OpenStack中GPU虚拟化

详细的步骤来实现在OpenStack中GPU虚拟化：

1. 配置基础设施：首先，在OpenStack环境的计算节点上安装适当的GPU驱动程序和CUDA库。这些软件包通常由显卡供应商提供，并且必须与操作系统和其他组件一起进行正确配置。

   对于NVIDIA GPU，请使用sudo apt-get install nvidia-driver-<version>（例如nvidia-driver-440）命令来安装驱动程序。对于AMD GPU，则需要按照其官方文档中提供的说明进行安装。

2. 安装Nova Compute插件：为了支持GPU虚拟化，您需要安装适当的Nova Compute插件。例如，“nova-compute-nvidia”是一个用于NVIDIA GPU的流行选项。

   可以通过以下命令来安装该插件：

   sudo apt-get install nova-compute-nvidia
   

3. 配置Neutron网络服务：接下来，您需要配置Neutron以支持GPU虚拟化所需的网络功能。这可能涉及到创建额外的网络或端口以便将VMs连接到物理显卡上。

   例如，如果要让VM能够访问物理显卡，则可以在Neutron中创建新类型 of port - 物理直连端口(Passthrough Port) 。此类端口不会被 Open vSwitch 拦截，而是直接传递到物理设备中。

   可以使用以下命令创建一个名为passthrough_port_network的网络和一个新端口类型：

   neutron net-create passthrough_port_network --provider:network_type=vlan
   neutron port-create --binding-profile '{"capabilities": {"switchdev": true}}' --binding:vnic-type direct passthrough_port_network
   

4. 创建Flavor：然后，在OpenStack中创建一个新Flavor（即资源规格），并指定要使用哪种类型的GPU作为其中一部分参数。例如，可以按照以下方式定义具有一张NVIDIA Tesla V100卡片的虚拟机实例:

    openstack flavor create gpu.flavor.auto vcpus=8 ram=32768 disk=40 \
    	--property "accelerator:type=nvidia" \
    	--property "accelerator:model=Tesla V100"
   

5. 启动实例：最后，在启动VM实例时，请选择相应地Flavor并设置附加属性以指示该VM需要访问物理GPU设备。如果所有设置都正确，则新建立 VM 实例将能够使用已经分配给它们 的 GPU 资源。

请注意，在执行此操作之前，请务必查看 OpenStack 官方文档，并遵循最佳做法来确保成功实现了 GPU 虚拟化技术方案。