gpu虚拟化原理？
显卡虚拟化(GPU虚拟化)
显卡虚拟化就是将显卡进行切片，并将这些显卡时间片分配给虚拟机使用的过程。
由于支持显卡虚拟化的显卡一般可以根据需要切分成不同的规格的时间片，因此可以分配给多台虚拟机使用。
其实现原理其实就是利用应用层接口虚拟化(API remoting)，API重定向是指在应用层进行拦截与GPU相关的应用程序编程接口(API)，通过重定向（仍然使用GPU）的方式完成相应功能，再将执行结果返回应用程序。
gpu虚拟化优缺点？
GPU虚拟化是一种将GPU资源划分为多个虚拟实例的技术，使多个虚拟机或容器能够共享和独享GPU资源。
优点：
1. 提高资源利用率：通过虚拟化，可以将一个物理GPU资源同时供多个虚拟机或容器使用，从而提高资源利用率。
2. 灵活性和可扩展性：虚拟化使得GPU资源能够灵活地分配给各个虚拟机或容器，根据需求进行扩展和收缩，从而满足不同用户的需求。
3. 隔离性和安全性：通过GPU虚拟化，可以将不同虚拟机或容器的GPU资源进行隔离，防止彼此之间的干扰，提高安全性。
缺点：
1. 性能损失：由于GPU虚拟化需要额外的管理和调度资源，会对GPU的性能产生一定的损失。
2. 资源冲突：在多个虚拟机或容器共享一块物理GPU的情况下，可能会发生资源冲突的情况，导致性能下降。
3. 硬件要求高：GPU虚拟化需要具备一定的硬件条件和技术支持，对硬件的要求较高。
总的来说，GPU虚拟化在提高资源利用率和灵活性方面有明显的优势，但在性能损失和资源冲突等方面存在一些限制。
GPU虚拟化和CPU虚拟化的区别？
侧重点不一样，gpu的虚拟化更偏向于需要一定3d性能的场景，比如桌面虚拟化，很多银行保险类公司都有这种虚拟化，每个人有一台电脑用于接入虚拟云桌面，而所有的数据都在虚拟机里面，好处就是防止数据泄露，这种应用场景就需要一定的3d性能，两家常见的厂商，ctrix和vmware，前者有一套自己的东西，不需要借助于gpu，后者则是有一套和英伟达合作基于硬件的gpu虚拟化，而cpu的虚拟化，更侧重于计算，目前最常见的各种云服务器，都是属于这种。
云计算是一个近些年被炒作的概念，很多公司对外宣传自己使用了云计算，其实仅仅是用了最低级的iaas，infrastructure as a service，就是虚拟机而已。
你好，GPU虚拟化和CPU虚拟化的主要区别在于它们虚拟化的硬件不同。GPU虚拟化是虚拟化图形处理器（GPU），使多个用户共享同一个物理GPU。
与GPU虚拟化相比，CPU虚拟化虚拟化的是中央处理器（CPU）的计算能力，使多个虚拟操作系统在同一机器上运行，每个虚拟机分配一部分CPU资源。
而CPU虚拟化不涉及到GPU的虚拟化，即不存在多个虚拟机共享一个物理GPU的情况。
因此，GPU虚拟化针对的是图形和计算密集型的应用场景，而CPU虚拟化则更加通用，适用于各种类型的应用部署。
中科曙光既生产cpu也生产gpu？
是的，都生产中科曙光参股的天津海光公司与AMD(AMD是目前业内唯一一个可以提供高性能CPU、高性能独立显卡GPU、主板芯片组三大组件的半导体公司，)进行技术合作开启集成电路芯片研发，拟设立合资公司生产只在中国销售的服务器芯片，采用Internet模式收取费用。
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