Há alguns pré-requisitos a serem cumpridos antes de implantar um ambiente de virtualização de GPU no Proxmox VE (PVE).O software vGPU da NVIDIA não está disponível gratuitamente.Você precisará comprar uma licença ou se inscrever para a versão de avaliação do seu Software de GPU Virtual, juntamente com a criação de uma conta da NVIDIA Enterprise.Você deve adquirir uma placa gráfica compatível com vGPU e baixar os drivers correspondentes do portal de licenciamento da NVIDIA. Certifique-se de obter as versões mais recentes dos drivers do KVM. No mínimo, você precisará baixar o seguinte:

• Software vGPU: 18.0
• Condutor anfitrião: 570.124.03
• Driver convidado do Linux: 570.124.06
• Driver convidado do Windows: 572.60

Usámos o NVIDIA L40S e um Dell PowerEdge R760 para este projeto.

Além disso, você precisará de um servidor de licenciamento dedicado (DLS) ou servidor de licenciamento em nuvem (CLS) para ativar a funcionalidade vGPU em seus convidados.

Em seguida, verifique se as configurações UEFI (BIOS) do seu servidor habilitam os recursos de virtualização adequados.VT-douAMD-v,SR-IOV,acima da decodificação 4G,barra redimensionável, eInterpretação do ID de roteamento alternativo (ARI)Configurações e certifique-se de que estão todas ativadas.

Nota:Você pode não encontrar todos esses recursos no menu UEFI, pois alguns podem não estar expostos ao usuário.

Por último, verifique se está a utilizar uma versão adequada do Proxmox VE.3.4, com núcleo 6.18.12-8-pve ou mais recente. Você pode verificar as versões do software do seu PVE node navegando para a guia Summary no servidor desejado, como mostrado abaixo:

O host com mais (Proxmox Host vGPU Setup)

Agora que tudo está pronto, é hora de configurar o servidor Proxmox VE. Na sua interface web do servidor Proxmox VE, clique no nome do servidor no lado esquerdo da tela e selecione a guia Shell.Digite este comando na janela do console que aparece e pressione Enter quando terminar:

apt instalar pve-nvidia-vgpu-helper

Isto irá garantir que a ferramenta de configuração vGPU está instalada no seu servidor, preparando-o para o suporte Proxmox vGPU.executar mais um comando para executar a ferramenta.

Configuração pve-nvidia-vgpu-helper

Responda a todas as perguntas e prossiga até que a janela do console volte e o script esteja terminado.Reinicie rapidamente o servidor navegando para a guia Sumário do servidor e pressionando o botão Reiniciar , ou digite o comando de reinicialização no console de guias Shell e pressione Enter.

Em seguida, o driver host vGPU da NVIDIA precisa ser carregado no servidor.

Nota:Se você baixou todos os drivers juntos como uma pasta comprimida (.zip), você pode precisar extrair o seu conteúdo primeiro e escolher o arquivo ??.run?? a partir da pasta ?? Host_Drivers??.

Coloque o arquivo no diretório do servidor/home e prepare-se para executar o instalador com os seguintes comandos.

CD/home 
Chown root NVIDIA-Linux-x86_64-570.124.03-vgpu-kvm.run 
chmod +X NVIDIA-Linux-x86_64-570.124.03-vgpu-kvm.run 
./NVIDIA-Linux-x86_64-570.124.03-vgpu-kvm.run --dkms

Nota:Substitua ′′NVIDIA-Linux-x86_64-570′′.124.03-vgpu-kvm.run?? com o nome real do driver que você baixou. Você pode usar o comando ls para mostrar o nome do arquivo uma vez que ele foi colocado no diretório /home.

