{"id":2761,"date":"2026-08-25T09:02:05","date_gmt":"2026-08-25T07:02:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/?p=2761"},"modified":"2026-09-01T09:16:20","modified_gmt":"2026-09-01T07:16:20","slug":"wirtualizacja-gpu-vgpu-vs-fizyczny-uklad-gpu-kiedy-dzielic-akcelerator-na-mniejsze-instancje-a-kiedy-postawic-na-wylacznosc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wirtualizacja-gpu-vgpu-vs-fizyczny-uklad-gpu-kiedy-dzielic-akcelerator-na-mniejsze-instancje-a-kiedy-postawic-na-wylacznosc\/","title":{"rendered":"Wirtualizacja GPU (vGPU) vs. fizyczny uk\u0142ad GPU \u2013 kiedy dzieli\u0107 akcelerator na mniejsze instancje, a kiedy postawi\u0107 na wy\u0142\u0105czno\u015b\u0107"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" id=\"rank-math-toc\"><h2>Spis tre\u015bci<\/h2><nav><ul><li class=\"\"><a href=\"#v-gpu-a-bare-metal-gpu-wyjasnienie-definicji\">vGPU a bare-metal GPU \u2013 wyja\u015bnienie definicji<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#podzial-zasobow-gpu-w-srodowisku-v-gpu\">Podzia\u0142 zasob\u00f3w GPU w \u015brodowisku vGPU<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#wplyw-wirtualizacji-na-wydajnosc\">Wp\u0142yw wirtualizacji na wydajno\u015b\u0107<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#wspoldzielenie-gpu-kiedy-moze-powodowac-problemy\">Wsp\u00f3\u0142dzielenie GPU \u2013 kiedy mo\u017ce powodowa\u0107 problemy?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#kiedy-warto-wybrac-v-gpu\">Kiedy warto wybra\u0107 vGPU?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#kiedy-warto-wybrac-fizyczny-uklad-gpu\">Kiedy warto wybra\u0107 fizyczny uk\u0142ad GPU?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#bezpieczenstwo-i-koszty-utrzymania\">Bezpiecze\u0144stwo i koszty utrzymania<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#wybor-miedzy-v-gpu-a-fizycznym-gpu-na-co-zwrocic-uwage\">Wyb\u00f3r mi\u0119dzy vGPU a fizycznym GPU \u2013 na co zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119?<\/a><ul><li class=\"\"><a href=\"#wydajnosc-i-przewidywalny-czas-dzialania\">Wydajno\u015b\u0107 i przewidywalny czas dzia\u0142ania<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#wykorzystanie-gpu-i-elastycznosc\">Wykorzystanie GPU i elastyczno\u015b\u0107<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#bezpieczenstwo-i-koszty-calkowite-tco\">Bezpiecze\u0144stwo i koszty ca\u0142kowite TCO<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class=\"\"><a href=\"#faq-odpowiedzi-na-czesto-zadawane-pytania\">FAQ \u2013 odpowiedzi na cz\u0119sto zadawane pytania<\/a><ul><li class=\"\"><a href=\"#1-czy-v-gpu-jest-wolniejsze-od-fizycznego-ukladu-graficznego\">Czy vGPU jest wolniejsze od fizycznego uk\u0142adu graficznego?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#2-czy-jedna-karte-gpu-mozna-wykorzystac-w-kilku-maszynach\">Czy jedn\u0105 kart\u0119 GPU mo\u017cna wykorzysta\u0107 w kilku maszynach?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#3-czy-v-gpu-nadaje-sie-do-trenowania-modeli-ai\">Czy vGPU nadaje si\u0119 do trenowania modeli AI?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#4-kiedy-najbardziej-oplaca-sie-v-gpu\">Kiedy najbardziej op\u0142aca si\u0119 vGPU?