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Nvidia（英伟达）作为GPU领域的Top供应商，从2010年起就推出了GPU虚拟化的方案，其大致的发展路线图如图8-1所示。

在图8-1中，GPU虚拟化的发展路线分为三个阶段：以vCUDA为代表的APIRemoting阶段、以GRID vGPU为代表的Driver Virtualization（驱动虚拟化）阶段，以及以MIG为代表的Hardware Virtualization（硬件虚拟化）阶段。

API Remoting与vCUDA

vCUDA技术出现于2010年前后，其实现思路是：在虚拟机中提供一个物理GPU的逻辑映像——虚拟GPU，在用户态拦截CUDA API，在虚拟GPU中重定向到真正的物理GPU上执行计算。同时，在宿主机上基于原生的CUDA运行时库和GPU驱动，运行vCUDA服务端，接管虚拟GPU拦截的CUDA API，同时进行计算任务的调度。

vCUDA的工作原理如图8-2所示。

从图8-2可以看出，虚拟机的CUDA运行时库被替换为vCUDA，其作用就是拦截来自CUDA App的所有CUDA API调用。vCUDA运行时库会在内核中调用vGPU驱动（或称之为“客户端驱动”），vGPU驱动实际的作用就是通过虚拟机到宿主机的VMRPC（Virtual Machine Remote Procedure Call）通道，将CUDA调用发送到宿主机。宿主机的vCUDA Stub（管理端）接收到CUDA调用后，调用宿主机上真正的CUDA运行时库和物理GPU驱动，完成GPU运算。

在客户端驱动处理API之前，还需要向管理端申请GPU资源。每一个独立的调用过程都必须向宿主机的管理端申请GPU资源，从而实现GPU资源和任务的实时调度。

显然，vCUDA是一种时间片调度的虚拟化技术，也就是“时分复用”。此种实现对于用户的应用而言是透明的，无须针对虚拟GPU做任何修改，而且也可以实现非常灵活的调度，单GPU能服务的虚拟机数量不受限制。但缺点也是显而易见的：CUDA API只是GPU运算使用的API中的一种，业界还有DirectX/OpenGL等其他API标准，而且同一套API又有多个不同的版本（如DirectX 9和DirectX 11等），兼容性非常复杂。

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