فناوری vGPU به شما اجازه می‌دهد منابع یک کارت گرافیک را بین چند ماشین مجازی تقسیم کنید. انویدیا این قابلیت را به‌صورت رسمی عمدتاً برای کارت‌های گرافیک حرفه‌ای و دیتاسنتری ارائه می‌کند و مدل‌هایی مانند A10 و A16 و A40 و L40 و برخی کارت‌های حرفه‌ای RTX در فهرست محصولات پشتیبانی‌شده قرار دارند.
با این حال، پروژه‌های متن‌باز مانند vgpu_unlock تلاش می‌کنند محدودیت نرم‌افزاری vGPU را روی بعضی کارت‌های مصرفی انویدیا دور بزنند. این روش بیشتر برای آزمایشگاه خانگی، سرور شخصی و پروژه‌های مجازی‌سازی کاربرد دارد و جایگزین پشتیبانی رسمی انویدیا محسوب نمی‌شود.
vGPU Unlock چگونه کارت گرافیک GTX را مجازی می‌کند؟
در حالت عادی، درایور انویدیا از روی شناسه سخت‌افزاری کارت تشخیص می‌دهد که آیا GPU برای vGPU مجاز است یا خیر. پروژه vgpu_unlock در لینوکس این فرایند را دستکاری می‌کند تا کارت مصرفی در شرایط مشخص به‌عنوان یک GPU سازگار با vGPU شناسایی شود.
پس از فعال شدن این قابلیت، می‌توان منابع کارت را به چند vGPU اختصاص داد و هر vGPU را به یک ماشین مجازی متصل کرد. مقدار حافظه گرافیکی هر ماشین به پروفایل انتخاب‌شده و مقدار VRAM کارت اصلی وابسته است.
به همین دلیل کارت‌هایی با VRAM بیشتر برای این کار مناسب‌تر هستند. به عنوان مثال، یک GTX 1050 Ti با ۴ گیگابایت VRAM از نظر منابع قابل تقسیم بسیار محدودتر از کارت‌هایی با ۸ یا ۱۱ گیگابایت حافظه خواهد بود.
کدام کارت‌های انویدیا برای vGPU Unlock مناسب‌تر هستند؟
سازگاری این روش به نسل GPU و نسخه درایور وابسته است. نسخه اصلی vgpu_unlock برای کارت‌های مبتنی بر معماری‌های قدیمی‌تر مانند Maxwell و Pascal و Turing طراحی شده است و پشتیبانی از کارت‌های جدیدتر وضعیت قابل اتکایی ندارد.
این موضوع با پشتیبانی رسمی NVIDIA vGPU تفاوت دارد. انویدیا امروزه کارت‌های حرفه‌ای مبتنی بر معماری‌های Ampere و Ada Lovelace و Blackwell را نیز برای vGPU پشتیبانی می‌کند. با این حال، این موضوع به معنای آن نیست که یک کارت GeForce جدید مصرفی را بتوان با vgpu_unlock به همان شکل مجازی کرد.
در نتیجه برای یک پروژه خانگی، کارت‌های قدیمی‌تر مانند برخی مدل‌های GTX سری 10 و RTX سری 20 می‌توانند گزینه‌های جالب‌تری باشند؛ البته باید سازگاری دقیق مدل کارت، درایور و سیستم‌عامل قبل از نصب بررسی شود.
اجرای vGPU Unlock در لینوکس چه پیش‌نیازهایی دارد؟
این روش اساساً برای لینوکس طراحی شده و نصب آن به درایور مناسب NVIDIA GRID vGPU به همراه DKMS و ابزارهای لازم برای ساخت ماژول هسته نیاز دارد. مستندات پروژه نیز استفاده از Python و بسته Frida را در کنار DKMS و درایور GRID توصیه می‌کنند.
در کارت‌های قدیمی ممکن است نتوان از جدیدترین هسته لینوکس و جدیدترین درایور استفاده کرد. بنابراین گاهی لازم است نسخه‌ای قدیمی‌تر از هسته و درایور انتخاب شود که با GPU موردنظر سازگار باشد.
