裸机GPU vs 虚拟GPU，该如何选？
众所周知，在快速发展的人工智能领域，计算资源的选择直接影响模型的性能、效率和成本，尤其是对GPU资源的选用。裸机GPU和虚拟GPU是当前常见的两种方案，各自具备不同的优势与适用场景。裸机GPU以直接访问物理硬件为特征，提供最优的计算性能和最低的延迟，适合于需要高性能计算的深度学习训练任务。而虚拟GPU则通过将物理GPU资源虚拟化，支持多个用户或应用共享同一GPU设备，在控制成本的同时提高了硬件利用率。这种灵活性尤其适合轻量级推理、开发测试和多用户场景。
然而，不同的AI工作负载对性能、资源利用和成本有着不同的需求，如何在裸机GPU和虚拟GPU之间做出最佳选择成为了关键决策。本文将深入探讨这两种GPU模式的优缺点，帮助企业根据特定需求和工作负载特性，选择最合适的GPU资源方案，以获得更高的效率和投资回报。
一.裸机GPU解决了哪些痛点？
裸机GPU（Bare Metal GPU）通常指的是直接部署在物理服务器上的GPU硬件资源，不依赖于虚拟化层或共享资源池，而是通过物理隔离的方式，赋予用户独享的硬件访问权。
与虚拟GPU相比，裸机GPU允许用户直接访问和控制GPU硬件，而不是通过虚拟化管理，此种部署模式在高性能计算和深度学习等需要稳定高效算力的场景中十分重要。
裸机GPU解决了许多基于虚拟化的GPU部署模式所带来的瓶颈和痛点，具体可参考如下：
1、资源性能损耗问题
通常，在虚拟GPU环境中，虚拟化技术（如GPU分区）会带来一定的性能损耗，主要源于资源调度和虚拟层管理开销。对于高并发和计算密集型的任务，这种性能损耗可能会显著影响最终效果。
而裸机GPU则基于“直接”访问硬件资源特性，减少了中间层的延迟和性能消耗，确保了计算任务的高效执行。尤其在需要全功率使用GPU的高性能计算（HPC）和深度学习模型训练中，裸机GPU提供了最大化的算力利用，能够提升整体任务性能。
2、资源争用与不稳定性
裸机GPU通过物理隔离为每个计算任务提供一个独立且专用的硬件环境，确保其在执行过程中不会受到外界任务的影响。这意味着，裸机GPU资源独享，不会受到同一物理服务器上其他任务的干扰或竞争，使其性能更加稳定可靠。这种独占式资源分配机制不仅有效避免了资源争用问题，还最大限度地提升了任务的执行效率和性能一致性。
3、硬件资源利用率与成本问题
裸机GPU的直接硬件访问和资源独享特性，显著提升了计算资源的利用效率和整体性能，特别适用于需要长时间、高强度计算的任务场景。在这些场景中，裸机GPU能有效避免虚拟化带来的性能损耗和资源浪费。
对于专注于AI模型训练、深度学习应用的企业而言，裸机GPU不仅保证了计算性能的稳定性和一致性，还通过高效资源利用率减少了任务处理时间和电力、冷却等运维成本，从而在长周期运行中实现显著的成本节约。
二.虚拟GPU解决了哪些痛点？
虚拟GPU（vGPU）技术通过将对物理GPU的计算能力的虚拟化，使得多个虚拟机共享单一GPU的资源，为需要图形处理的应用程序在虚拟环境中高效运行提供了支持。这一技术从性能、成本、灵活性到管理等多个维度解决了传统虚拟桌面基础设施（VDI）和图形处理的瓶颈，具体如下：
1、性能提升与延迟优化
传统的虚拟桌面或远程桌面环境无法充分利用物理GPU的性能，因此在处理复杂图形应用时性能受限，特别是在计算机辅助设计（CAD）、3D渲染、数据分析等领域。vGPU为每个虚拟机分配独立的GPU资源，减少了资源竞争带来的性能瓶颈，避免图形密集型任务中的延迟问题。虚拟化后的GPU性能接近本地工作站体验，为高需求用户提供了更流畅的交互。
2、成本优化与资源利用最大化
部署vGPU的环境可以通过共享单个物理GPU的资源，满足多个用户的需求。与为每个用户提供专属的物理GPU不同，vGPU技术避免了硬件重复采购，从而降低了硬件和维护成本。同时，企业可以灵活地根据需求动态分配GPU资源，确保资源得到充分利用。例如，若多个用户在不同时段使用相同GPU资源，vGPU可按需切换给不同用户，从而进一步降低资源浪费和硬件成本。
3、可扩展性与多用户支持
传统GPU应用只能服务于单用户，资源独占性较强。而vGPU技术能够通过创建多个虚拟实例，让多个用户、任务同时运行在同一物理GPU上，提供真正的多用户支持和按需分配的灵活性。这种扩展性使得vGPU适合各类负载需求，从开发测试到高性能生产应用，从而更高效地支持多任务并行和按需伸缩。
4、提高安全性与合规性
