользователей одновременно.
• Рендеринг и моделирование: vGPU позволяет создавать мощные виртуальные машины для работы в Maya, Blender, 3ds Max. Дизайнеры могут работать на тонких клиентах, а ресурсоемкий рендеринг будет запускаться либо на той же ВМ (если выделен мощный профиль), либо на отдельной ВМ/сервере, выделенном под вычисления.
• Обучение и инференс ИИ: Модели искусственного интеллекта, особенно специализированные на задачах компьютерного зрения или обработки естественного языка, часто требуют GPU для быстрого инференса и эффективного обучения. vGPU позволяет эффективно разделить ресурсы одной мощной видеокарты между несколькими виртуальными машинами, использующими ИИ в рабочих операциях. Каждая ВМ-сервис получает свой vGPU-профиль C-типа для вычислений, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.
• Облачный Гейминг: Хотя этот сценарий не относится корпоративной среде, его стоит упомянуть, так как vGPU является технологической основой для функционирования облачных игровых сервисов. Пользователь запускает игру на виртуальной машине, которой выделен мощный vGPU-профиль, а видео передается на его устройство. Это требует очень быстрой скорости интернета и максимально низких задержек, но демонстрирует потенциал технологии для работы очень требовательных к графическим ресурсам приложений в облаке.

Конечно, vGPU от NVIDIA – не единственный путь виртуализации графики. Давайте кратко сравним основные подходы:

• GPU Passthrough / DDA: Физическая видеокарта целиком выделяется одной виртуальной машине. Плюсы: максимальная производительность, сравнимая с голым железом, простота настройки, а также отсутствие необходимости в получении лицензий vGPU. Однако минус убивает всю суть виртуального выделения GPU, так как видеокарту невозможно разделить на несколько ВМ, поэтому вы не сможете сэкономить при необходимости обеспечить виртуальные рабочие столы графическими ресурсами. Подходит только если вам нужна ВМ с полным доступом к GPU, например, для выделенного сервера под рендеринг.
• AMD MxGPU: Технология от AMD, основанная на аппаратной виртуализации SR-IOV, похожая на vGPU. Как и vGPU, MxGPU работает только на специализированных видеокартах серий AMD FirePro S/Radeon Pro V или Instinct MI. Главный плюс MxGPU – отсутствие платных лицензий ПО vGPU. Однако, поддержка гипервизорами и операционными системами ограничена, экосистема драйверов и управления плохо развита, а выбор подходящего железа очень узок. Для некоторых задач использование MxGPU может быть экономически выгодным, однако технология требует тщательной проверки совместимости с вашей экосистемой.
• Intel GPU Virtualization: Ранее Intel активно развивала виртуализацию на своих профессиональных видеокартах, также используя возможности аппаратной технологии SR-IOV. Плюс GPU Virtualization — конкурентная стоимость и отсутствие лицензий на ПО. Однако поддержка GPU Virtualization пока очень ограничена: в основном технологию можно использовать на системах Linux/KVM (включая Proxmox). Поддержка в Hyper-V и ESXi либо полностью отсутствует, либо находится на очень ранней стадии. Технология перспективна, особенно для Linux-сред, но пока не так зрела и универсальна, как vGPU. Кроме того, в данный компания Intel находится в глубоком кризисе, поэтому доработка GPU Virtualization не так активна, как в прошлом.
• NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU): Аппаратная технология разделения вычислительных мощностей видеокарт, которая поддерживается только коммерческими графическими ускорителями на архитектуре Ada, Hooper и Blackwell. MIG создает изолированные экземпляры GPU с выделенными ядрами CUDA и гарантированным обслуживанием клиентов. Идеально подходит для требовательных вычислительных задач, таких как разработка ИИ и HPC. Ключевое ограничение: MIG не поддерживает графику и не подходит для VDI/ВМ. Это решение для другого совершенно другого сегмента рынка.

Подведем итог: Если вам нужна универсальная, стабильная и широко поддерживаемая технология виртуализации графики и вычислений для рабочих столов и приложений, NVIDIA vGPU остается лидером рынка. Альтернативы либо не дают экономии (passthrough), либо имеют ограниченную поддержку и экосистему (аналоги AMD и Intel), либо решают узкоспециализированные задачи (MIG). Огромная стоимость лицензий vGPU часто окупается за счет экономии на железе и отсутствия полноценных альтернатив на рынке.

Nvidia vGPU является очень мощным инструментом для тех, кто хочет выжать максимум из инвестиций в графические ускорители и построить гибкую, масштабируемую вычислительную инфраструктуру. Экономия на оборудовании и энергопотреблении, централизация управления и безопасности, возможность предоставлять графическую производительность в зависимости от нагрузки и потребностей — все это уникальные возможности технологии Nvidia vGPU. Да, лицензирование vGPU — это дополнительная и очень весомая статья расходов. Однако возможность использовать одну мощную видеокарту вместо покупки GPU на каждое рабочее место, предоставляя сотрудникам равноценные графические возможности — это крайне сильный аргумент в пользу vGPU. Для малого и среднего бизнеса особенно полезно расширение поддержки vGPU: официальная интеграция с Proxmox VE открывает доступ к технологии без гигантских вложений в гипервизоры, а улучшения в Hyper-V 2025 делают ее полноценным игроком в области развертывания ВМ на системах Windows. Не стоит забывать, что Nvidia также предлагает пробные лицензии, позволяющие протестировать технологию vGPU в вашей вычислительной среде, не тратят ни копейки. Виртуализация графики перестала быть уделом крупных IT-конгломератов — теперь это эффективный доступный инструмент для современного бизнеса.