Быстрее, мощнее, эффективнее — реализовали GPU passthrough в VMmanager

GameDev, разработка сервисов на основе искусственного интеллекта ^[1] или обработка больших данных сегодня являются популярными направлениями бизнеса. Чтобы эффективно работать на рынке и не отставать от конкурентов, компаниями необходима сильная и стабильная инфраструктура. При ее построении необходимо предусмотреть подключение мощных графических процессоров.

Покупать видеокарты для каждого сотрудника дорого и неэффективно. Чтобы ускорить сборку, рендеринг, тестирование ПО для графических ускорителей или обучение ^[2] ИИ-моделей, компании часто используют виртуальные машины (ВМ) с GPU.

GPU passthrough (прямое подключение к GPU-устройству) — это технология виртуализации, при которой можно подключать графические ускорители к виртуальным машинам аналогично физическому компьютеру и распределять их ресурсы между пользователями.

Теперь GPU passthrough реализована в платформе серверной виртуализации VMmanager. Технология позволяет:

• запускать на виртуальных машинах приложения с высокими требованиями к графике (игровые платформы, системы автоматизированного проектирования, программы для обработки изображений);

• быстро разворачивать среды разработки с нужными видеокартами;

• масштабировать ресурсы под задачи;

• изолировать ресурсы GPU-устройств — каждое GPU-устройство будет использоваться только определенной виртуальной машиной;

• экономить –– один графический процессор может быть переиспользован несколькими ВМ, что избавит компанию от необходимости покупать множество устройств.

Где применима технология GPU passthrough

1. Организация удаленных рабочих мест для использования графических приложений. Дизайнеры, инженеры и архитекторы работают в довольно ресурсоемких программах –– благодаря GPU они смогут работать с любых устройств, в том числе распределенных, а компании не придется покупать дорогостоящие рабочие станции.

2. Машинное обучение и искусственный интеллект. Обучение нейросетей требует больших вычислительных мощностей. За счет виртуализации можно обучать модели на временно выделенных ресурсах.

3. Наука ^[3]. Сложные физические, биологические или инженерные симуляции эффективнее выполнять на GPU, а виртуализация упрощает доступ к таким технологиям для ученых.

4. Разработка мобильных приложений. Для создания и тестирования сервисов, например игр, где требуется высокая производительность графики и точное воспроизведение условий работы, будет полезна GPU.

Кроме этого, технология повышает безопасность работы с конфиденциальными данными. Все важные файлы обрабатываются внутри виртуальной среды, что снижает риск утечки.

Что нужно для старта работы

• Сервер с GPU (например, в ЦОДе).

• VMmanager, начиная с версии 2025.05.2-1 (regular).

• Настроенные драйверы.

После этого администратор может назначить ускоритель конкретной виртуальной машине прямо из интерфейса платформы, и пользователь получит доступ к его полной мощности. Возможны различные варианты ручной настройки, подключение одного или нескольких графических ускорителей, а также настройка по шаблону.

Проброс GPU поддерживается для устройств с интерфейсом PCI (PCIe). Управлять пробросом GPU может только администратор платформы.

Не поддерживается совместная работа проброса GPU и следующих функций платформы:

• включение отказоустойчивости в кластере, если ВМ с GPU находится в списке ВМ для восстановления;

• включение балансировщика в кластере;

• создание снимков ВМ.

Миграция ВМ с проброшенными GPU не поддерживается.

Подробнее о настройке GPU Passthrough читайте в нашей документации ^[4].