vGPU环境使得数据可以集中存储在企业的数据中心中，而非分散在个人设备上，这大大增强了数据安全性。同时，vGPU可以在虚拟机层面提供用户隔离，让每个用户的环境彼此独立，避免了跨用户数据泄露的风险。此外，IT部门可以控制数据访问权限，确保符合金融、医疗等行业的合规性要求，特别是在数据敏感的领域尤为重要。
三.裸机和虚拟GPU之间的差异性对比分析
裸机GPU与虚拟GPU的关键区别在于它们访问和管理物理GPU资源的方式。
选择裸机GPU意味着将获得一台配备完整GPU芯片的物理服务器，专门用于支持该服务器上运行的特定工作负载。这种配置不会引入虚拟化层，也就是不包含虚拟机管理程序（hypervisor），因此操作系统可以直接与硬件进行交互。这样，应用程序能够充分利用GPU的全部计算能力，避免因虚拟化开销导致的性能损耗。裸机GPU因其直接访问硬件资源的能力，尤其适合需要极高计算密度、低延迟的深度学习、数据科学等高性能应用场景。
而选择虚拟GPU时，我们则需要通过虚拟机（VM）来访问GPU资源，具体方式取决于所提供的配置能力，通常包括以下两种类型的GPU虚拟化：
1、专用GPU（直通GPU）
在此种方式下，虚拟机可以独占一个完整的物理GPU资源，通常称之为“直通GPU”。尽管整个GPU被分配给单一虚拟机，应用程序依然需要通过客户操作系统（Guest OS）和虚拟机管理程序（Hypervisor）层来访问该资源。这种虚拟化架构增加了一定的延迟，但能提供与物理GPU接近的性能体验，适合需要强大算力的任务。
2、共享GPU（vGPU）
此种方式则是多个虚拟机共享一个GPU，通过vGPU技术将物理GPU分配给不同的虚拟机实例。这种方式能够实现资源的更高效利用，适用于并发度较高且单任务对GPU需求较低的场景。
与裸机GPU不同，虚拟GPU实例中的应用程序不仅需通过虚拟化层访问GPU，还需使用虚拟化的其他关键资源，例如RAM、存储和网络。虽然这些虚拟化操作可能带来一些开销，但虚拟GPU灵活性和共享资源的能力使其在多用户、分布式计算等场景下更具吸引力。
接下来，我们来看一下使用裸机和虚拟GPU运行应用程序之间的区别，具体可参考如下示意图：
基于上述架构参考示意图，我们可以更深入地剖析裸机GPU和虚拟GPU在性能、成本、可扩展性、对硬件控制以及资源利用率等方面的差异，具体体现在如下：
1、性能和延迟
在虚拟机上运行带有虚拟GPU（特别是共享模式下的vGPU）的应用程序时，即使物理GPU的配置相同，其整体性能通常低于直接在裸机GPU上运行的应用程序，同时延迟也相对更高。这是由于虚拟化层的存在，使得应用程序访问GPU资源的路径较长，进而影响了响应速度和实时处理能力。
2、运行成本
基于裸机的GPU服务器通常较虚拟GPU实例更昂贵，这主要是因为裸机GPU提供的高性能和低延迟优势需要独占硬件资源，而不是通过共享模式进行划分。这种架构下，成本随之提升，适用于高算力需求的长期计算任务。
3、可扩展性
虚拟GPU具备更灵活的扩展能力，在云端配置一个新的GPU实例仅需几分钟甚至几秒钟，而裸机GPU的扩展则通常需要采购和配置新的物理服务器，耗时更长。对于需要动态调整资源的场景，虚拟GPU提供了更为便捷的扩展方式。
4、对GPU硬件的控制
裸机GPU允许用户直接控制底层硬件设置，这是在进行性能调优时的关键。例如，在训练拥有数十亿参数的大规模深度学习模型时，完全控制硬件能够通过调整批处理大小、显存使用和内存带宽等关键因素优化模型训练性能，这在大规模数据集的高效训练中至关重要。
5、资源利用率
当应用场景并不需要GPU的全部算力时，虚拟GPU的共享机制可将资源灵活分配给多个虚拟机，实现更高的利用效率。然而，当任务需求波动较大时，GPU虚拟化也可能导致部分计算资源闲置，造成利用率不足。因此，根据需求分配资源是实现成本与性能最佳平衡的关键。
四.如何决策选用裸机还是虚拟GPU？
在实际的业务场景中，裸机GPU和虚拟GPU在人工智能领域各有千秋，选择哪种GPU类型取决于具体的工作负载需求。
对于裸机GPU而言，其卓越的性能和极高的稳定性，成为计算密集型AI任务的首选。我们以最为常见的体育赛事中的实时图像识别场景为例，梳理以下几个关键项：
1、低延迟特性
实时图像识别通常要求系统在图像数据输入的瞬间完成识别与决策过程，响应时间需要达到毫秒级。因此，对延迟的容忍度极低，毕竟，延迟可能直接影响系统的准确性和安全性。比如，针对球员的追踪与定位，我们需要通过实时识别球员的身体特征和运动轨迹，以便生成详细的比赛数据，用于战术分析、回放、以及虚拟现实体验。
裸机GPU由于不涉及虚拟化层，能够以更低的系统开销直接利用硬件资源，显著减少延迟，使图像处理几乎同步进行。
2、高吞吐量和数据密集型计算
