GameDev, разработка сервисов на основе искусственного интеллекта 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 ИИ-моделей, компании часто используют виртуальные машины (ВМ) с GPU (Graphics Processing Unit, графический процессор).

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

• 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.
• Машинное обучение и искусственный интеллект. Обучение нейросетей требует больших вычислительных мощностей. За счет виртуализации можно обучать модели на временно выделенных ресурсах.
• Наука. Сложные физические, биологические или инженерные симуляции эффективнее выполнять на GPU, а виртуализация упрощает доступ к таким технологиям для ученых.
• 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.
www.ispsystem.ru/docs/vmmanager-admin/klastery/probros-gpu-ustrojstv