大模型与AI底层技术揭秘（28）思过崖上踢实况

在上期，我们讨论了AMD主导的基于SRIOV的GPU虚拟化方案。我们也发现了，由于GPU本质上不是CPU的一个外设，而是一个高度并行，具备成千上万个核的计算机，而SRIOV只是提供了对外的PCI-E接口的虚拟化，并没有提供GPU计算核心与内存分配给不同VM的能力，因此，GPU的SRIOV虚拟化方案存在着一些固有的缺陷。

小H想知道如何解决这些缺陷，跑去图书馆查阅资料。路过武侠小说书柜的时候，忍不住多看了一眼——

令狐冲由于偷偷用GPU服务器打游戏，被发配到思过崖，负责较为边缘化的虚拟化系统的运维。这天，令狐冲发现陆大有在玩《实况足球》，画面精美流畅。他问：

“整个思过崖没有一块GPU，你是怎么做到玩这个游戏还如此流畅的？”

“我可以用公有云上虚拟化的GPU玩，”陆大有笑了。“令师兄，你有所不知，现在公有云的GPU服务器竞价实例很便宜，公司给你发的一个月300代金券还有富余，足够忙里偷闲打游戏的需要了。”

令狐冲瞪大了眼睛。这是怎么做到的呢？

令狐冲百思不得其解，直到有一天他走进思过崖后的山洞，看见洞穴的岩壁上刻了一堆英文，令狐冲的英文水平勉强能认出virtio, queue, backend driver等字眼。幸好，借助Google翻译和ChatGPT等工具，令狐冲大概看明白了。

很快，令狐冲理解了怎么借鉴virtio来实现GPU虚拟化的原理。但玩了一会儿《实况足球》，令狐冲不禁悲从中来——

“再下去要输越南了，泰国队输完输越南，再输缅甸，接下来没人输了。输给缅甸就留在KK园区不用回来了”

“阿根廷有梅西，巴西有罗尼，意大利有托蒂，法国有亨利。咱中国出了一个足球的大帝，却差了十万八千多里”（用《青花瓷》的曲调唱）

小H在愤怒中醒来，由于口水流得图书馆桌上到处是，被责令留下来打扫卫生。

原来，NVidia在继vCUDA之后，在2014年推出了vCUDA的替代品——GRID vGPU。

GRID vGPU是一种半虚拟化的GPU分片方案，与Virtio有一点点类似，所谓的“分片”，指的是时间上的分片，也就是时分复用。

GRID vGPU的实现如下图：

图中，VM中的CUDA应用调用的是原生的CUDA库，但GuestOS中的GPU驱动并不是访问GPU物理的BAR（Base Address Register），而是访问虚拟的Virtual BAR。

在进行计算工作时，GuestOS的GPU驱动会将保存待计算Workload的内存地址（GPA，Guest Physical Address）通过MMIO CSR（Configuration and Status Registers）传递给HostOS中的GPU驱动，从而让HostOS的GPU驱动拿到GPA并转换为HPA（Host Physical Address），写入物理GPU的MMIO CSR，也就是启动物理GPU的计算任务。

物理GPU在计算完成后，会发送一个MSI中断到HostOS的驱动，HostOS的驱动根据Workload反查提交这个Workload的vGPU实例，发送中断到对应的VM中。VM的GuestOS处理该中断，知道计算Workload已完成，上报CUDA和应用，vGPU计算过程处理完毕。

vGPU方案也称为MPT（Mediated Pass Through，受控直通）方案。该方案的思路是，虚拟一些敏感资源和关键资源（如PCI-E配置空间和MMIO CSR），而GPU显存的MMIO则进行直通，并在HostOS上增加一个能够感知虚拟化的驱动程序，以进行硬件资源的调度。这样，VM中就可以看到一个PCI-E设备，并安装原生的GPU驱动。

我们可以类比VirtIO的架构：

图中，Hypervisor为虚拟机提供了一个Virtio-net设备，在宿主机上对应vhost-net后端，而vhost-net最终调用物理网卡把数据包发送出去。这实际上是对宿主机物理网卡的时分复用。

而GRID vGPU本质上与virtio是同一类技术，该方案的优势在于，继承了vCUDA的调度灵活性，且不需要替换原有的CUDA API库，解决了上一代vCUDA的兼容性问题。

MPT方案的缺陷在于，宿主机上的驱动为硬件厂商所控制(不开源)，而该物理GPU驱动为整个调度能力实现的核心。对比Virtio+vSwitch的网络虚拟化方案，我们发现，Virtio+vSwitch的整个技术栈都是开源的。因此，我们也在寻求其他全栈开源的GPU虚拟化方案。

——注：用GPU服务器竞价实例打游戏不是方老师发明的，是一个朋友想出来的