1 背景
随着Nvidia GPU在渲染、编解码和计算领域发挥着越来越重要的作用，各大软件厂商对于Nvidia GPU的研究也越来越深入，尽管Nvidia倾向于生态闭源，但受制于极大的硬件成本压力，提升GPU利用率、压榨GPU性能逐渐成为基础设施领域关注的焦点。自然地，为了追求GPU上显存资源和算力资源的时分复用和空分复用，大家都开始考虑软件定义GPU，GPU虚拟化应运而生。
2 GPU虚拟化
在深度学习领域，Nvidia GPU的软件调用栈大致如下图所示，从上至下分别为：
User APP：业务层，如训练或推理任务等
Framework：框架层，如tensorflow、pytorch、paddle、megengine等
CUDA Runtime：CUDA Runtime及周边生态库，如cudart、cublas、cudnn、cufft、cusparse等
CUDA User Driver：用户态CUDA Driver，如cuda、nvml等
CUDA Kernel Driver：内核态CUDA Driver，参考官方开源代码，如nvidia.ko等
Nvidia GPU HW：GPU硬件
理论上，上述每一层都可以做GPU虚拟化，但从工程化的角度来看，考虑可行性、可维护性、overhead和部署方面，在CUDA Driver或硬件层实现更合适。
2.1 用户态虚拟化
目前比较常用的方法是在用户态CUDA Driver的动态库做劫持，参考cuda hook开源代码。通过拦截CUDA Driver API的调用，实现显存资源和算力资源的隔离。不仅对用户代码零侵入，而且灵活性较高，无论是部署在Bare Metal，还是结合容器化进行部署，都比较方便。
2.2 内核态虚拟化
通过劫持CUDA Driver动态库部署，可能会存在用户篡改的风险，在公有云上一般不能容忍。而内核态的优势在于可以一定程度上防止用户篡改，但由于Nvidia的闭源性，在内核态做显存资源和算力资源的隔离，技术难度较高。目前阿里云、腾讯云和百度云已经实现部署。
2.3 硬件虚拟化
Nvidia官方硬件虚拟化方案MIG（Multi-Instance GPU），从Ampere架构开始支持硬件层面的隔离，隔离程度更彻底，但最多只支持7个GPU实例的虚拟化环境。
3 其他
3.1 vGPU
Nvidia官方虚拟GPU解决方案，主要用于支持交付图形丰富的虚拟桌面和工作站，可以将GPU资源重新划分，以保证GPU资源可以在多个虚拟机之间共享，或者可以将多个GPU分配给一个虚拟机，可提升任意工作负载的性能。
3.2 MPS（Multi-Process Service）
Nvidia官方多进程context融合方案，支持将多个进程上的kernel发送到MPS server或者直接发送到GPU上计算，避免了多进程在GPU上context的频繁切换。缺点是故障率较高，特别是故障在进程间扩散一般是不能容忍的。
3.3 远程GPU
将GPU Server拉远，实现GPU池化，突破CPU与GPU的配比极限，拓展GPU虚拟化，可以最大限度地利用集群内的GPU碎片，提升GPU的利用率。趋动科技的OrionX方案，目前处于领先地位。
