CDNK博客
结论：直通型GPU适合对性能要求极高的计算密集型场景，如深度学习训练、科学计算；而虚拟型GPU更适合多用户共享使用、资源隔离需求强的场景，如图形工作站云化、AI推理和桌面虚拟化等。
直通型GPU（Passthrough GPU）是指将物理GPU设备直接分配给一个虚拟机或容器使用，绕过Hypervisor的模拟层，从而实现接近原生的GPU性能。
在这种模式下，GPU资源由单个实例独占，几乎没有性能损耗，因此非常适合需要高性能计算能力的应用。
典型应用场景包括：
- 深度学习模型训练：训练过程通常需要大量浮点运算，对延迟敏感，直通型GPU能提供最高性能。
- 科学仿真与渲染：如流体力学仿真、3D渲染、地震数据处理等任务，依赖原始GPU算力。
- 高性能计算集群（HPC）：在云计算环境中为科研或工程领域提供高性能GPU资源。
虚拟型GPU（vGPU）则是通过GPU虚拟化技术（如NVIDIA GRID、MIG、Intel GVT-g等）将一块物理GPU划分为多个虚拟GPU，供多个虚拟机同时使用。
这种方式牺牲了一定的性能以换取更高的资源利用率和灵活性。
主要适用于以下场景：
- AI推理服务：相比训练，推理对算力的需求较低且更注重并发性和资源隔离，虚拟型GPU可提升整体利用率。
- 虚拟桌面基础架构（VDI）：为用户提供带GPUX_X的图形体验，如CAD设计、视频编辑等专业桌面应用。
- 多租户环境下的资源共享：在企业级云平台中，支持多个用户或团队共享同一块GPU资源，提升硬件投资回报率。
技术实现方面：
- 直通型GPU依赖于硬件支持（如Intel VT-d、AMD-Vi）和Hypervisor的支持（如KVM、Xen、VMware ESXi）。
- 虚拟型GPU则需要GPU厂商提供的专用驱动和管理软件，例如NVIDIA的vGPU Manager和License Server。
成本与运维考量：
- 使用直通型GPU部署简单、性能稳定，但资源利用率低，扩展性差。
- 虚拟型GPU虽然配置复杂、可能涉及额外授权费用，但其资源调度灵活，适合大规模云环境。
总结来看，选择直通型还是虚拟型GPU，关键在于具体业务对性能、成本与资源利用率的权衡。 对于追求极致性能的任务，优先考虑直通型；对于需共享GPU资源或多用户并发使用的场景，则更适合采用虚拟型GPU方案。