[Виртуализация, GitHub, Видеокарты, Настольные компьютеры] Энитузиасты запустили виртуализацию GPU на видеокартах Nvidia серии GeForce
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев
Сообщений: 27286
Виртуализация Nvidia GPU. Источник изображения: VideoCardz.com.
По информации портала Tom's Hardware, группа моддеров смогла реализовать функцию искусственного разделения ресурсов видеокарт серии GeForce на несколько ее виртуальных экземпляров. Ранее это было доступно штатным образом только на профессиональных видеокартах Nvidia Quadro и Tesla.
В настоящее время в исходный код проекта vgpu_unlock на GitHub добавлена поддержка графических процессоров Nvidia GP102, GP104, TU102, TU104. Данный проект распространяется под лицензией MIT.
Теоретически пользователям теперь стало доступно использование одной видеокарты GeForce RTX 3090 для работы в нескольких виртуальных машинах для игр. Например, это было бы интересным решением проблемы текущей нехватки GPU.
Модуль gpu_unlock подменяет для видеодрайвера значение текущего идентификатора устройства PCI в системе. Так, графические адаптеры на архитектурах Pascal, Turing и Ampere определяются как карты Quadro или Tesla. Для работы модуля необходимы Python3, включая пакет frida" и драйвер Nvidia GRID vGPU.
Эту уловку можно реализовать только на Linux с ПО для виртуализации KVM. В Windows и Vmware она не работает. Хотя хост-система не может быть на ОС Windows, виртуальные машины, которые будут подключены к основной системе, могут использовать ее видеоресурсы параллельно.
Список поддерживаемых видеокарт Nvidia с помощью бесплатного модуля vgpu_unlock.
Разработчики предупредили, что хотя модуль vgpu_unlock и разблокирует функцию vGPU для графических процессоров потребительского уровня, это не проверенный на многих системах инструмент, и его использование возможно только на свой страх и риск.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- В Xwayland добавлена поддержка аппаратного ускорения на системах с GPU NVIDIA
- [Информационная безопасность, Open source, GitHub, Машинное обучение, IT-компании] Microsoft представила симулятор кибератак с машинным обучением
- [IT-инфраструктура, Виртуализация, Облачные сервисы] Чек-лист внедрения VDI: что учесть, чтобы виртуальные рабочие столы работали как надо
- [Высокая производительность, Суперкомпьютеры] Обновление списка Top50: курс на рост
- [Open source, GitHub] GitHub завёл однократные донаты в Sponsors
- [Open source, C++, GitHub, Звук, IT-компании] Google открыла исходный код кодека для сжатия голоса Lyra
- [Производство и разработка электроники, Компьютерное железо, История IT, Научно-популярное] Titan: суперкомпьютер или огромная консоль?
- [Компьютерное железо, Настольные компьютеры] Китайские умельцы добавили памяти в Mac Mini на M1 — вместо 8 ГБ ОЗУ и 256 ГБ SSD припаяли 16 ГБ и 1 ТБ
- Атака на GitHub Actions для майнинга криптовалюты на северах GitHub
- [Информационная безопасность, GitHub, IT-компании] GitHub расследует, как инфраструктуру функции Actions использовали для майнинга
Теги для поиска: #_virtualizatsija (Виртуализация), #_github, #_videokarty (Видеокарты), #_nastolnye_kompjutery (Настольные компьютеры), #_virtualizatsija (виртуализация), #_gpu, #_nvidia, #_geforce, #_virtualizatsija (
Виртуализация
), #_github, #_videokarty (
Видеокарты
), #_nastolnye_kompjutery (
Настольные компьютеры
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Сен 11:42
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев |
|
 Виртуализация Nvidia GPU. Источник изображения: VideoCardz.com. По информации портала Tom's Hardware, группа моддеров смогла реализовать функцию искусственного разделения ресурсов видеокарт серии GeForce на несколько ее виртуальных экземпляров. Ранее это было доступно штатным образом только на профессиональных видеокартах Nvidia Quadro и Tesla. В настоящее время в исходный код проекта vgpu_unlock на GitHub добавлена поддержка графических процессоров Nvidia GP102, GP104, TU102, TU104. Данный проект распространяется под лицензией MIT. Теоретически пользователям теперь стало доступно использование одной видеокарты GeForce RTX 3090 для работы в нескольких виртуальных машинах для игр. Например, это было бы интересным решением проблемы текущей нехватки GPU. Модуль gpu_unlock подменяет для видеодрайвера значение текущего идентификатора устройства PCI в системе. Так, графические адаптеры на архитектурах Pascal, Turing и Ampere определяются как карты Quadro или Tesla. Для работы модуля необходимы Python3, включая пакет frida" и драйвер Nvidia GRID vGPU. Эту уловку можно реализовать только на Linux с ПО для виртуализации KVM. В Windows и Vmware она не работает. Хотя хост-система не может быть на ОС Windows, виртуальные машины, которые будут подключены к основной системе, могут использовать ее видеоресурсы параллельно.  Список поддерживаемых видеокарт Nvidia с помощью бесплатного модуля vgpu_unlock. Разработчики предупредили, что хотя модуль vgpu_unlock и разблокирует функцию vGPU для графических процессоров потребительского уровня, это не проверенный на многих системах инструмент, и его использование возможно только на свой страх и риск. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Виртуализация ), #_github, #_videokarty ( Видеокарты ), #_nastolnye_kompjutery ( Настольные компьютеры ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Сен 11:42
Часовой пояс: UTC + 5