GPUパーティショニング（ジーピーユーパーティショニング）

GPUパーティショニングは、単一の物理GPUを複数の独立した仮想GPU（vGPU）に分割し、複数のユーザーやアプリケーションが同時に利用できるようにする技術です。クラウドやVDI環境で重要な役割を果たします。

SR-IOV（Single Root I/O Virtualization）

• ハードウェア分割: PCIe仮想機能（VF）
• ネイティブ性能: オーバーヘッド最小
• Intel GVT-g: Iris Xe Graphics対応
• AMD MxGPU: Radeon Pro対応

API仲介型

• NVIDIA vGPU: GRID/vComputeServer
• ソフトウェア層: ドライバーレベル分割
• 柔軟な割当: 動的リソース調整
• 管理機能: 詳細な監視・制御

時分割方式

• Windows GPU-P: Hyper-V統合
• タイムスライス: GPU時間を分割
• コンテキスト切替: ミリ秒単位
• 簡易実装: 特別なハードウェア不要

NVIDIA vGPU

# プロファイル例（RTX A5000）
nvidia-smi vgpu -c
- A5000-1Q: 1GB VRAM, 1仮想GPU
- A5000-2Q: 2GB VRAM, 12仮想GPU
- A5000-4Q: 4GB VRAM, 6仮想GPU
- A5000-8Q: 8GB VRAM, 3仮想GPU

Hyper-V GPU-P

# Windows Server 2022での設定
Add-VMGpuPartitionAdapter -VMName "VM1"
Set-VMGpuPartitionAdapter -VMName "VM1" -MinPartitionVRAM 1024MB -MaxPartitionVRAM 2048MB

VDI（仮想デスクトップ）

クラウドゲーミング

• GeForce NOW: RTX 3080相当を分割
• Xbox Cloud: カスタムAMD GPU
• 低遅延: 専用スケジューラー

AI/ML開発

# CUDA MPS（Multi-Process Service）例
# 複数プロセスでGPU共有
os.environ['CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY'] = '/tmp/nvidia-mps'
os.environ['CUDA_MPS_LOG_DIRECTORY'] = '/tmp/nvidia-log'

オーバーヘッド

リソース分離

1. メモリ: 完全分離または共有プール
2. 演算器: 時分割またはSM分割
3. 帯域幅: QoS制御可能
4. エンコーダー: 専用または共有

ライセンス

• NVIDIA: vGPUライセンスサーバー必要
• AMD: MxGPUはライセンス不要
• Intel: GVT-gはオープンソース

監視ツール

# NVIDIA vGPU監視
nvidia-smi vgpu -q
# 使用率、温度、エラー確認

# GPU使用統計
nvidia-smi vgpu -p
# プロセスごとの使用状況

技術的制限

1. VRAM上限: 物理メモリ以下
2. 同時VM数: GPU依存（最大32程度）
3. 機能制限: 一部API非対応
4. 移行制限: vGPUライブマイグレーション困難

互換性

• ゲーミングGPU: 多くは非対応
• プロフェッショナル: 主要対応
• コンシューマー向け: 限定的

1. 適切なサイジング: ワークロード分析
2. プロファイル選択: 用途別最適化
3. 監視体制: リソース使用率追跡
4. 更新計画: ドライバー・ファームウェア

• より細かい粒度: 1GB未満の分割
• 動的再構成: 稼働中のリソース変更
• AI最適化: 推論専用パーティション
• 標準化: クロスベンダー仕様