Agora que o driver foi instalado no servidor, estamos a poucos passos de ter o lado host da nossa configuração Proxmox vGPU!Antes de podermos marcar a GPU como um dispositivo que pode ser dividido entre máquinas virtuaisA NVIDIA define esta característica como uma tecnologia que permite que um dispositivo físico PCIe se apresente várias vezes através do bus PCIe.Esta tecnologia permite múltiplas instâncias virtuais do dispositivo com recursos separadosUma vez que o SR-IOV é uma peça crítica de tecnologia necessária para a funcionalidade básica da vGPU em GPUs modernas, configure-o para ser ativado na inicialização com o seguinte comando:

systemctl habilitar -- agora pve-nvidia-sriov@ALL.service

Finalmente, podemos mapear os recursos da GPU para dividi-los cuidadosamente entre as máquinas virtuais.Clique em “Datacenter” no canto superior esquerdo e deslize para baixo para selecionar a guia “Resource Mappings”.

Clique no botão Adicionar abaixo da seção Dispositivos PCI da página e preencha o campo Nome na próxima janela com o nome que descreve a GPU que você está mapeando.

Em seguida, marque a caixa com a etiqueta "Use with Mediated Devices" e verifique se o menu suspenso "Mapping on Node" contém o servidor com a GPU sendo mapeada.confirmando que todos os IDs de dispositivos têm “NVIDIA Corporation” presente na coluna “Vendor”. Se for verdade, clique na caixa de seleção no canto superior esquerdo da tabela para selecionar todos os dispositivos; caso contrário, selecione apenas os dispositivos com a NVIDIA Corporation como fornecedora.

Nota:Se várias GPUs estiverem instaladas em seu sistema, você pode usar o comando lspci no separador Shell no servidor desejado para determinar os IDs que acompanham cada cartão.

Quando tiver concluído a selecção do dispositivo, clique no botão "Criar" na parte inferior direita da janela pop-up para confirmar a sua selecção.Sua GPU NVIDIA está agora pronta para ser cortada em vGPUs para seus servidores Proxmox VE convidados!

Servir os convidados (atribuir vGPUs a máquinas virtuais)

As peças estão todas no lugar para começar a atribuir e usar vGPUs em nossas máquinas virtuais. Comece criando uma nova máquina virtual, como de costume, ou usando uma VM existente.Vamos usar uma máquina virtual do Windows Server 2025.

Na interface web do servidor Proxmox VE, desligue a máquina virtual usando qualquer método que você achar adequado (console noVNC, menu de energia do convidado, etc.), e clique na guia Hardware do convidado.

No menu suspenso que aparece depois de clicar no botão Adicionar, selecione um Dispositivo PCI.

Na janela de pop-up ?? Adicionar: Dispositivo PCI??, selecione o nome que você atribuiu à GPU mapeada de recursos no campo Device:

Em seguida, clique no campo MDev Tipo: e observe a lista de opções de tipo de dispositivo mediado apresentadas.O número representa a quantidade de VRAM atribuída ao convidado (em gigabytes), enquanto os A, B e Q referem-se ao caso de uso da vGPU:

• Q ¢ Estações de trabalho virtuais com RTX Enterprise Drivers (requer licença RTX vWS)
• B Virtual desktops (requer licença NVIDIA Virtual PC ou licença RTX vWS)
• Soluções de aplicação (requer uma licença NVIDIA Virtual Applications)

Nota:Você pode ler mais sobre os diferentes perfis vGPU e suas licenças necessárias aqui.

Para esta demonstração, usamos o perfil “NVIDIA L40S-12Q”. Depois de selecionar o tipo de dispositivo mediado desejado, termine marcando a caixa de seleção “PCI-Express” e clique no botão azul “Adicionar”.

A máquina virtual agora tem uma vGPU atribuída a ela, mas ainda precisamos instalar o driver convidado e um token de licenciamento para começar as coisas.

Depois de fazer login, transfira o driver convidado da NVIDIA vGPU adquirido anteriormente do portal de licenciamento para a máquina virtual da maneira que quiser (SMB, SCP, download direto, etc.).pode criar e carregar um ficheiro virtual em CD-ROM (.iso) contendo o driver para o armazenamento do seu servidor PVE usando software como o ImgBurn para implantar muitos convidados habilitados para vGPU simultaneamente.