此外，实时图像识别场景需要处理大量图像或视频流数据，每一帧图像都包含大量像素，需要对这些像素进行复杂的特征提取和分类。比如，赛场上成千上万的观众群体，通过分析观众的面部表情和肢体动作，可以实时监测观众的情绪，为赛事运营提供参考。
裸机GPU的大规模并行处理架构恰好满足这样的场景，能够同时处理成千上万个计算线程，支持并行执行多个图像流的分析，满足大数据流环境下的高吞吐量需求。
3、多任务并行处理
还有，多任务场景下，同时处理多个摄像头或视频数据流对计算硬件的并行处理能力提出了更高的要求。对于球的追踪与定位，需要在全方位场景中精准跟踪足球的运动轨迹，用于计算传球速度、射门角度等数据，为赛事分析提供更深入的洞察。
而上述的场景特性使得裸机GPU在多任务场景下具有显著优势，能够同时处理多个复杂的图像处理任务。
此外，在训练超大规模语言模型、高频交易等对计算资源要求极高的任务，裸机GPU能够提供无与伦比的计算能力，以确保任务高效完成。
而相对于裸机GPU，虚拟GPU往往更适合那些灵活多变的AI工作负载。其按需分配、弹性扩展的特性，使其成为AI模型开发和迭代的理想选择。例如，在模型的实验阶段，研究人员可以根据需要动态调整GPU资源，快速迭代模型。此外，虚拟GPU还适用于多租户环境，多个团队可以共享同一物理GPU，提高资源利用率，降低成本。
总结来说：
裸机GPU适合对计算性能要求极高、对稳定性要求极高的任务，如大规模模型训练、实时推理等。
虚拟GPU适合对灵活性和成本效益要求较高、任务规模多变的任务，如模型开发、实验、多租户环境等。
因此，在选择适合人工智能工作负载的GPU类型时，应仔细评估性能需求、可扩展性需求和预算限制等关键因素：
1、性能需求
如果所规划的AI模型对计算速度有极高的要求，裸金属GPU往往能够提供最佳的计算性能。裸金属GPU能够直接访问物理硬件资源，没有虚拟化层的额外开销，这使其成为深度学习训练、复杂数据处理和高性能推理任务的理想选择。毕竟，可以显著缩短训练时间并提升模型的精度，特别适合需要高效处理大量数据的AI工作负载。
2、可扩展性和灵活性
在面对动态工作负载或不断变化的计算需求时，虚拟GPU提供了更灵活的解决方案。虚拟GPU技术通过虚拟化实现GPU资源的动态分配和共享，使其更适合需要频繁扩展或收缩的工作负载。对于需要更强扩展能力或面临负载变化频繁的场景，例如周期性任务和开发测试阶段，虚拟GPU能有效帮助企业节约资源并简化管理流程。
3、预算考虑
在经济投入上，裸机GPU通常比虚拟GPU更昂贵，特别是当需求较为偶尔或不稳定时，这种高性能硬件的采购和运行费用可能带来较大支出。而虚拟GPU则提供了更具弹性的定价方案，通常适合预算有限或负载不连续的项目。虚拟GPU按需付费的灵活性可以帮助企业在预算内获得足够的计算能力，有效平衡性能需求和成本投入。
最终选择裸金属GPU还是虚拟GPU，取决于所规划的AI/ML项目的具体需求，包括模型对性能的需求、工作负载的扩展性需求、使用场景的变化特性以及总体预算限制。通过全面评估这些因素，我们可以选择最合适的GPU类型，使项目在性能、成本和灵活性之间找到最佳平衡。
综上所述，在为人工智能工作负载选择裸机GPU和虚拟GPU之间的最佳方案时，需要权衡性能、成本、可扩展性以及对硬件的控制需求。
裸机GPU凭借直接的硬件访问路径和专用的计算资源，提供了更高的性能和低延迟，尤其适合需要极高算力、实时性和深度优化的大规模深度学习模型以及数据密集型工作负载。相比之下，虚拟GPU则通过虚拟化层实现了灵活的资源共享和配置，能够更轻松地适应动态工作负载的变化，并且在资源优化和控制预算方面具有独特的优势。
因此，最终的选择应基于工作负载的特定需求、项目预算、性能期望和长期的资源规划。对于需要在性能和成本间取得平衡的企业而言，混合使用裸机GPU与虚拟GPU的方案亦或是一条有效路径，在满足高算力需求的同时最大限度地实现资源利用率的优化。通过深入理解裸机和虚拟GPU各自的优势和适用场景，企业将能够做出更符合业务需求的决策，有效推动人工智能项目的成功实施和长期发展。
参考：
https://acecloud.ai/resources/blog/vdi-gpu-solutions-enable-high-processing-remote-environment/#Use_Cases_of_Virtual_GPU
https://community.fs.com/article/virtual-gpu-unlocking-the-future-of-computing-power.html
