GameDev, el desarrollo de servicios basados en inteligencia artificial o el procesamiento de big data son áreas de negocio populares hoy en día. Para operar de manera eficiente en el mercado y mantenerse al día con los competidores, las empresas necesitan una infraestructura sólida y estable. Al construirla, es necesario permitir la conexión de potentes procesadores gráficos.
Comprar tarjetas de video para cada empleado es costoso e ineficiente. Para acelerar el ensamblaje, la renderización, las pruebas de software para aceleradores gráficos o el entrenamiento de modelos de IA, las empresas suelen utilizar máquinas virtuales (VM) con GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico).
GPU passthrough (conexión directa a un dispositivo GPU) es una tecnología de virtualización que permite conectar aceleradores gráficos a máquinas virtuales de manera similar a una computadora física y distribuir sus recursos entre los usuarios.
GPU passthrough ahora está implementado en la plataforma de virtualización de servidores VMmanager. Esta tecnología te permitirá:
- ejecutar aplicaciones que requieren muchos gráficos (plataformas de juegos, sistemas de diseño asistido por computadora, programas de procesamiento de imágenes) en VM;
- desplegar rápidamente entornos de desarrollo con las tarjetas de video requeridas;
- escalar los recursos para las tareas;
- aislar los recursos del dispositivo GPU: cada dispositivo GPU solo será utilizado por una VM específica;
- ahorrar dinero: una GPU puede ser reutilizada por múltiples VM, lo que evita que la empresa tenga que comprar múltiples dispositivos.
Aplicación de la tecnología GPU passthrough
- Organización de estaciones de trabajo remotas para el uso de aplicaciones gráficas. Diseñadores, ingenieros y arquitectos trabajan en programas bastante intensivos en recursos. Gracias a la GPU, pueden trabajar desde cualquier dispositivo, incluidos los distribuidos, mientras que las empresas no necesitan comprar costosas estaciones de trabajo.
- Aprendizaje automático e inteligencia artificial. El entrenamiento de redes neuronales requiere mucha potencia de cálculo. La virtualización hace posible entrenar modelos con recursos asignados temporalmente.
- Ciencia. Las simulaciones complejas de física, biología o ingeniería son más eficientes de ejecutar en una GPU, y la virtualización facilita el acceso a tales tecnologías para los científicos.
- Desarrollo de aplicaciones móviles. La GPU será útil para crear y probar servicios, como juegos, que requieren alto rendimiento gráfico y una reproducción precisa de las condiciones de operación.
Además, la tecnología mejora la seguridad al trabajar con datos confidenciales. Todos los archivos importantes se procesan dentro de un entorno virtual, reduciendo el riesgo de fugas.
Qué necesitas para empezar
- Servidor con GPU (por ejemplo, en un centro de datos).
- VMmanager a partir de la versión 2025.05.2-1 (regular)
- Controladores configurados.
Con esto, el administrador puede asignar el acelerador a una máquina virtual específica directamente desde la interfaz de la plataforma, y el usuario tendrá acceso a toda su capacidad. Se admiten varias opciones de configuración manual, conexión de uno o más aceleradores gráficos y configuración mediante una plantilla.
GPU passthrough es compatible con dispositivos PCI (PCIe). Solo el administrador de la plataforma puede gestionar GPU passthrough.
GPU passthrough y las siguientes características de la plataforma no son compatibles para trabajar juntas:
- habilitar la alta disponibilidad en el clúster si una VM con GPU está en la lista de VM para recuperar;
- habilitar el balanceador en el clúster;
- creación de instantáneas de VM.
No se admite la migración de VM con GPU.
Obtén más información sobre la configuración de GPU passthrough en nuestra documentación.