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#5-czy-bare-metal-oznacza-jeden-serwer-na-jedna-karte-gpu\">Czy bare-metal oznacza jeden serwer na jedn\u0105 kart\u0119 GPU?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wirtualizacja GPU pozwala podzieli\u0107 jeden fizyczny akcelerator mi\u0119dzy kilka maszyn wirtualnych. W modelu fizycznym (bare-metal) ca\u0142a karta graficzna jest natomiast przypisana bezpo\u015brednio do jednego systemu. Oba rozwi\u0105zania maj\u0105 inne zastosowania. vGPU pozwala lepiej wykorzysta\u0107 drogi sprz\u0119t i elastycznie przydziela\u0107 jego zasoby, natomiast bare-metal zapewnia pe\u0142ny dost\u0119p do mocy GPU i wi\u0119ksz\u0105 przewidywalno\u015b\u0107 dzia\u0142ania. Wyb\u00f3r odpowiedniego rozwi\u0105zania ma znaczenie mi\u0119dzy innymi w \u015brodowiskach VDI, AI\/ML i HPC, gdzie spos\u00f3b wykorzystania akceleratora mo\u017ce wp\u0142ywa\u0107 zar\u00f3wno na wydajno\u015b\u0107 aplikacji, jak i koszty infrastruktury.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W tym artykule wyja\u015bniamy, jak dzia\u0142aj\u0105 oba rozwi\u0105zania oraz jaki wp\u0142yw na wydajno\u015b\u0107 mo\u017ce mie\u0107 wirtualizacja. Dowiesz si\u0119 z niego tak\u017ce, kiedy warto wsp\u00f3\u0142dzieli\u0107 kart\u0119 GPU, a kiedy lepiej przeznaczy\u0107 j\u0105 w ca\u0142o\u015bci dla jednego systemu.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"v-gpu-a-bare-metal-gpu-wyjasnienie-definicji\" class=\"wp-block-heading\">vGPU a bare-metal GPU \u2013 wyja\u015bnienie definicji<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W modelu vGPU jedna fizyczna karta graficzna mo\u017ce by\u0107 wykorzystywana przez kilka maszyn wirtualnych. Specjalne oprogramowanie dzieli jej zasoby pomi\u0119dzy poszczeg\u00f3lne urz\u0105dzenia, przydzielaj\u0105c im okre\u015blon\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 pami\u0119ci GPU i mocy obliczeniowej.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W przypadku bare-metal GPU ca\u0142a karta jest przypisana do jednego systemu lub aplikacji. Otrzymuje ona bezpo\u015bredni dost\u0119p do zasob\u00f3w GPU, bez dzielenia ich z innymi maszynami. W \u015brodowisku wirtualnym mo\u017cna uzyska\u0107 taki efekt mi\u0119dzy innymi poprzez bezpo\u015brednie przypisanie karty do konkretnej maszyny.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">R\u00f3\u017cnica jest wi\u0119c prosta \u2013 vGPU pozwala wsp\u00f3\u0142dzieli\u0107 jedn\u0105 kart\u0119 mi\u0119dzy wiele system\u00f3w, a bare-metal zapewnia jednemu systemowi wy\u0142\u0105czny dost\u0119p do ca\u0142ego akceleratora.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"podzial-zasobow-gpu-w-srodowisku-v-gpu\" class=\"wp-block-heading\">Podzia\u0142 zasob\u00f3w GPU w \u015brodowisku vGPU<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wirtualizacja nie polega po prostu na przys\u0142owiowym podzieleniu zasob\u00f3w karty na p\u00f3\u0142. Oprogramowanie odpowiedzialne za wirtualizacj\u0119 musi kontrolowa\u0107, z jakiej cz\u0119\u015bci pami\u0119ci i mocy obliczeniowej GPU mo\u017ce korzysta\u0107 ka\u017cda maszyna wirtualna.