现在我们已经身处云计算时代，新的软件定义数据中心概念也方兴未艾，CPU、内存、存储的虚拟化技术都已经非常成熟。随着开源软件浪潮的兴起，涌现了如KVM和Xen这样的平台，很多云计算的创业公司都在此基础上开发产品。但是这其中依然难见GPU的身影。

比来一直攻克头条的虚拟货币，人工智能，VR/AR等，背后都离不开GPU的支持。GPU已经和未来紧紧的绑在了一起。可是在云计算的架构里，GPU只能算是一只脚踏进云计算的门槛，别的一只脚还在传统的主机上。云办事器上的GPU，还主要是限定在纯数值计算上。GPU的老本行图形渲染，在云办事器的虚拟化上却总是缺位的，而这是提高目前VDI性能，在云端实现GPU图形渲染的主要方法。

新一代的操作系统和软件对GPU的依赖越来越重。据Lakeside的统计，Win10 比Win7 的GPU使用量增加了32%，Win10 中新版本应用的GPU使用量也更高，好比OUTLOOK对GPU的使用量提升了85%。使用GPU加速的应用数量也是过去 5 年的 2 倍，同时使用这些应用的用户数量也增加了60%。在这里我们可以很清晰的发现，不具备GPU运算能力的基础架构，好比传统VDI，是难以满足未来软件和系统的要求。

近几年工业3. 0 开始向4. 0 的升级，从智慧工厂到智能生产的转变，制造云、设计云等行业云开始涌现，运行着Dassault Catia，Siemens NX，PTC Creo，AutoCAD等软件，承担着所有制造设计任务的图形工作站，此次上云也是势在必行。在将这些设备上云后，一并解决了长久困扰行业的IP资产掩护，数据办理，业务融合等问题。

从Gartner新发布的Hype Cycle for Compute Infrastructure,2017 陈诉中，可以看出GPU虚拟化（Server-Side Client Graphics）在经历了前期市场的喧嚣后，正处于市场发作的黎明前。相关技术还垄断在少数厂商手里，并没有像CPU，内存，存储一样在开源社区推广普及。

未来已经到来，GPU虚拟化这个行业将会成为IT又一个新的发作点。本文接下来将对该行业内的厂商做一些的概述，其中包孕硬件厂商和软件厂商，软件厂商指能够提供GPU虚拟化平台和桌面传输协议的厂商。

硬件厂商

这里提到的硬件厂商，指的是GPU硬件厂商。他们为GPU虚拟化提供了相应的硬件和办理程序。下文将对三大显卡厂商的GPU虚拟化解决方案进行简单介绍。

NVIDIA

提到GPU，首先想到的比来风生水起，赶上了人工智能[这里应该和下文的“引领人工智能计算”相呼应。]风口的NVIDIA。近几年NVIDIA成功的实施了战略升级，当竞争对手还在致力于做一家更优 秀的GPU厂商的时候，NVIDIA将本身重新定义为“引领人工智能计算”的厂商，推出了本身的并行计算架构CUDA，以及相应的专为高性能计算打造的Tesla系列GPU。这种战略的实施一下子将本身和竞争对手之间拉出了代差，黄教主对行业未来的预见能力可见一斑。

早在 2013 年，NVIDIA就推出了行业内第 一款GPU虚拟化显卡GRID K1/K2，同期联合Citrix推出了商用的vGPU虚拟桌面解决方案，这比AMD提前了近 3 年。GPU虚拟化技术的出现，给一直被诟病性能不足的桌面虚拟化带来了转机。

在这 3 年时间里，行业内没有谁推出能够与GRID媲美的方案，NVIDIA处于竞争的真空期。直到 2016 年AMD推出本身的虚拟化显卡后，NVIDIA才开始推出第二款GPU虚拟化显卡，Maxwell架构的Tesla M6/M10/M60，新版的GRID将使用授权分为 3 个差别版本，依据版本差别收取额外软件授权使用费。这让用户又爱又恨。爱的是新一代显卡性能比拟GRID K1/K2 有着大幅度提升，恨的是硬件加软件的双重收费方式有点太不地道，价格实在太贵。NVIDIA敢这么收费，也从侧面体验了一家独大的行业地位。和NIVIDA合作的虚拟化桌面厂商，如Citrix/VMware，则不幸沦为GRID的嫁衣，大部分利润都被NVIDIA攫取。

本年 8 月份NVIDIA推出了最 新版的GRID 5.0，虚拟化显卡新增Pascal架构的Tesla P4/P6/P40/P100，其中Quadro Virtual Datacenter Workstation版的授权支持vGPU在图形渲染模式和高性能计算模式之间切换，这是硬件厂商首次在vGPU层面将图形渲染和高性能计算进行了统一，又一次引领了行业趋势和市场需求。

NVIDIA的虚拟化显卡只是硬件，还需要相应的办事器虚拟化系统的支持，这和Intel的CPU需要操作系统Windows和Linux来配合一样。现在只有Xen和ESXi能够支持GRID virtual GPU solution，被大量第三方厂商采用的KVM虚拟化平台还没有出现在GRID的支持列表中，这也是为什么上文说GPU别的一只脚还没能踏进云计算时代。