Execute o arquivo de instalação do driver clicando duas vezes no executável e siga as instruções no menu de instalação que aparece.

Extrair o driver para a localização padrão no campo de extração: Selecione a opção de instalação Express quando solicitado.

Uma vez concluída a instalação do driver, clique no botão “CLOSE” para sair do menu.

Em seguida, precisamos ativar a licença vGPU no convidado.Métodos de ativação podem diferir significativamente dependendo se você seleciona um servidor de licença dedicado (DLS) ou servidor de licença em nuvem (CLS)Siga o Guia de Iniciação Rápida do Sistema de Licenças da NVIDIA e o Guia de Usuário de Licenciamento de Clientes para obter detalhes sobre os passos para ativar os clientes para sua configuração específica.

Nós usamos um servidor de licença em nuvem e recebemos um arquivo token para colocar em convidados para ativação.Arquivos do programaNVIDIA CorporationvGPU LicensingClientConfigToken folder.

Em seguida, é necessário reiniciar o convidado para completar o processo de ativação.

Seguindo todos os passos de configuração de host e convidado detalhados aqui, você deve estar pronto para executar programas e aplicativos que exigem uma GPU.Não se esqueça de ativar o Protocolo de Desktop Remoto (RDP) ou instalar seu software de desktop remoto favorito em seus convidados após o reinicio para desfrutar da bondade de visualização remota acelerada pela GPU!

Revirar o motor (experimentar Proxmox vGPU)

Agora que temos alguns servidores virtuais com GPUs virtuais, vamos dar uma volta! Cada uma das nossas máquinas virtuais foi configurada com 8 vCPUs Intel Xeon Platinum 8580 pinadas (4 núcleos hiperthreaded),32 gigabytes de DDR5 4800 MT/s de memória RAM ECC registada, e o perfil vGPU da NVIDIA L40S-12Q (estação de trabalho virtual) com 12 gigabytes de VRAM.

Cinebench 2024

Baseado no software de modelagem e animação Cinema 4D da Maxon, o Cinebench 2024 oferece uma visão interessante e objetiva do desempenho de renderização em vGPUs.Vamos comparar a potência total do L40S em seu perfil de 48Q (todos os 48 gigabytes de VRAM) com uma máquina virtual versus quatro máquinas virtuais executando o perfil de 12Q.

Embora não faça muito sentido ter uma máquina virtual ocupando todo o L40S, podemos ver que o desempenho é impressionante em 21.147 pontos no benchmark da GPU de passagem única.dividindo a GPU em quatro direções mostra o impacto da abordagem de time-slicing da NVIDIA para compartilhar os núcleos CUDA da GPU, com pontuações individuais que variam de 2.514 a 2.567 quando o índice de referência foi executado simultaneamente em todas as VMs.

Reexecutar o teste em uma única máquina virtual com o perfil 12Q, e as outras três máquinas virtuais em marcha lenta, aumenta a pontuação de volta para 15,133Não é exatamente um retorno à pontuação completa da GPU, mas ainda é respeitável para uma vGPU particionada.

Parâmetros de referência do Blender

Vamos continuar com mais alguns benchmarks de renderização com o Blender.dividindo a GPU em quatro direções resulta em desempenho total dramaticamente menor quando comparado a uma única máquina virtual executando a mesma carga de trabalho no mesmo perfil.

Como demonstrado no benchmark Monster, apenas quatro máquinas virtuais compartilhando o poder de computação da GPU significa que o desempenho de renderização individual pode ser tão pequeno quanto 8% de uma única máquina virtual com o mesmo perfil.Nós observamos uma máquina virtual ganhando uma vantagem bastante sobre os outros.4 vezes a pontuação do pior desempenho.

Os benchmarks Junkshop e Classroom contam histórias semelhantes, com grandes quedas no desempenho para três dos quatro VMs e um único convidado obtendo uma pontuação muito maior do que os outros.

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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