一、GPU虚拟化技术概述
GPU虚拟化通过将物理显卡资源划分为多个虚拟GPU(vGPU)，实现多个虚拟机或容器共享硬件加速能力。主流技术包括直通模式(pGPU)、全虚拟化(vGPU)和分片虚拟化(MIG)，其中NVIDIA的vGPU和AMD的SR-IOV技术最具代表性。
二、支持虚拟化的显卡厂商
- NVIDIA：提供完整的虚拟化软件栈，覆盖消费级到数据中心产品
- AMD：在硬件层面支持SR-IOV技术，主要布局专业市场
三、NVIDIA显卡支持型号
NVIDIA通过GRID技术实现虚拟化支持，主要包含以下产品线：
- RTX系列：GeForce RTX 4090/24GB、RTX 3090Ti/24GB
- Quadro系列：RTX 8000/6000专业显卡
- Tesla系列：V100、A100数据中心GPU
其中A100支持多实例GPU(MIG)技术，可将单卡划分为7个独立实例。
四、AMD显卡支持型号
- Radeon Pro V系列：专为虚拟化设计的专业显卡
- Instinct MI系列：面向AI计算优化的加速卡
- Radeon Pro WX系列：支持硬件虚拟化的工作站显卡
五、典型应用场景
支持GPU虚拟化的显卡主要应用于：
- 云计算平台的多租户GPU资源共享
- 虚拟桌面基础架构(VDI)的图形加速
- AI训练/推理的算力池化
六、选型建议
建议根据应用场景选择：企业级虚拟化优选NVIDIA Tesla系列，图形工作站考虑Quadro RTX系列，AI计算推荐AMD Instinct MI系列。消费级产品需确认驱动对虚拟化的支持情况。
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