在虛拟化环境中部署 GPU Passthrough 以支持 AI
当 GPU 资源存在，却无法在合适的时间、合适的虚拟机中被有效使用时，AI 平台往往开始出现问题。一台虚拟机独占加速卡，另一台却长时间等待资源；模型训练因共享调度而出现不可预测的性能波动；虚拟化层在不知不觉中削弱了高价值 GPU 本应具备的性能。在这些情况下，基础设施并非完全失效，而是无法发挥应有的价值。GPU passthrough 虚拟化的目标，正是让虚拟化环境重新匹配 AI 工作负载的真实执行特性。
本文将深入解析 GPU passthrough 在 AI 工作负载中的实际运作方式、它与共享 GPU 模型之间的差异，以及基础设施选择如何影响长期的可扩展性与性能。
为什么 AI 工作负载会暴露传统 GPU 虚拟化的局限
AI 训练与高级推理在资源使用方式上，与传统企业应用存在本质差异。大型语言模型、推荐系统以及计算机视觉流水线，依赖的是对 GPU 显存的持续访问、稳定的 PCIe 带宽，以及长时间计算过程中的一致延迟表现。即便只是 GPU 调度或显存层面的轻微争用，也可能显著拉长训练时间，或为实时推理带来抖动。
用于 AI 训练的虚拟化 GPU 通常从 vGPU 或时间切片等共享模式起步。这类方式非常适合开发、测试以及中等规模的推理场景，因为资源利用率往往比极致性能更重要。然而，随着模型规模和显存需求不断增长，性能瓶颈往往不再来自 GPU 本身，而是来自虚拟化抽象层。
GPU passthrough 虚拟化通过将物理 GPU 直接分配给单一虚拟机，消除了这一限制。Hypervisor 不再介入 GPU 的执行与显存访问，来宾操作系统可以像在裸机上一样使用 GPU，从而恢复可预测的行为和接近原生的性能。
GPU Passthrough 虚拟化 与 虚拟 GPU 模型的差异
在 GPU passthrough 与共享 GPU 虚拟化之间做选择，是一种架构层面的判断，而非技术立场问题。两种模式各自适用于不同目标。
虚拟 GPU 模型，包括 NVIDIA vGPU 与软件时间切片，强调灵活性与资源密度。多台虚拟机可共享一张 GPU，因此非常适合以下场景：
- 虚拟桌面基础架构与远程可视化
- 开发环境与 CI 流程
- 轻量或突发型推理工作负载
- 多用户环境中以公平性为核心的场景
GPU passthrough 虚拟化则强调隔离性与性能。一台虚拟机完整占用一张 GPU，不存在显存超额分配、调度竞争或邻居干扰问题。这使其非常适合：
- AI 模型训练与微调
- 高性能计算与仿真
- 超出 vGPU 配置规格的高显存工作负载
- 对延迟高度敏感的推理流水线
在实际的 AI 平台中，这两种模式往往并行使用。Passthrough GPU 用于最关键、最重负载的任务，而共享 GPU 用于实验和规模化推理。
PCIe GPU Passthrough 与硬件架构
PCIe GPU passthrough 依赖于硬件级虚拟化技术，例如 Intel VT-d 或 AMD-Vi，统称为 IOMMU。这些技术允许 PCIe 设备被隔离，并直接映射到虚拟机的地址空间中。
为了让 passthrough 稳定、高效地运行，硬件层面需要满足多个条件：
- CPU 与芯片组必须支持 IOMMU
- BIOS 或 UEFI 正确暴露 IOMMU 分组
- 提供充足的 PCIe 通道以避免带宽争用
- NUMA 拓扑需正确对齐 CPU、内存与 GPU
NUMA 对齐常被低估。如果 GPU 所在的插槽与执行工作负载的 CPU 或内存位于不同节点，跨插槽通信带来的延迟，会显著削弱 passthrough 的性能优势。
电力与散热同样关键。通过 passthrough 分配的 GPU 往往长时间处于高负载状态。服务器级平台专为这种运行特性设计，而消费级系统在持续负载下更容易出现降频或稳定性问题。
Hypervisor 支持情况：VMware、KVM 与 OpenStack
主流 Hypervisor 均支持 GPU passthrough，但在实际部署中存在明显差异。
