在VMware中配置GPU服务器，让AI应用跑得更快

为啥要在VMware里用GPU服务器？

最近这几年，人工智能和机器学习简直是火得不行，大家突然发现，以前那些靠CPU慢慢算的任务，现在用GPU来跑，速度能快上几十倍甚至上百倍。但是问题来了，很多公司的IT环境早就搭建好了，用的就是VMware这套虚拟化方案。你总不能为了用GPU，就把整个IT架构推倒重来吧？那成本也太吓人了。

大家就开始琢磨，能不能在现有的VMware环境里，直接把GPU资源分配给虚拟机用？这样一来，既不用改动现有的IT架构，又能享受到GPU带来的计算加速，简直就是两全其美。这就好比你在自己熟悉的家里，突然多了一个超级厨房，做饭效率飙升，但房子还是那个房子，不用搬家。

特别是在做AI模型训练、大数据分析或者图形渲染的时候，GPU的作用就更明显了。以前可能需要算上好几天的工作，现在可能几个小时就搞定了。这种效率的提升，对企业的竞争力来说，可是实实在在的。

GPU直通和虚拟化，到底有啥区别？

说到在VMware里用GPU，最常见的有两种技术路线，一种是GPU直通，另一种是GPU虚拟化。这两种方式听起来有点像，但实际用起来差别还挺大的。

先说说GPU直通吧。这种方式比较简单粗暴，就是把整块物理GPU卡直接分配给某台虚拟机专用。好处是性能损失很小，几乎能达到物理机的水平。但缺点也很明显——一块GPU卡只能给一台虚拟机用，其他虚拟机想用都没门儿。

再来看看GPU虚拟化，这就高级多了。它能把一块物理GPU卡“切”成多个虚拟GPU，然后分给不同的虚拟机同时使用。这种方式特别适合那些不需要整块GPU算力的场景，可以让GPU资源得到更充分的利用。

具体该怎么选呢？我给你个简单的建议：如果你需要极致的性能，而且不差钱，那就选GPU直通；如果你希望提高GPU的利用率，让更多人都能用上GPU加速，那GPU虚拟化可能更合适。

配置之前，得先准备好这些硬件和软件

要想在VMware环境里用上GPU，光有想法可不行，还得准备好相应的硬件和软件。硬件方面，首先你得有支持GPU的服务器。不是所有的服务器都能随便插块GPU卡就完事的，得看服务器厂商有没有做过相关认证。

GPU卡的选择也很关键。目前市面上主流的还是NVIDIA的卡，像A100、V100这些是数据中心级别的，性能强悍但价格也贵；RTX系列的一些卡在特定场景下也能用，性价比更高一些。

软件方面，你需要：

• 合适版本的VMware vSphere，通常是6.5或更新版本
• 对应的GPU驱动，这个一定要从官网下载，别随便找个驱动就装上
• 如果需要用虚拟GPU，还得准备vGPU Manager这样的软件

这里要特别提醒一下，不同版本的软件之间可能存在兼容性问题，所以在动手之前，最好先去VMware的兼容性指南网站查一查，确认你选的硬件和软件版本是互相兼容的。

手把手教你在VMware里配置GPU

准备工作都做好之后，就可以开始动手配置了。整个过程说起来不算复杂，但细节很多，一不小心就可能出问题。

首先要在物理服务器上安装GPU卡，这个步骤跟装其他PCIe设备差不多。装好之后开机，进入ESXi系统，你会看到系统已经识别到了GPU设备。

接下来就是在ESXi层面启用GPU功能了。这里有个关键步骤，就是要在ESXi的高级设置里，把相关参数调整好。比如对于直通模式，你需要把GPU设备标记为“直通设备”。

然后就是给虚拟机分配GPU资源了：

1. 先关闭要配置的虚拟机
2. 在虚拟机设置里添加PCI设备
3. 选择刚才配置好的GPU设备
4. 根据需要调整其他参数，比如显存大小等

配置完成后启动虚拟机，在虚拟机里安装对应的GPU驱动。如果一切顺利，你就能在设备管理器里看到GPU设备了。这个时候，可以跑个简单的测试程序，看看GPU能不能正常工作。

实际用起来，可能会遇到这些问题

理想很丰满，现实往往有点骨感。在实际使用过程中，你可能会遇到各种奇奇怪怪的问题。比如最常见的就是驱动兼容性问题，明明在物理机上用得好好的驱动，在虚拟机里就是认不到设备。

性能问题也是个老大难。有时候你会发现，GPU在虚拟机里的性能比在物理机上差了一大截。这可能是由于虚拟化开销导致的，也可能是配置参数没调好。这时候就需要一点点排查，看看是哪个环节出了问题。

还有资源分配的问题。特别是在使用虚拟GPU的时候，怎么分配虚拟GPU的资源就是个技术活了。分得太少，性能不够用；分得太多，又浪费资源。这个真的需要根据实际应用场景来反复调试。

我有个朋友在公司里搞这个，就遇到过虚拟机突然检测不到GPU的情况。后来排查了半天，发现是ESXi系统升级后，某些配置参数被重置了。所以这里给大家提个醒，系统升级后一定要记得检查GPU相关的配置。

这么折腾，到底能带来啥好处？

费了这么大劲在VMware里配置GPU，到底值不值得呢？从我了解到的情况来看，绝对是值得的。

首先最明显的就是性能提升。特别是在AI训练这类计算密集型任务上，用GPU比用CPU快太多了。以前可能需要跑一个星期的模型，现在可能一天就出结果了。这种效率的提升，对企业来说就是实实在在的竞争力。

其次是资源利用率提高了。通过GPU虚拟化技术，一块物理GPU可以同时为多个用户服务，这样就不用给每个人都配一块GPU卡，大大节省了硬件成本。

还有管理上的便利。所有的GPU资源都可以通过熟悉的vCenter来统一管理，不用再学习新的管理工具。而且还能享受到VMware在高可用、动态迁移这些方面的成熟功能。

在VMware环境里配置GPU服务器，虽然前期需要做一些准备工作，可能会遇到一些技术挑战，但一旦配置成功，带来的好处是非常明显的。特别是在当前AI应用爆发的背景下，这种方案能让企业在不大规模改动IT架构的前提下，快速获得强大的计算能力。

如果你所在的公司也在考虑如何提升计算性能，不妨试试这个方案。毕竟，在现在这个竞争激烈的时代，谁能更快地处理数据、训练模型，谁就能在竞争中占据先机。