kvm虚拟机共享主机显卡，KVM虚拟机共享主机显卡技术详解与应用实践

kvm虚拟机共享主机显卡技术详解，包括硬件支持、驱动安装与配置，本文深入探讨共享显卡在KVM中的应用实践，涵盖性能优化与使用场景。

随着云计算和虚拟化技术的快速发展，KVM（Kernel-based Virtual Machine）作为一种开源的虚拟化技术，在服务器虚拟化领域得到了广泛的应用，KVM虚拟机通过共享主机的物理资源，实现了多虚拟机的并行运行，而在这些物理资源中，显卡作为重要的输出设备，其性能对虚拟机的用户体验有着直接的影响，本文将详细介绍KVM虚拟机共享主机显卡的技术原理、实现方法以及应用实践。

KVM虚拟机共享主机显卡技术原理

显卡直通

显卡直通是一种将物理显卡直接分配给虚拟机的技术，在这种模式下，虚拟机可以像使用物理显卡一样，直接访问显卡的硬件资源,显卡直通存在以下问题：

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（1）资源限制：直通显卡后，物理主机无法再使用该显卡,导致物理主机性能下降。

（2）兼容性问题：直通显卡需要确保虚拟机操作系统与显卡驱动程序兼容。

显卡虚拟化

显卡虚拟化技术允许虚拟机使用主机的虚拟显卡，实现虚拟机与物理主机之间的显卡资源共享，在KVM虚拟机中,显卡虚拟化主要通过以下两种方式实现：

（1）VGA设备：VGA设备是一种基于软件的虚拟显卡，其性能相对较低，但兼容性好，在KVM虚拟机中，可以通过配置vga=none参数禁用VGA设备,以实现显卡虚拟化。

（2）GPU设备：GPU设备是一种基于硬件的虚拟显卡，其性能优于VGA设备，在KVM虚拟机中,可以通过以下步骤实现GPU设备：

1）在物理主机上安装GPU虚拟化驱动程序，如nvidia-docker。

2）在虚拟机配置文件中,添加以下参数：

vga=none device_model_type=vgpu vnc=1 virtio_video=1 virtio_video.vram_size=256M virtio_video.guest_width=1920 virtio_video.guest_height=1080

3）启动虚拟机,并使用vnc客户端连接到虚拟机。

KVM虚拟机共享主机显卡应用实践

测试环境

（1）物理主机：Intel Xeon CPU E5-2680 v3，16GB内存，NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti显卡。

（2）虚拟机：CentOS 7.6，4GB内存,2核CPU。

安装GPU虚拟化驱动程序

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1）在物理主机上安装nvidia-docker：

yum install -y nvidia-docker2

2）重启物理主机。

创建虚拟机

1）编辑虚拟机配置文件（/etc/libvirt/qemu/qemu.conf）：

virtio_video=1 virtio_video.vram_size=256M virtio_video.guest_width=1920 virtio_video.guest_height=1080

2）启动虚拟机。

测试显卡性能

1）在虚拟机中安装nvidia-docker：

yum install -y nvidia-container-toolkit

2）拉取一个需要使用GPU的容器镜像,如tensorflow：

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu

3）运行容器：

docker run -it --gpus all tensorflow/tensorflow:latest-gpu python3 /usr/src/tensorflow/bin/tensorboard --logdir=/tmp/tensorboard_logs

结果分析

通过测试，我们发现KVM虚拟机共享主机显卡可以实现良好的性能，在虚拟机中运行GPU密集型任务时,其性能与物理主机相当。

KVM虚拟机共享主机显卡技术为虚拟化应用提供了丰富的可能性，通过显卡虚拟化，虚拟机可以共享主机的物理显卡资源，实现高性能的图形处理，在实际应用中，我们可以根据需求选择合适的显卡虚拟化方式，以满足不同场景下的性能需求，随着虚拟化技术的不断发展,显卡虚拟化技术将在服务器虚拟化领域发挥越来越重要的作用。