1. 提高GPU利用率和资源效率：通过GPU虚拟化技术，可以在不增加物理GPU数量的情况下，将GPU资源在多个虚拟机（VM）之间共享。这不仅提高了GPU的利用率，还减少了空闲GPU带来的能源浪费。例如，使用远程GPU虚拟化机制可以显著提高集群的整体吞吐量，并降低能源消耗，最高可达40%。
2. 增强灵活性和可扩展性：GPU虚拟化允许在任何节点问GPU资源，从而增加了系统的灵活性。例如，NVIDIA的vGPU技术通过优化调度器平衡多虚拟机间的GPU资源分配，提高了整体利用率。使用PCI Pass-Through和SR-IOV等技术可以实现高效的GPU共享，支持多VM间的并发访问。
3. 性能优化与调度挑战：虽然GPU虚拟化带来了许多优势，但也面临一些性能和调度上的挑战。例如，频繁的页面表更新会导致性能开销增加，而优化的虚拟化方案如gHyvi可以通过减少陷阱和模拟来提升性能。现有的工作负载管理工具尚未完全支持虚拟GPU的调度，需要进一步改进。
4. 安全性与攻击防护：GPU虚拟化框架虽然提供了安全隔离机制，但仍可能面临拒绝服务攻击的风险。需要引入更细粒度的访问控制措施来保护系统。
5. 成本效益与用户体验：GPU虚拟化能够降低硬件采购和维护成本，同时提升用户体验。例如，在VDI环境中，GPU加速显著改善了终端用户的延迟和响应时间，提高了整体用户体验。
6. 技术局限性与未来方向：尽管GPU虚拟化在云计算和高性能计算中展现出巨大潜力，但其可扩展性和性能仍受到一定限制。例如，部署大量vGPU可能会对性能产生负面影响，需要进一步研究和优化。
GPU服务器扩展通过虚拟化技术显著提升了虚拟化环境的资源利用率、灵活性和性能，但也带来了调度、安全性和技术局限性的挑战。未来的研究需要在优化调度算法、增强安全性和提升性能方面进行深入探索。
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