همچنین نصب این نوع درایور بهتر است روی یک سیستم لینوکسی پایدار و از محیط TTY انجام شود. پس از ساخت ماژول درایور و راه‌اندازی مجدد، ابزارهایی مانند nvidia-smi می‌توانند برای بررسی وضعیت GPU و درایور استفاده شوند.
مسیر کلی فایل‌های مرتبط با درایور در لینوکس معمولاً در شاخه‌های /usr/src و /usr/share/nvidia قرار دارد.
بعد از فعال‌سازی vGPU چه کاربردهایی دارد؟
مهم‌ترین کاربرد این روش، استفاده هم‌زمان از یک کارت گرافیک در چند ماشین مجازی است. به عنوان مثال می‌توان بخشی از منابع GPU را به یک ماشین مجازی ویندوز و بخش دیگری را به یک ماشین مجازی لینوکس اختصاص داد.
در آزمایشگاه خانگی نیز می‌توان از این قابلیت برای اجرای ماشین‌های مجازی مجهز به شتاب‌دهنده گرافیکی، آزمایش نرم‌افزارهای گرافیکی یا بعضی سرویس‌های پردازشی استفاده کرد.
البته عملکرد نهایی به VRAM، پردازنده، پهنای‌باند PCIe و نوع هایپروایزر بستگی دارد. خود انویدیا نیز تأکید می‌کند که سازگاری vGPU علاوه بر GPU به نرم‌افزار مجازی‌سازی مورد استفاده وابسته است.
محدودیت‌های vGPU Unlock را جدی بگیرید
بزرگ‌ترین محدودیت این روش، غیررسمی بودن آن است. vgpu_unlock یک پروژه جامعه‌محور است و خود پروژه نیز هشدار می‌دهد که عملکرد آن در همه شرایط تضمین نمی‌شود.
علاوه بر این، تغییر نسخه هسته لینوکس یا درایور NVIDIA ممکن است باعث از کار افتادن تنظیمات شود. مشکلات مربوط به ساخت DKMS، ناسازگاری درایور و حتی نیاز به بازگشت به نسخه قبلی نرم‌افزار از مشکلات احتمالی هستند.
از طرف دیگر، قابلیت vGPU رسمی انویدیا برای محصولات پشتیبانی‌شده وضعیت متفاوتی دارد و چرخه پشتیبانی آن به مدل سخت‌افزار و نسخه نرم‌افزار vGPU وابسته است.
بنابراین اگر هدف شما یک سرور کاری یا محیط سازمانی پایدار است، استفاده از GPUهایی که به‌صورت رسمی توسط NVIDIA vGPU پشتیبانی می‌شوند انتخاب منطقی‌تری است. vgpu_unlock بیشتر برای پروژه‌های آزمایشی و هوم‌لب ارزش دارد.
آیا vGPU Unlock برای کارت‌های گیمینگ ارزش دارد؟
اگر یک کارت GTX یا RTX قدیمی در اختیار دارید و به مجازی‌سازی GPU علاقه‌مند هستید، این پروژه می‌تواند راهی جالب برای استفاده دوباره از سخت‌افزار باشد. مزیت اصلی این است که بدون خرید یک کارت حرفه‌ای گران‌قیمت می‌توانید تجربه تقسیم منابع GPU میان ماشین‌های مجازی را آزمایش کنید.
با این حال، اگر فقط برای بازی کردن به دنبال افزایش کارایی هستید، vGPU Unlock مزیت خاصی ایجاد نمی‌کند. این فناوری زمانی ارزشمند می‌شود که واقعاً به چند ماشین مجازی دارای شتاب‌دهنده گرافیکی نیاز داشته باشید.
همچنین نباید تصور کرد هر کارت GeForce جدیدی با این روش قابل تبدیل به vGPU است. پشتیبانی رسمی و پروژه‌های غیررسمی مسیر متفاوتی دارند و برای نسل‌های جدید GPU محدودیت‌های جدی وجود دارد.
سیاره‌ی آی‌تی