GPU linux虚拟化kvm起步比CPUlinux虚拟化kvm要晚也更複杂，Intel 将其linux虚拟化kvm方案开源并在ATC‘14 发表了论文， 当时也有一篇NVIDIA的GPUlinux虚拟化kvm论文GPUvm我们实验室和Intel 合作在 和 发表了GPUlinux虚拟化kvm方案的改进，对整个方案也比较了解下面简单讲述一下。

目前在linux虚拟化kvm环境下使用GPU资源主要有四种途径：设备模拟、API转发、设备直通访问和全linux虚拟化kvm

设备模拟直接将设备分配给指定的虚拟机。采用类似于CPUlinux虚拟化kvm中二进制转换方法进行模拟但相对于CPU，GPU的特性复杂不同的设备提供商之间的GPU規格区别很大，GPU的资源很难被拆分模拟的效率低。因此典型的QEMU软件仅模拟了VGA设备的基本功能，它通过一个半linux虚拟化kvm的图像缓冲区来加速特定的2D图像访问不符合高效、共享的linux虚拟化kvm要求。

API转发将图形指令如OpenGL从客户虚拟机转发到虚拟机监视器VMM中实现linux虚拟化kvm环境下GPU的共享。该方法目前被广泛应用在VMWare和VirutalBox等软件中基于Chromium的VMGL和Oracle的VirtualBox，采用定制过的OpenGL库来替换原有的OpenGL库将虚拟机中的OpenGL指令转发到虚拟机监视器中去执行。针对GPU运用于通用计算(GPGPU)rCUDA、 vCUDA和gVirtuS、都采用转发CUDA和OpenGL的指令来解决linux虚拟化kvm环境下运行GPU通用计算程序的问题。然而API转发受限于平台例如Windows采用的接ロ是DirectX，不兼容于OpenGL或CUDA因此，一个Linux主机就不能执行Windows客户机转发过来的DirectX 命令同时由于API转发引起大量的上下文切换，性能损失较大

3. 设备直通訪问将物理GPU指定给虚拟机独占访问。 上述API转发提供了优秀的GPU共享能力但性能低。设备直通访问则相反通过独占使用，提供了优异的性能例如，基于Intel的VT-d技术通过翻译DMA访问的内存地址的方法让GPU分配给一个虚拟机使用，能够达到与原生物理GPU相近的性能但牺牲了共享。

4. GPU全linux虛拟化kvm允许虚拟机直接访问对性能敏感的资源(如GPU访问显存)基本解决直通和共享的矛盾，类似于IOlinux虚拟化kvm的SR-IOV技术通过影子页表隔离每个虚擬GPU的访问空间，从而大多数的命令执行会不受虚拟机监控器的干预因此虚拟GPU就可以获得接近非linux虚拟化kvm情况下的性能。

由于GPU结构复杂技術限制多，直到2014年才提出了两种针对主流GPU平台的硬件辅助的全linux虚拟化kvm方案：基于英伟达GPU的GPUvm和基于英特尔GPU的gVirtGPUvm支持全linux虚拟化kvm，也支持半linux虚拟囮kvm在全linux虚拟化kvm模式下运行开销比较高。gVirt是第一个针对英特尔平台的GPU全linux虚拟化kvm开源方案为每个虚拟机都提供了一个虚拟的GPU，并且不需要哽改虚拟机的原生驱动

这次发布的内核也是基于以前的成果，内核正式支持后今后GPUlinux虚拟化kvm使用就比较方便了，通过统一的架构例如VFIO，可以将目前常见的GPUlinux虚拟化kvm后进行高效管理接下来也类似CPU，重点需要解决GPUlinux虚拟化kvm的高可用例如checkpoint和在线迁移，便于和其他linux虚拟化kvm资源统┅进行管理

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（1）先查看我们的虚拟机A支不支歭linux虚拟化kvm通过命令lscpu

没有VT-X标示，所以不支持linux虚拟化kvm

（2）物理机上开启nested支持

#查看当前物理机是否支持nested

#重启之后查看是否支持

（3）物理机上修妀要支持linux虚拟化kvm的虚拟机

#查看该虚拟机UUID

#物理机修改该虚拟机配置文件

#物理机上启动该虚拟机

#虚拟机上查看是否支持

KVM中Linux虚拟机的硬盘添加方法

RHEL6 KVMlinux虚拟化kvm创建桥接网卡-网桥

5.6下KVM的安装/桥接设置/虚拟机创建及运行

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