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L'hack permette di sbloccare la funzionalità di virtualizzazione della GPU sulle schede NVIDIA di consumo

NVIDIA permette ufficialmente la vGPU solo su alcuni datacenter e schede Quadro di fascia alta. (Fonte: NVIDIA)
NVIDIA permette ufficialmente la vGPU solo su alcuni datacenter e schede Quadro di fascia alta. (Fonte: NVIDIA)
La virtualizzazione delle GPU o vGPU permette alle risorse GPU di essere condivise da più VM o macchine remote ed è tradizionalmente limitata a certi datacenter e schede Quadro di fascia alta. Ora, una mod relativamente semplice è apparsa su GitHub che abilita la funzionalità vGPU anche sulle GPU NVIDIA di consumo su un host Linux, purché siano basate sulla stessa GPU fisica di una scheda Tesla compatibile con vGPU.

Un team di appassionati è riuscito ad abilitare la virtualizzazione della GPU nelle schede NVIDIA di consumo utilizzando una semplice mod per ingannare il driver. Questa mod permette ai possessori di diverse schede NVIDIA consumer di condividere una singola GPU con diverse macchine fisiche o virtuali, che altrimenti è possibile solo nelle varianti datacenter di queste schede come la linea Tesla e alcune Quadro. Attualmente, NVIDIA permette solo una GPU da utilizzare tramite la modalità GPU passthrough

Simile alla virtualizzazione della CPU, la virtualizzazione della GPU, o vGPU, permette di distribuire le risorse della GPU alle singole macchine virtuali permettendo loro di eseguire carichi di lavoro di calcolo e 3D simili a una configurazione nativa. Una moderna scheda grafica di fascia alta è spesso sufficientemente potente che le sue risorse possono essere condivise tra diverse macchine a seconda del carico di lavoro. Anche se l'hardware può essere teoricamente capace di vGPU, i produttori di schede come AMD e NVIDIA limitano artificialmente questa funzionalità via software al fine di separare le loro offerte consumer e workstation/datacenter

L'attuale mod, chiamata vgpu_unlock, permette di aggirare questa limitazione ingannando il driver a vedere una GPU NVIDIA consumer come una variante Tesla. Come prerequisiti, questa mod richiede il driver NVIDIA GRID vGPU, il pacchetto Dynamic Kernel Module System (dkms) e Python 3 installato su un host Linux. Si noti che a causa di problemi di licenza, questa mod non arriverà quasi mai alle build consumer di Windows o a VMware ESXi. Tuttavia dovrebbe essere possibile utilizzare le macchine virtuali di Windows 10 su Linux con tutte le caratteristiche della GPU

Attualmente, vgpu_unlock supporta diverse GPU NVIDIA di consumo tra cui diverse schede GP102, GP104, TU102, TU104 e GA102, purché la scheda consumer o Quadro sia fondamentalmente lo stesso chip fisico di una GPU Tesla compatibile con vGPU. Dovrebbe anche essere possibile personalizzare ulteriormente la mod se il corrispondente ID del dispositivo PCIe della GPU è noto.

Detto questo, il mod vgpu_unlock non sostituisce completamente l'acquisto di una soluzione vGPU raccomandata da NVIDIA. Queste soluzioni sono convalidate dagli ISV e sono effettivamente destinate ad applicazioni professionali. Le uniche istanze in cui troviamo vGPU o SR-IOV in esecuzione ufficiale su schede consumer sono piattaforme di gioco online come GeForce Now e Google Stadia, dove una singola scheda spesso serve diversi giocatori collegati.

Tuttavia, questa mod apre la possibilità per gli utenti Linux di massimizzare il potenziale del loro hardware GPU consumer. Per esempio, un sistema Linux può essere fatto per ospitare più macchine virtuali Windows (e anche Mac) contemporaneamente per la creazione di contenuti, giochi, ecc. Potrebbe anche essere possibile offrire servizi di desktop remoto con piena funzionalità di GPU, ma quanto bene un tale servizio funzionerebbe con questa mod rimane da vedere.

Elenco delle GPU attualmente supportate nel mod vgpu_unlock. (Fonte: DualCoder su GitHub)
Elenco delle GPU attualmente supportate nel mod vgpu_unlock. (Fonte: DualCoder su GitHub)
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Vaidyanathan Subramaniam, 2021-04-12 (Update: 2021-04-12)