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Naj\u0142atwiej zobrazowa\u0107 to na przyk\u0142adzie pami\u0119ci VRAM uk\u0142adu graficznego. Ka\u017cdej maszynie mo\u017cna przydzieli\u0107 okre\u015blon\u0105 jej ilo\u015b\u0107, dzi\u0119ki czemu jedna z nich nie mo\u017ce wykorzysta\u0107 ca\u0142ej dost\u0119pnej, kosztem innych. Trzeba jednak podzieli\u0107 r\u00f3wnie\u017c dost\u0119p do mocy obliczeniowej karty. System decyduje, kiedy poszczeg\u00f3lne maszyny mog\u0105 korzysta\u0107 z jej zasob\u00f3w i jak d\u0142ugo mog\u0105 to robi\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ograniczeniem mo\u017ce by\u0107 tak\u017ce po\u0142\u0105czenie mi\u0119dzy GPU a pozosta\u0142ymi podzespo\u0142ami serwera (PCIe). Je\u015bli wiele maszyn jednocze\u015bnie przesy\u0142a du\u017co danych mi\u0119dzy procesorem, pami\u0119ci\u0105 RAM i uk\u0142adem graficznym, mog\u0105 one konkurowa\u0107 o dost\u0119pn\u0105 przepustowo\u015b\u0107. W \u015brodowiskach wykorzystuj\u0105cych kilka kart GPU, szczeg\u00f3lnie przy zadaniach zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, znaczenie mo\u017ce mie\u0107 r\u00f3wnie\u017c NVLink lub inne szybkie po\u0142\u0105czenie mi\u0119dzy nimi \u2013 oba te rozwi\u0105zania pozwalaj\u0105 na sprawn\u0105 wymian\u0119 danych.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"wplyw-wirtualizacji-na-wydajnosc\" class=\"wp-block-heading\">Wp\u0142yw wirtualizacji na wydajno\u015b\u0107<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nowoczesne rozwi\u0105zania do wirtualizacji GPU mog\u0105 zapewnia\u0107 bardzo wysok\u0105 wydajno\u015b\u0107. Jednak nie nale\u017cy zak\u0142ada\u0107, \u017ce b\u0119dzie ona dok\u0142adnie taka sama jak w przypadku bezpo\u015bredniego wykorzystania ca\u0142ej karty GPU przez jeden system.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">R\u00f3\u017cnica w wydajno\u015bci zale\u017cy mi\u0119dzy innymi od zastosowanej technologii, sterownik\u00f3w, oprogramowania do zarz\u0105dzania maszynami wirtualnymi, sposobu podzia\u0142u GPU oraz rodzaju wykonywanych zada\u0144. W przypadku prostych zastosowa\u0144, takich jak wirtualne stanowiska pracy, r\u00f3\u017cnica mo\u017ce by\u0107 praktycznie niezauwa\u017calna. Przy zadaniach wymagaj\u0105cych maksymalnej mocy obliczeniowej, np. zwi\u0105zanych z trenowaniem modeli AI, nawet niewielkie ograniczenia mog\u0105 mie\u0107 wi\u0119ksze znaczenie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wa\u017cna jest r\u00f3wnie\u017c przewidywalno\u015b\u0107 wydajno\u015bci. Przy bezpo\u015brednim dost\u0119pie do GPU aplikacja korzysta z ca\u0142ych zasob\u00f3w przypisanej jej karty bez konieczno\u015bci dzielenia ich z innymi systemami. W przypadku vGPU kilka maszyn u\u017cywa tego samego urz\u0105dzenia, wi\u0119c spos\u00f3b przydzielania jego zasob\u00f3w mo\u017ce wp\u0142ywa\u0107 na czas wykonywania poszczeg\u00f3lnych zada\u0144.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"wspoldzielenie-gpu-kiedy-moze-powodowac-problemy\" class=\"wp-block-heading\">Wsp\u00f3\u0142dzielenie GPU \u2013 kiedy mo\u017ce powodowa\u0107 problemy?