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GPU虚拟化方案是一种技术，它允许多个用户或应用程序共享同一块物理GPU，从而提高资源利用率和降低成本。GPU虚拟化技术通过在硬件层面或软件层面模拟GPU资源，使得每个虚拟机或容器都能够获得独立的GPU资源，以执行图形或计算密集型任务。

以下是几种常见的GPU虚拟化方案：

NVIDIA GRID (vGPU)：NVIDIA提供的虚拟GPU解决方案，允许多个虚拟桌面或应用程序共享同一块物理GPU。

NVIDIA MPS (Multi-Process Service)：一种技术，允许多个用户同时使用同一块GPU，但通常用于并行计算任务。

cGPU (Cloud GPU)：阿里云的GPU虚拟化技术，它允许物理GPU资源按需划分给不同的容器或虚拟机，支持基于权重的调度策略。

vCUDA：一种虚拟化技术，允许在虚拟机中创建物理GPU的逻辑映像，实现GPU资源的细粒度划分和再利用。

MIG (Multi-Instance GPU)：NVIDIA的一种技术，可以将单个GPU分片为多个完全隔离的实例，提高GPU的利用率。

Time-Slicing GPU：时间共享GPU，通过在时间维度上分割GPU资源，实现多个用户或任务的共享。

GPU直通 (Pass-Through)：将物理GPU直接分配给某个虚拟机使用，这种方式下虚拟机能够直接访问GPU硬件，性能接近非虚拟化条件。

软件模拟 (如sGPU)：通过软件模拟GPU的功能，但这种方式性能损失较大，通常不用于生产环境。

这些方案各有优缺点，选择哪种方案取决于具体的应用场景和性能需求。例如，vGPU和MIG适用于需要隔离和安全性的虚拟桌面或图形密集型应用，而vCUDA和cGPU更适合于需要灵活资源分配和调度的计算密集型任务。

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