AMD MxGPU — аппаратная виртуализация GPU без лицензий

Введение

Виртуализация графики — это целая индустрия, которая продолжает набирать обороты, находя применение в самых разных областях: от виртуальных рабочих столов (VDI) и графического дизайна до задач инференса искусственного интеллекта и сложных научных симуляций. Nvidia, будучи монополистом в области графики, предлагает проприетарные решения в виде vGPU и MIG, однако их модель лицензирования и проприетарные ограничения подходят далеко не всем. AMD свой, альтернативный путь: технологию MxGPU, которая представляет собой аппаратную платформу для виртуализации GPU, основанную на открытом стандарте SR-IOV и не требующую лицензионных платежей. В этой статье мы разберемся, что такое AMD MxGPU, в чем ее ключевые особенности, какие GPU ее поддерживают и где использование этой технологии наиболее уместно.

Что такое AMD MxGPU и как она работает

AMD MxGPU (Multiuser GPU) — это технология аппаратной виртуализации графических процессоров AMD, базирующаяся на открытом стандарте Single Root I/O Virtualization (SR-IOV), разработанном консорциумом PCI-SIG. Суть AMD MxGPU заключается в том, что одна физическая видеокарта AMD может быть аппаратно разделена между несколькими виртуальными машинами, которые получают доступ к ее ресурсам (памяти, вычислительной мощности). Каждая виртуальная машина получает выделенную виртуальную функцию, работающую напрямую через интерфейс PCIe. В отличие от программных решений виртуализации, такой подход обеспечивает минимальные задержки, гарантированную изоляцию ресурсов и процессов между каждой виртуальной машиной и, что очень важно, полное отсутствие необходимости в дополнительных лицензиях на саму технологию виртуализации GPU, что выгодно отличает ее от платформы vGPU от Nvidia.

Поддерживаемые видеокарты

Как и в случае с Nvidia vGPU, технология AMD MxGPU не совместима с потребительскими видеокартами и может работать только на профессиональных графических ускорителях корпоративного уровня. Вот какие корпоративные графические решения серии AMD Instinct поддерживают технологию MxGPU:

• MI210X.
• MI300X.
• MI325X.
• MI350X.

Эти GPU, ориентированные на использование в секторе ИИ (обучение и инференс) HPC (вычисления и симуляции), полностью совместимы с технологией аппаратной виртуализации через MxGPU/SR-IOV, а также поддерживают работу с программными стеками OpenCL или ROCm для разработки ИИ-приложений, однако они не предназначены для вывода графики из-за специфики их использования. Вследствие этого данные решения не поддерживают графические API, такие как DirectX, OpenGL или Vulkan.

Ситуация в корне меняется, если рассматривать поддержку MxGPU на профессиональных графических ускорителях серии Radeon Pro. Несмотря на то, что современные профессиональные ускорители AMD, начиная с архитектуры RDNA, не поддерживают аппаратную виртуализацию, старая модель Radeon Pro V620 все же совместима с технологией MxGPU. Стоит отметить, что Radeon Pro V620 базируется на графических процессорах Navi21 (они же используются в RX 6800 XT), которые вышли еще в 2021 году и не были ориентированы на сектор ИИ. В отличие от ИИ-ускорителей Instinct, Radeon Pro V620 полностью совместима с графическими API, таким как OpenGL, DirectX, Vulkan, однако она не поддерживает ИИ-стеки, что делает это решение пригодными только для ускорения графических приложений в виртуальных рабочих станциях для 3D-графики, дизайна, работы с CAD/CAE.

Другими словами, для вычислительных задач, таких как ИИ, HPC и симуляции, подойдут решения линейки Instinct. Для любых сценариев, требующих графического ускорения в виртуальных средах, например, VDI, дизайн или CAD, единственным решением от AMD является Radeon Pro V620 MxGPU. Использовать Instinct в качестве GPU с графическим выводом невозможно.

Примеры сценариев использования

Технология MxGPU находит применение в двух основных направлениях, определяемых типом используемого GPU:

• На картах Instinct: Идеально для запуска распределенного ИИ-инференса в изолированных средах, выполнения ресурсоемких научных симуляций и создания вычислительных кластеров, где основная нагрузка ложится на OpenCL. Например, компания может использовать сервер с картами MI350, разделенными через MxGPU до 16 виртуальных инстансов (16 на один GPU), для параллельного инференса больших языковых моделей.
• На Radeon Pro V620 MxGPU: Основное применение — создание виртуальных рабочих станций для работы с графикой, построение VDI-инфраструктуры для пользователей, работающих с 3D-графикой, поддержка инженерных приложений CAD/CAE. Например, дизайн-студия может развернуть инфраструктуру на базе VMware с картами V620, предоставляя дизайнерам доступ к мощным графическим ресурсам.

