- AMD đã công bố mã nguồn mở cho driver GIM(GPU-IOV Module) dùng cho ảo hóa GPU
- Mô-đun này được dùng để ảo hóa GPU Instinct MI300X và hoạt động dựa trên nhân Linux và hypervisor KVM
- Driver GIM hỗ trợ cấu hình Virtual Function (VF), lập lịch, phát hiện lỗi, bắt tay PF/VF, v.v.
- AMD cho biết tính năng ảo hóa GPU client cho người dùng Radeon cũng đã được đưa vào lộ trình
- Trong tương lai, với hỗ trợ SR-IOV cho card đồ họa Radeon, nhiều hình thức phân bổ workload và môi trường đa người dùng có thể trở nên khả thi
AMD công bố mã nguồn mở cho driver GIM
- AMD cung cấp mô-đun GPU-IOV(GIM) dưới dạng mã nguồn mở
- Mô-đun này được sử dụng cùng với nhân Linux và hypervisor KVM để phục vụ ảo hóa phần cứng dựa trên SR-IOV
- GIM cung cấp các tính năng sau
- Cấu hình và kích hoạt Virtual Function (VF)
- Xử lý world switch thông qua lập lịch GPU
- Phát hiện lỗi treo GPU (hang detection) và hỗ trợ FLR(function level reset)
- Chức năng giao tiếp bắt tay giữa Physical Function (PF) và Virtual Function (VF)
Hỗ trợ hiện tại và môi trường thử nghiệm
- Driver GIM hiện có thể sử dụng trên phần cứng Instinct MI300X
- Được thử nghiệm trên nền ROCm 6.4 trong môi trường Ubuntu 22.04 LTS
- Có thể xem mã nguồn trên GitHub, nhưng hiện việc tích hợp vào mainline của nhân Linux vẫn chưa được quyết định
Lộ trình ảo hóa GPU cho người dùng Radeon
- Kỹ sư AMD Anush Elangovan cho biết hỗ trợ ảo hóa cho GPU client (Radeon) đã nằm trong lộ trình
- Nếu SR-IOV được áp dụng cho GPU Radeon, người dùng phổ thông cũng có thể sử dụng các tính năng nâng cao như cô lập workload và thiết lập môi trường đa người dùng
- Điều này được kỳ vọng sẽ rất hữu ích cho gaming cao cấp, môi trường desktop ảo hóa, và các hệ thống phục vụ phát triển và kiểm thử
Tác động được kỳ vọng trong tương lai
- Việc kích hoạt tính năng ảo hóa trên GPU Radeon được kỳ vọng sẽ giúp mở rộng tập người dùng và nâng cao sức cạnh tranh của AMD
- Tùy theo việc driver GIM có được tích hợp chính thức vào nhân Linux hay không, khả năng được doanh nghiệp và cộng đồng mã nguồn mở tiếp nhận sẽ được quyết định
- Chia sẻ GPU và phân bổ tài nguyên hiệu quả giữa các VM sẽ trở nên khả thi, qua đó dự kiến tăng tính hữu dụng của GPU AMD trong môi trường datacenter và cloud
Chưa có bình luận nào.