Продукты
De Novo
Партнерство
Блог
Контакты
Меню
Продукты
Продукты
Kubernetes as a Service
Частное облако
Публичное облако
Хранение данных
De Novo
De Novo
Аттестаты и сертификаты
Аттестаты и сертификаты
Сертификаты De Novo
Операционные процессы и информационная безопасность De Novo подтверждены международной и государственной сертификацией и соответствуют требованиям корпоративного бизнеса
Работа в De Novo
Партнерство
Контакты
Главная Глосарій Virtual GPU (vGPU) – что это?
Virtual GPU (vGPU) – что это?

Virtual GPU (vGPU) – что это?

2026-05-08

Virtual GPU (vGPU) — это технология, которая позволяет распределять ресурсы одного физического графического процессора между несколькими виртуальными машинами или приложениями, обеспечивая изолированный доступ к вычислительным и графическим возможностям GPU. В такой архитектуре vGPU реализуется на уровне гипервизора или специализированных драйверов, что позволяет эффективно использовать аппаратные ресурсы, контролировать производительность и обеспечивать многопользовательский доступ к GPU в рамках одного сервера. Подход базируется на концепции виртуализации графического процессора, которая объединяет аппаратные и программные механизмы для распределения ресурсов без существенных потерь производительности, включая поддержку профилей GPU, определяющих доступный объём видеопамяти, количество вычислительных ядер и приоритет доступа к ресурсам.

В практических сценариях Virtual GPU используется для виртуальных рабочих столов (VDI), инженерных приложений (CAD/CAE), 3D-визуализации, обработки видео, а также для AI/ML-нагрузок, где несколько пользователей или сервисов одновременно работают с GPU. Такая модель позволяет оптимизировать использование дорогостоящего оборудования, централизовать управление инфраструктурой, обеспечить гибкое масштабирование и интеграцию с облачными или гибридными средами. Дополнительно vGPU поддерживает сценарии динамического перераспределения ресурсов, интеграцию с системами оркестрации (например, Kubernetes через GPU-операторы) и мониторинг производительности, что позволяет поддерживать стабильное качество сервиса, прогнозировать нагрузку и эффективно управлять ресурсами в средах с высокой плотностью вычислений.

© 2008—2026 De Novo (ТОВ «Де Ново»)