随着大数据和人工智能的快速发展，GPU已经成为处理复杂计算的重要手段之一。GPU虚拟化是指将一台计算机上的物理GPU分解成许多虚拟的小GPU，每个虚拟的小GPU可以同时为多台计算机提供服务。一般来说，GPU虚拟化有三种方法实现，那么，GPU虚拟化有哪三种方法呢，具体如下：
1. 硬件虚拟化
硬件虚拟化是指通过在GPU硬件上增加虚拟化支持芯片，在物理GPU和虚拟GPU之间建立一个通道，以实现GPU虚拟化，并完整复刻物理GPU的功能。硬件厂商一般会对GPU芯片进行特殊的设计，增加多个GPU虚拟隔离、管理功能，以支撑虚拟化相关功能。硬件虚拟化优势在于性能损失较小，但需要硬件厂商的支持，否则实现会很困难。
2. 软件虚拟化
软件虚拟化是指在主机的操作系统上安装支持GPU虚拟化的软件，一般加在驱动层或者应用层，将物理的GPU资源分割成虚拟GPU，分配给每一台虚拟机，并进行统一控制和管理。软件虚拟化需要对设备的基础硬件和操作系统非常了解，才能完成。
3. 云服务虚拟化
云服务虚拟化是指使用远程协议，通过云服务供应商提供的GPU加速云服务，将GPU资源通过服务器分配给用户端，通过网络连接提供GPU虚拟化体验。一般来说，用户只需要购买这些服务，就能在云端享受到相应的GPU资源。
GPU虚拟化提升了GPU的使用率，节约重复购买GPU的费用，是技术应用在现实中的一个典范代表。以上围绕GPU虚拟化有哪三种方法这个话题，简单介绍了硬件虚拟化、软件虚拟化和云服务虚拟化。
综上可见GPU虚拟化的这三种方法各有千秋，在实现虚拟化问题上存在各自的优势与挑战，用户需要根据自身需求、预算选择适合的GPU虚拟化方法。
本文转自：弱电智能化基础知识，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。如不支持转载，请联系小编demi@eetrend.com删除。