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Problem pojawia si\u0119 wtedy, gdy kilka system\u00f3w jednocze\u015bnie potrzebuje du\u017cej cz\u0119\u015bci tych samych zasob\u00f3w. Przy niewielkim obci\u0105\u017ceniu mo\u017ce by\u0107 to praktycznie niezauwa\u017calne, ale sytuacja zmienia si\u0119, gdy wiele zada\u0144 przez d\u0142u\u017cszy czas intensywnie wykorzystuje GPU.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142adem jest <a href=\"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/najtansze-serwery-dedykowane\/\">serwer dedykowany<\/a>, na kt\u00f3rym jedna maszyna wirtualna obs\u0142uguje model AI, druga zapewnia wirtualne stanowiska pracy, a trzecia wykonuje obliczenia. Je\u015bli wszystkie trzy systemy zaczn\u0105 intensywnie korzysta\u0107 z GPU w tym samym czasie, b\u0119d\u0105 musia\u0142y dzieli\u0107 mi\u0119dzy siebie jego zasoby. Mo\u017ce to wyd\u0142u\u017cy\u0107 czas wykonywania zada\u0144 i utrudni\u0107 przewidzenie, jak szybko zostan\u0105 one zako\u0144czone.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dlatego wsp\u00f3\u0142dzielenie zasob\u00f3w uk\u0142adu graficznego najlepiej sprawdza si\u0119 wtedy, gdy poszczeg\u00f3lne systemy maj\u0105 r\u00f3\u017cne okresy najwi\u0119kszego obci\u0105\u017cenia b\u0105d\u017a jasno okre\u015blone limity wykorzystania zasob\u00f3w. Je\u015bli kilka maszyn jednocze\u015bnie potrzebuje pe\u0142nej mocy GPU, lepszym rozwi\u0105zaniem mo\u017ce by\u0107 przypisanie ka\u017cdej z nich osobnego akceleratora.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"kiedy-warto-wybrac-v-gpu\" class=\"wp-block-heading\">Kiedy warto wybra\u0107 vGPU?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">vGPU sprawdza si\u0119 szczeg\u00f3lnie dobrze w \u015brodowiskach VDI, czyli takich, w kt\u00f3rych wiele os\u00f3b korzysta z wirtualnych stanowisk pracy wymagaj\u0105cych dodatkowej mocy graficznej. Pojedynczy u\u017cytkownik zazwyczaj nie wykorzystuje przez ca\u0142y czas ca\u0142ej karty, dlatego jeden akcelerator mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 kilka stanowisk. Dobrym zastosowaniem s\u0105 r\u00f3wnie\u017c \u015brodowiska deweloperskie i testowe. Kilka zespo\u0142\u00f3w mo\u017ce korzysta\u0107 z tego samego uk\u0142adu graficznego, otrzymuj\u0105c przydzielone dla siebie cz\u0119\u015bci jego zasob\u00f3w, bez konieczno\u015bci instalowania osobnej karty dla ka\u017cdej maszyny wirtualnej.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">vGPU ma sens tak\u017ce wtedy, gdy zale\u017cy nam na lepszym wykorzystaniu dost\u0119pnego sprz\u0119tu. Je\u015bli poszczeg\u00f3lne systemy s\u0105 najbardziej obci\u0105\u017cone o r\u00f3\u017cnych porach, jedna karta mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 je na zmian\u0119, zamiast pozostawa\u0107 niewykorzystana. Przed wyborem vGPU trzeba jednak sprawdzi\u0107 koszty licencji. W przypadku niekt\u00f3rych komercyjnych rozwi\u0105za\u0144 op\u0142aty za oprogramowanie mog\u0105 znacz\u0105co zwi\u0119kszy\u0107 ca\u0142kowite wydatki na utrzymanie infrastruktury.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"kiedy-warto-wybrac-fizyczny-uklad-gpu\" class=\"wp-block-heading\">Kiedy warto wybra\u0107 fizyczny uk\u0142ad GPU?