GPU passthrough VMware 环境通常通过 DirectPath I/O 实现。ESXi 拥有成熟的生态与稳定表现，但配置相对静态。一旦 GPU 分配给虚拟机，实时迁移、快照以及部分高可用功能将受到限制，因此更适合固定容量的 AI 训练节点。
GPU passthrough KVM 环境通过 Linux 内核层面的 VFIO 与 IOMMU 实现。KVM 在设备绑定、内核参数和 NUMA 布局方面提供高度可控性，因此广泛应用于研究集群、私有 AI 云以及高度定制化的环境。
OpenStack 在 KVM passthrough 基础上，结合 Nova 的 PCI passthrough 调度与 flavor 配置。虽然部署复杂度较高，但能够在大规模环境中实现多租户 GPU passthrough，并保持良好的隔离与资源管理能力。
Hyper-V 通过 Discrete Device Assignment 支持 GPU passthrough，但对虚拟机配置、内存管理和集群能力有更严格限制，因此在大规模 AI 场景中的灵活性相对较低。
GPU Passthrough 在 AI 工作负载中的运维取舍
GPU passthrough 带来的限制，需要在架构设计阶段就充分考虑。
启用 passthrough GPU 的虚拟机通常无法进行实时迁移，快照能力有限，硬件维护需要通过调度而非透明切换完成，驱动程序升级也必须在宿主机与来宾系统之间协调进行。
对于 AI 工作负载而言，这些取舍往往是可以接受的。模型训练通常是长时间运行、具备状态的任务，而推理服务通常在应用层进行副本与负载分担，而不是依赖虚拟机级别的高可用。作为交换，团队获得了可预测的性能、更清晰的问题定位，以及明确的资源归属关系。
超越单一 GPU 模式的 AI 平台扩展
采用 GPU passthrough 并不意味着架构变得僵化。对许多团队来说，它反而是建立性能基线的起点。
许多 AI 团队先通过 passthrough 确保关键训练任务达到接近裸机的性能，随着使用规模扩大，再逐步引入容器编排、MIG 分割，或为非关键任务建立共享 GPU 池。
现代 AI 基础架构通常同时结合：
- 用于训练和微调的 GPU passthrough
- 用于推理和开发的共享或分割 GPU
- 用于调度的 Kubernetes 或 OpenStack 平台
关键在于，让 GPU 的使用方式匹配具体工作负载，而不是让所有任务被迫采用同一种虚拟化模式。
Dataplugs GPU 独立服务器在 Passthrough 架构中的角色
GPU passthrough 虚拟化对基础设施质量高度敏感。资源过度共享、不透明的 PCIe 拓扑，以及受限的固件访问权限，都会削弱 passthrough 带来的性能优势。
Dataplugs GPU 独立服务器为 passthrough 部署提供了无需妥协的环境。这类服务器完整开放对计算、内存与 PCIe 拓扑的控制，使工程团队能够针对 AI 工作负载进行精细化调优。
支持 GPU passthrough 架构的关键特性包括：
- 专属使用的企业级 NVIDIA GPU
- 无超售的完整 PCIe 带宽
- 支持 IOMMU、VFIO 及自定义内核配置
- 适合 AI 训练的可预测 NUMA 架构
- 面向数据密集型流程的高速网络支持
由于资源不与其他租户共享，GPU passthrough for AI workloads 能长期保持一致的性能表现，使团队可以在同一平台上灵活组合 passthrough、共享 GPU 与编排框架，并随业务需求持续演进。
结论
在虚拟化环境中部署 GPU passthrough，本质上是让工作负载需求重新与硬件能力对齐。通过将 GPU 直接分配给虚拟机，企业可以移除多余的抽象层，恢复可预测的性能，并充分释放加速卡投资的价值。
当这种架构建立在能够全面掌控 PCIe 拓扑、内存布局与系统调优的独立基础设施之上时，GPU passthrough 不再是脆弱的例外，而是稳健可靠的基础。对于正在构建或扩展 AI 训练集群、推理平台或混合 GPU 环境的团队而言，这是一条兼顾当前性能与未来灵活性的路径。
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