新型 GPU 云桌面的準確定義

本文來自“新型GPU云桌面發展白皮書（2023）”，“GPU原理及在云桌面中的應用”。給出了新型 GPU 云桌面的準確定義，深入分析了其相較傳統云桌面的核心價值，同時描繪了產業生態。在實踐方面，重點介紹了新型 GPU 云桌面的技術架構與關鍵技術要點，并梳理了教育、泛行業辦公等典型場景的應用案例，通過量化數據直觀展現這項技術的優勢。最后，針對 GPU 的發展作出總結與展望。

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云桌面是一種基于云計算的桌面交付模式，在該模式下，通過將計算機桌面進行虛擬化，把個人計算環境集中存儲于數據中心，為用戶提供按需分配、快速交付的桌面，用戶使用終端設備通過網絡訪問該桌面。與傳統電腦終端相比，云桌面存在如下優勢：

一是提升靈活性，云桌面能夠突破地域與終端的限制，隨時隨處接入辦公環境，滿足數字社會旺盛的混合辦公需求；

二是保障安全性，采用云桌面能夠將信息的全生命周期流轉控制在安全范圍內，同時人員的權限與操作將充分滿足合規要求；

三是增強可維護性，云桌面能夠實現對應用的統一下發、更新與管理等操作，無需頻繁維護大量終端軟硬件，顯著優化管理效率；

四是節約成本，無需采購大量計算機終端，采購費用大大降低，同時借助云計算技術能夠充分統籌閑置資源，有效提高全局資源利用率。

一、基于 GPU 的新型云桌面概述

新型 GPU 云桌面是一種基于 GPU 虛擬化技術的云桌面，通過將一塊物理 GPU 切分成多個虛擬 GPU，并發服務于多路云桌面負載，相當于讓每一路傳統云桌面能夠享有獨立的 GPU。與傳統云桌面相比，新型 GPU 云桌面充分利用 GPU 強大的圖形渲染、視頻編解碼、AI 計算等能力，性能更強、體驗更佳，將全面提升用戶的工作效率和使用體驗。

與傳統的云桌面服務器相比，新型 GPU 云桌面的核心價值如下：

1、最大化硬件效用：帶有圖形界面的應用程序通常需要相關圖形處理運算，如果沒有 GPU 來協助 CPU 執行這些任務，CPU 會消耗大量的計算資源導致系統變慢，響應時間變長，影響用戶體驗。

基于同樣規格要求的 CPU 服務器，在主流用戶體驗基線值在 1080P 窗口分辨率25FPS 下，新型 GPU 云桌面最大并發數可以穩定支持 40 路，而傳統云桌面在各類應用場景下均與新型 GPU 云桌面在最大并發支持路數上差距明顯，在滿足視頻體驗基線的情況下，只能支持 13 路用戶。

2、提升用戶操作體驗：利用 GPU 加速技術，新型 GPU 云桌面可以支持更復雜的圖形應用程序和 3D 模型等, 適用范圍更廣。

3、擴大應用適配范圍：隨著技術的進步，GPU 已成為物理機的標準配置，眾多軟件廠商在開發時都假設硬件具有足夠的圖形支持能力，因此編寫的軟件可以通過 GPU 并行計算能力進一步提升用戶體驗，這使得傳統 CPU 云桌面無法較好支持現代軟件的運行。

新型 GPU 云桌面的產業生態如下：

1、硬件供應商：與傳統云桌面不同，GPU 作為新型 GPU 云桌面最為關鍵的基礎設施，是云桌面產業中的關鍵參與者。NVIDIA、AMD、摩爾線程等廠商通過提供高性能的 GPU 芯片和驅動程序等技術支持，為云桌面提供了強大的圖形性能和計算能力。

2、虛擬化軟件提供商：桌面虛擬化技術是實現云桌面技術的核心技術，它可以將用戶的桌面環境虛擬化到云端，然后通過網絡將虛擬桌面傳輸到用戶終端。海外市場上主要的桌面虛擬化技術及云桌面解決方案包括：QEMU-KVM、VMware Horizon、Citrix Virtual Apps and Desktops、Microsoft RDS 等。

3、云桌面解決方案提供商：從國內市場看，天翼云、新華三、銳捷、深信服、聯想 AIO 云計算、庭宇科技、華云、酷棧、麒麟信安、澤塔云、首都在線、云宏、安超云等均在推出國產云桌面的整體解決方案。

二、基于GPU 的新型云桌面技術方案

新型GPU 云桌面宜滿足以下四方面的需求：

1、圖形圖像渲染：新型 GPU 云桌面利用 GPU 強大的渲染功能可以為應用程序提供更優的圖形性能和更高質量的視覺效果。在各種專業領域，如教育、數字辦公等行業，GPU 也可以大大提高圖形圖像渲染的效率和精度，從而提高工作效率和準確性。

