虚拟机如何安装GPU
时间: 2025-06-20 19:03:44 浏览: 43
### 如何在虚拟机中安装和配置GPU支持
#### 选择适合的虚拟化平台和支持的硬件
对于特定需求,如高性能计算或图形密集型应用,在RHEL 8主机上的KVM环境中可将主机GPU分配给虚拟机以增强其图形处理能力[^1]。同样地,VMware也允许虚拟机利用宿主机的GPU资源来提升性能,不过这依赖于硬件的支持、恰当版本的VMware产品以及正确的设置流程[^2]。
#### 准备工作
- **确认兼容性**:确保所使用的GPU型号被目标虚拟化解决方案官方文档列为受支持列表内。
- **更新驱动程序**:无论是采用NVIDIA还是其他品牌的显卡,都需要下载并安装最新的驱动包到物理服务器上;同时也要准备适用于客户操作系统内的相应版本驱动文件。
- **启用IOMMU/VT-d**:为了实现安全有效的PCIe设备共享机制(比如GPU),BIOS里应开启Intel VT-x, AMD-V 和 Intel VT-d 或者AMD IOMMU选项。
#### KVM环境下配置GPU直通至虚拟机的具体操作指南
当涉及到具体实施时,针对KVM而言:
- 安装必要的QEMU/KVM组件和服务端软件;
- 修改GRUB引导加载器参数加入`intel_iommu=on`或`amd_iommu=on`指令重启机器使更改生效;
- 使用virsh命令行工具或其他GUI界面定义新的域XML描述符,指定要透传给该实例的GPU ID号;
- 启动带有专属访问权限的新建来宾系统镜像之前先装载vfio-pci模块加载项;
```bash
modprobe vfio-pci
```
- 将上述提到过的专有显示适配器驱动部署到位之后再尝试启动虚拟机完成初始化过程即可享受接近裸金属级别的绘图效能表现。
#### VMware ESXi下为虚拟机添加vGPU的方法概述
而在ESXi方面,则遵循如下路径来进行vGPU的相关设定:
- 登录vSphere Web Client连接到数据中心视图下的某台运行着ESX(i) Hypervisor的服务节点;
- 寻找待关联的目标实体右键点击属性菜单选取“编辑设置”分支进入下一步骤;
- 添加新硬件类别挑选出nVidia vGPU Manager类型继续前进直到弹窗询问关于许可证密钥输入框处填写有效序列号激活特性集;
- 接下来依据实际场景决定是否勾选允许多个子帧缓冲区共存复选框最后保存退出等待片刻让变更同步传播开来即告一段落。
#### PyTorch深度学习框架集成CUDA加速功能说明
至于说怎样把这一切同流行的开源库——PyTorch结合起来呢?
一旦前面几步都顺利完成以后就可以着手考虑如何让应用程序能够识别到远程呈现出来的专用图像处理器了。这里给出一个简化的例子展示怎么通过Anaconda创建独立的工作空间并且在里面安装好带CUDA支持特性的PyTorch发行版[^3]:
```bash
conda create --name pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env
pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html
```
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