万事问AI：大模型虚拟机的显卡使用方式
问：一台服务器安装有多张显卡，安装了Windows系统，想在上面创建一系列虚拟机，虚拟机内安装大模型，请问是把显卡共享给虚拟机好，还是用显卡直通技术分给虚拟机好？
答：这是一个非常典型的AI基础设施架构问题。根据您的场景（Windows宿主机 + 多显卡 + 虚拟机运行大模型），我为您详细分析两种方案的优劣。
直接答案：推荐使用显卡直通技术
对于大模型推理/训练这种高性能计算场景，显卡直通（GPU Passthrough）是明显更优的选择。
技术方案对比分析
方案一：显卡直通（GPU Passthrough）
工作原理：将物理GPU完全分配给特定虚拟机，虚拟机独享整个GPU资源。
优势：
· ✅ 性能无损：接近物理机95%-99%的GPU性能
· ✅ 完整功能支持：支持CUDA、TensorCore等所有GPU特性
· ✅ 兼容性好：支持NVIDIA/AMD全系列显卡
· ✅ 隔离性强：虚拟机间完全隔离，互不干扰
劣势：
· ❌ 资源分配固定，不够灵活
· ❌ 一张卡只能给一个VM使用
· ❌ 需要硬件支持IOMMU（现代服务器基本都支持）
方案二：GPU虚拟化共享
工作原理：通过GPU虚拟化技术（如NVIDIA vGPU, MxGPU）将物理GPU分割为多个虚拟GPU
优势：
· ✅ 资源利用率高：一张物理卡可分配给多个VM
· ✅ 灵活分配：可按需分配vGPU资源
· ✅ 管理方便：统一管理界面
劣势：
· ❌ 性能损失：通常有10%-30%的性能开销
· ❌ 硬件限制：需要专业级显卡（如NVIDIA A100/T4等）
· ❌ 许可成本：NVIDIA vGPU需要额外许可证
· ❌ 功能限制：某些高级特性可能受限
具体实施方案
显卡直通配置步骤（以Hyper-V为例）：
“`powershell
# 1. 启用Hyper-V角色
Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All
# 2. 禁用GPU驱动签名强制
bcdedit /set {current} hypervisorloadoptions DECREASE
# 3. 使用DDA（离散设备分配）将GPU分配给VM
# 在Hyper-V管理器中配置或使用PowerShell
“`
推荐架构设计：
“`
物理服务器（Windows Server 2022）
├── GPU 0 → 保留给宿主机使用
├── GPU 1 → 直通给VM1（运行70B大模型）
├── GPU 2 → 直通给VM2（运行30B大模型）
├── GPU 3 → 直通给VM3（运行7B大模型）
└── …
“`
特殊情况考虑
如果您的需求符合以下条件，可考虑GPU共享：
· 运行的是较小模型（如7B以下）
· 需要频繁创建/销毁VM
· 使用的是NVIDIA专业卡且已购买vGPU许可证
· 对极致性能要求不高
最佳实践建议
1. 保留一张GPU给宿主机，用于显示和管理
2. 同一型号GPU分配给同类型工作负载
3. 监控GPU温度和使用率，避免过热
4. 考虑使用GPU分区工具如NVIDIA MIG（如使用A100/H100）
您目前使用的是哪种型号的显卡？这会影响最终的技术选择。