1. NVIDIA vGPU技术：NVIDIA vGPU技术通过硬件和软件结合的方式，允许多个虚拟机共享一个物理GPU。这种技术支持多种虚拟化平台，如Citrix Hypervisor、VMware vSphere ESXi等，并提供了细粒度的GPU资源分配能力。NVIDIA vGPU技术还支持不同的配置文件和显存大小，以适应不同的应用场景。
2. MIG（Multi-Instance GPU）技术：MIG技术通过硬件隔离的方式，将单个物理GPU划分为多个独立的实例，每个实例可以被不同的虚拟机使用。这种方式提高了GPU资源的利用率，并支持故障隔离。
3. 用户态虚拟化：这种技术通过拦截CUDA Driver API的调用，实现显存和算力资源的隔离。它基于开源技术，支持更小粒度的资源切割，但需要针对不同的CUDA版本进行适配。
4. rCUDA远程GPU虚拟化框架：rCUDA允许CUDA应用程序访问远程节点上的GPU，使应用程序无法区分虚拟GPU和真实GPU。该框架存在性能下降和需要不断更新以支持新版本CUDA的局限性。
5. GVirtuS：GVirtuS通过CUDA封装库和高性能通信渠道，提高了GPU虚拟化的性能。它支持多种虚拟化平台，如KVM、Xen和VMware。
6. GVM（GPU Virtual Machine） ：GVM通过引入自己的虚拟化基础设施，实现了GPU资源的虚拟化。它在主机操作系统中运行，负责初始化虚拟GPU并管理与物理GPU的交互。
7. Pegasus和Shadowfax：这些技术通过引入加速器虚拟CPU（aVCPU）的概念，将虚拟化加速器作为可调度和共享的第一级实体。Shadowfax进一步支持远程GPU计算，允许应用程序跨越节点边界运行。
8. 硬件辅助GPU虚拟化：通过GPU制造商提供的vGPU技术实现，允许对GPU资源进行细粒度切分，每个虚拟机根据需要获取部分GPU资源。
9. 软件层GPU虚拟化：通过gVirt或RIVA等软件，通过API拦截和重定向的方式让多个虚拟机共享一个物理GPU。
10. GPU直通技术：通过将GPU直接分配给特定的虚拟机，使其独占使用GPU资源。这种方式适用于需要高性能图形处理的应用场景。
这些技术各有优缺点，适用于不同的应用场景。例如，NVIDIA vGPU技术适用于AI、深度学习和数据科学等高负载工作负载，而MIG技术则更适合需要高资源利用率和故障隔离的场景。
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