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bezpo\u015bredni dost\u0119p do ca\u0142ej karty GPU najlepiej sprawdza si\u0119 w przypadku zada\u0144, kt\u00f3re przez d\u0142ugi czas potrzebuj\u0105 pe\u0142nej mocy obliczeniowej. Dotyczy to przede wszystkim:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>trenowania modeli AI,<\/li>\n\n\n\n<li>zaawansowanych oblicze\u0144 naukowych i in\u017cynierskich,<\/li>\n\n\n\n<li>niekt\u00f3rych zada\u0144 zwi\u0105zanych z przetwarzaniem du\u017cych zbior\u00f3w danych.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trenowanie modelu mo\u017ce wykorzystywa\u0107 GPU przez wiele godzin, a nawet dni. W takiej sytuacji dzielenie karty z innymi systemami zazwyczaj nie daje du\u017cych korzy\u015bci, a mo\u017ce ograniczy\u0107 szybko\u015b\u0107 wykonywania oblicze\u0144. Bare-metal mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c lepszym wyborem, gdy aplikacja wymaga kr\u00f3tkiego i przewidywalnego czasu odpowiedzi. Wy\u0142\u0105czny dost\u0119p do GPU oznacza, \u017ce inne systemy nie konkuruj\u0105 o jego zasoby, co u\u0142atwia utrzymanie stabilnej wydajno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kolejn\u0105 zalet\u0105 jest wi\u0119ksza kontrola nad ca\u0142ym \u015brodowiskiem. Mo\u017cna samodzielnie okre\u015bli\u0107 wersj\u0119 sterownik\u00f3w, oprogramowania potrzebnego do obs\u0142ugi GPU oraz bibliotek wykorzystywanych przez aplikacj\u0119. Ma to szczeg\u00f3lne znaczenie przy systemach AI i zaawansowanych obliczeniach, gdzie zgodno\u015b\u0107 poszczeg\u00f3lnych element\u00f3w oprogramowania b\u0119dzie mie\u0107 bezpo\u015bredni wp\u0142yw na dzia\u0142anie aplikacji.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"bezpieczenstwo-i-koszty-utrzymania\" class=\"wp-block-heading\">Bezpiecze\u0144stwo i koszty utrzymania<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">vGPU pozwala oddzieli\u0107 od siebie poszczeg\u00f3lne maszyny wirtualne, ale jednocze\u015bnie zwi\u0119ksza z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 ca\u0142ego \u015brodowiska. Trzeba zarz\u0105dza\u0107 m.in. oprogramowaniem do obs\u0142ugi maszyn wirtualnych, sterownikami GPU, przydzia\u0142em zasob\u00f3w, uprawnieniami oraz aktualizacjami. W przypadku bare-metal \u015brodowisko jest prostsze, poniewa\u017c jedna maszyna lub system otrzymuje bezpo\u015bredni dost\u0119p do ca\u0142ej karty graficznej. Je\u015bli wymagania bezpiecze\u0144stwa nakazuj\u0105 \u015bcis\u0142e oddzielenie poszczeg\u00f3lnych system\u00f3w, przypisanie osobnych akcelerator\u00f3w mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c u\u0142atwi\u0107 wykazanie takiej separacji podczas kontroli lub audytu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przy por\u00f3wnywaniu koszt\u00f3w nie nale\u017cy bra\u0107 pod uwag\u0119 wy\u0142\u0105cznie ceny kart GPU. W przypadku vGPU trzeba uwzgl\u0119dni\u0107 r\u00f3wnie\u017c licencje, oprogramowanie potrzebne do wirtualizacji, administracj\u0119 oraz ewentualn\u0105 konieczno\u015b\u0107 zastosowania wydajniejszego serwera. Bare-metal mo\u017ce wymaga\u0107 zakupu wi\u0119kszej liczby kart, ale jednocze\u015bnie upraszcza \u015brodowisko i cz\u0119sto ogranicza cz\u0119\u015b\u0107 dodatkowych