CPUの負荷を軽減し、より良いエンドユーザー体験を提供するのに役立つ技術が、物理的なGPU(グラフィックス用プロセッサ)を抽象化して論理的に分割できるようにした「仮想GPU」だ。初期のGPU仮想化技術は画像描写の負荷が高いワークロード(アプリケーション)や高度な処理を必要とするVDI(仮想デスクトップインフラ)などに用途が限られていたが、VMwareやNVIDIAのようなベンダーが仮想GPUの関連技術を開発したことで用途が広がった。今では機械学習アプリケーションや一般的な従業員の仮想デスクトップ環境などにも利用できるようになっている。
前編「『GPU仮想化』とは? 使うべき用途、避けるべき用途の違い」の後編に当たる本稿では、主要ベンダーのGPU仮想化技術を説明する。
IT担当者は、GPU仮想化技術を幾つかの選択肢から選択できる。その中にはIntelの「Intel Graphics Virtualization Technology」(Intel GVT)やNVIDIAの「NVIDIA Virtual GPU」(vGPU)、AMD(Advanced Micro Devices)の「AMD MxGPU」(AMD Multiuser GPU)などがある。
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