fbpx
3.7 C
София

Намериха начин за включването на GPU виртуализацията във видеокартите GeForce

Най-четени

Даниел Десподовhttps://www.kaldata.com/
Ежедневен автор на новини. Увличам се от съвременни технологии, оръжие, информационна безопасност, спорт, наука и концепцията Internet of Things.

Възможността за споделянето ресурсите на видеокартата сред виртуалните машини официално е достъпна само при професионалните графични карти на Nvidia с цена няколко хиляди щатски долара и дори повече. Но благодарение на несложна манипулация GPU виртуализацията е вече достъпна и за обикновените видеокарти GeForce.

Именно с това се занимава проектът vgpu_unlock, който е качен в GitHub. Може да се види, че се поддържат графичните процесори Nvidia GP102, GP104, TU102 и TU104. Проектът се разпространява под MIT лиценза.

На теория, по този начин една видеокарта GeForce RTX 3090 може да се използва в няколко виртуални машини, в които са стартирани компютърни игри. Това може да се окаже доста интересно решение при тоталния недостиг на графични чипове в наши дни.

Модулът gpu_unlock подменя подаваното към видео драйвера значение на текущия PCI идентификатор в компютърната система. По този начин видеокартите с GPU с архитектури Pascal, Turing и Ampere се определят като графични карти Quadro или Tesla. За работата на модула са необходими Python3, включително пакета frida и драйвера Nvidia GRID vGPU.

Този трик може да се използва само в Linux, със софтуера за виртуализация KVM. Методът не работи с Windows и Vmware. Но това няма особено значение, понеже във виртуалните машини може да бъде инсталирана Windows 10, а наличните видео ресурси да се използват паралелно

Абонирай се
Извести ме за
guest
1 Коментар
стари
нови
Отзиви
Всички коментари
Мое мнение
Мое мнение
7 месеца

Обединение > Разделяне

Нови ревюта

Подобни новини