Почему MxGPU — это альтернатива MIG, а не vGPU

Глядя на возможности аппаратной виртуализации от Nvidia, может возникнуть соблазн сравнить MxGPU с технологией vGPU от Nvidia. Однако это сравнение будет в корне некорректным по своей сути. Архитектурно MxGPU гораздо ближе к технологии Nvidia MIG, так как они обе реализуют аппаратное разделение физического GPU на изолированные экземпляры:

• NVIDIA vGPU — это программная виртуализация, работающая на уровне драйвера. Она требует обязательного приобретения дорогостоящих лицензий NVIDIA vGPU.
• NVIDIA MIG — это аппаратное разделение вычислительного ядра GPU на изолированные экземпляры (инстансы). Лицензии на саму технологию MIG не требуются, так как она интегрирована в архитектуру GPU на уровне компонентов.
• AMD MxGPU — это аппаратное разделение GPU на уровне PCIe через стандарт SR-IOV. Как и MIG, технология MxGPU не требует никаких дополнительных лицензий на использование.

Итоговое сравнение AMD MxGPU, NVIDIA MIG и NVIDIA vGPU

Рассмотрим ключевые характеристики этих технологий виртуализации GPU с помощью удобной таблицы:

Характеристика	AMD MxGPU	NVIDIA MIG	NVIDIA vGPU
Тип виртуализации	Аппаратная (SR-IOV)	Аппаратная (внутри GPU)	Программная (драйвер)
Лицензии	❌ Не нужны	❌ Не нужны	✅ Обязательны
Поддержка графики	Только на V620	Ограниченно	✅ Да
CUDA	❌ Нет	✅ Да	✅ Да
ROCm / OpenCL	✅ Да	❌ Нет	❌ Нет
Изоляция между VM	✅ Аппаратная	✅ Аппаратная	⚠️ Частичная

Пошаговая настройка AMD MxGPU

Развертывание инфраструктуры на базе AMD MxGPU включает следующие основные этапы:

1. Поддержка железа: Убедитесь, что используемая видеокарта (AMD Instinct MIxx или Radeon Pro V620) и материнская плата (рекомендуется на базе AMD EPYC) поддерживают технологию MxGPU.
2. Активация в BIOS/UEFI: Включите поддержку SR-IOV и IOMMU в настройках BIOS/UEFI вашего сервера.
3. Выбор гипервизора: Установите и настройте совместимый гипервизор. Поддерживаются KVM, Proxmox VE, VMware ESXi, Microsoft Hyper-V и платформы вроде OpenStack.
4. Назначение виртуальной функции: Сконфигурируйте гипервизор для создания виртуальных функций на физической карте и назначьте эти функции нужным виртуальным машинам. Обычно это делается через механизм vfio-pci.
5. Установка драйверов внутри ВМ: Внутри каждой виртуальной машины установите соответствующие драйверы AMD: драйверы ROCm для карт серии Instinct или AMD Enterprise Driver для Radeon Pro V620 MxGPU.
6. Дополнительная настройка: При необходимости настройте инструменты мониторинга производительности и распределения ресурсов (QoS) для распределения нагрузки между виртуальными машинами.

Выводы

AMD MxGPU представляет собой мощное, и при этом полностью открытое решение для аппаратной виртуализации графических ускорителей AMD, свободное от каких-либо лицензионных или проприетарных ограничений производителя. По своей архитектуре и принципам работы она является прямой альтернативой аппаратной Nvidia MIG, а не программной Nvidia vGPU, предлагая безопасное, стабильное и изолированное разделение ресурсов GPU между виртуальными машинами. Однако не стоит забывать, что для успешного внедрения и использования MxGPU, важно правильно выбрать аппаратную платформу. Современные ИИ-ускорители линейки Instinct предназначены исключительно для вычислительных задач в области ИИ и HPC, а устаревшие GPU Radeon Pro V620 MxGPU для рабочих станций подойдут только для виртуализации графики. Такой подход позволяет подобрать оптимальную платформу виртуализации GPU под конкретные требования, обеспечивая высокую производительность, безопасность и удобство управления инфраструктурой без каких-либо лицензионных издержек.