2、智能多媒體編解碼：新型 GPU 云桌面利用 GPU 強大的智能多媒體解碼功能，可分擔 CPU 密集工作，視頻解碼速度更快，用戶在遠程訪問虛擬桌面時能夠獲得與本地設備相同的視頻觀看體驗。

3、科學計算與物理仿真：新型 GPU 云桌面可以提供傳統云桌面無法實現的科學計算與物理仿真功能，并提供高質量、流暢的物理仿真和計算體驗，提高工作效率，同時在數據管理、分析和可視化方面也能提供更高的性能。

4、人工智能深度學習：由于人工智能深度學習需要高效的計算和圖形處理能力，新型 GPU 云桌面可以利用 GPU 硬件加速技術，提供更高效快速的計算能力。

三、新型GPU云桌面技術架構解析

基于 GPU 的新型云桌面整體架構包含以下組件：

1、服務器：與傳統云桌面不同，GPU 作為重要的算力被加入到云桌面解決方案中，并作為整個架構的關鍵部分，提供硬件的集群化功能。相較于 CPU 服務器能夠提供更高性能的計算、圖形和視頻處理能力，顯著提升云桌面的應用性能。

2、虛擬化層：用于將物理硬件的算力分配給多個用戶，并確保每個用戶都可以獨立地訪問自己的虛擬桌面。同時，通過 GPU 虛擬化技術可以將 GPU 以 1 對 1 或 1 對 N 的方式分配給不同的節點，以服務于不同的終端。達到服務器支持多路并行的計算能力。

3、連接層：連接層是介于客戶端和服務器之間的中間件，負責建立雙方之間的通信連接，并確保數據傳輸的安全性和分定性。

4、客戶端：客戶端是運行在用戶設備上的軟件，用于連接到遠程虛擬桌面。

虛擬化是新型 GPU 云桌面的基礎，物理 GPU 只有具備虛擬化功能才能滿足數據中心的需求。虛擬 GPU 功能與物理 GPU 設備形態上完全一致，向上可以支持虛擬機中的業務運行。虛擬化系統的架構圖如下所示：

GPU 虛擬機化主要由五部分構成：物理 GPU 設備、虛擬 GPU設備、GPU 驅動（GPU Host 驅動和 GPU Guest 驅動）、GPU 管理工具和屏幕抓取與編碼一體開發接口。

在帶有物理 GPU 的服務器上，通過 GPU 驅動程序和 GPU 管理工 具 將 物 理 GPU 虛 擬 化 ， 以 PCIe方式添加至虛擬機中。在虛擬機中，配合 GPU 驅動程序使主流操作系統和應用軟件對虛擬化無感知，與物理機使用體驗一致。

四、新型 GPU 云桌面關鍵技術研究

新型 GPU 云桌面的關鍵技術包括 GPU 虛擬化、GPU 靈活切分、GPU 動態彈性切分、遠程協議加速、渲染加速五部分。

1、GPU 虛擬化

GPU 虛擬化技術即允許多個虛擬機實例共享同一個物理 GPU設備。通過將 GPU 資源邏輯地劃分為多個可供不同虛擬機客戶使用的 GPU 資源池，以滿足更多用戶同時訪問 GPU 資源并共享 GPU 加速的能力。

2、靈活切分技術

傳統的 GPU 虛擬化技術只能實現對 GPU 資源的均分，這對于使用 vGPU 的虛擬機來說性能需要保持一致，在一些應用場景下不能滿足虛擬機靈活分配的需求。相比而言，靈活切分技術對應用場景支持更加友好。

3、GPU 動態彈性切分

GPU 動態彈性切分是一種云計算資源管理和調度技術，可以根據實際業務需求隨時申請、分配、釋放 vGPU 資源，以滿足不同規模、不同時段的業務需求，實現資源按需調用、彈性分配。

4、遠程協議

通過遠程協議技術實現對云端桌面的訪問和控制，與傳統桌面相比新型 GPU 云桌面可以利用 GPU 編碼功能對協議進行流化，以提高圖像傳輸速度和質量。GPU 可為云桌面提供多路視頻編碼能力，幫助加速云桌面協議提供多路實時視頻低延時交流的體驗。GPU 在編碼性能方面是 CPU 的 10 倍，使得新型 GPU 云桌面能夠提供足夠的編碼算力以支持協議流化的需求。

5、渲染加速

相比于 CPU，GPU 更適合處理 2D/3D 圖形計算。標準的圖形化應用通常使用 DirectX/OpenGL/Vulkan 等圖形 API 開發，GPU 可以從硬件層面針對這些圖形 API 開發的 2D/3D 圖形應用進行加速，快速地進行渲染處理，同時也能夠處理大規模場景、大量多邊形、復雜材質和紋理等高強度的 3D 渲染任務，其渲染速度遠超 CPU。
責任編輯：彭菁