koszt\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u017celi serwery maj\u0105 pracowa\u0107 we w\u0142asnym data center, w ca\u0142kowitym koszcie nale\u017cy uwzgl\u0119dni\u0107 tak\u017ce zasilanie, ch\u0142odzenie, \u0142\u0105czno\u015b\u0107 oraz fizyczne zabezpieczenie sprz\u0119tu. Dlatego warto w tym zakresie zda\u0107 si\u0119 na us\u0142ugi zewn\u0119trzne \u015bwiadczone przez profesjonalne <a href=\"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/\">centrum danych<\/a> \u2013 zapoznaj si\u0119 z ofert\u0105 Sprint Data Center.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"wybor-miedzy-v-gpu-a-fizycznym-gpu-na-co-zwrocic-uwage\" class=\"wp-block-heading\">Wyb\u00f3r mi\u0119dzy vGPU a fizycznym GPU \u2013 na co zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nie ma jednego rozwi\u0105zania, kt\u00f3re b\u0119dzie najlepsze w ka\u017cdym \u015brodowisku. Wyb\u00f3r zale\u017cy przede wszystkim od wymaganej wydajno\u015bci, sposobu wykorzystania GPU oraz potrzeby elastycznego przydzielania zasob\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"wydajnosc-i-przewidywalny-czas-dzialania\" class=\"wp-block-heading\">Wydajno\u015b\u0107 i przewidywalny czas dzia\u0142ania<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u017celi aplikacja potrzebuje maksymalnej mocy GPU, kr\u00f3tkiego czasu odpowiedzi i mo\u017cliwie stabilnej wydajno\u015bci, lepszym wyborem b\u0119dzie bare-metal. Je\u015bli wymagania s\u0105 mniejsze, a wsp\u00f3\u0142dzielenie zasob\u00f3w nie powoduje problem\u00f3w z wydajno\u015bci\u0105, vGPU zwykle zapewnia wi\u0119ksz\u0105 elastyczno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"wykorzystanie-gpu-i-elastycznosc\" class=\"wp-block-heading\">Wykorzystanie GPU i elastyczno\u015b\u0107<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u017celi karta GPU przez du\u017c\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 czasu pozostaje niewykorzystana, warto rozwa\u017cy\u0107 vGPU. Podzia\u0142 jej zasob\u00f3w pozwala wtedy obs\u0142ugiwa\u0107 kilka u\u017cytkownik\u00f3w lub maszyn wirtualnych za pomoc\u0105 jednej fizycznej karty.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u015bli natomiast GPU jest przez wi\u0119kszo\u015b\u0107 czasu intensywnie wykorzystywane, wsp\u00f3\u0142dzielenie przestaje dawa\u0107 du\u017c\u0105 korzy\u015b\u0107. W takiej sytuacji lepiej przeznaczy\u0107 kart\u0119 w ca\u0142o\u015bci dla jednego systemu i wykorzysta\u0107 jej pe\u0142n\u0105 moc.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"bezpieczenstwo-i-koszty-calkowite-tco\" class=\"wp-block-heading\">Bezpiecze\u0144stwo i koszty ca\u0142kowite TCO<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u017celi najwa\u017cniejsza jest \u015bcis\u0142a separacja system\u00f3w i pe\u0142na kontrola nad kart\u0105 GPU, bare-metal b\u0119dzie prostszym rozwi\u0105zaniem. Je\u015bli natomiast celem jest po\u0142\u0105czenie wielu system\u00f3w na jednym serwerze i lepsze wykorzystanie dost\u0119pnego sprz\u0119tu, vGPU obni\u017cy koszt przypadaj\u0105cy na pojedyncz\u0105 maszyn\u0119 lub u\u017cytkownika. W przypadku w\u0142asnej infrastruktury dobrym rozwi\u0105zaniem mo\u017ce by\u0107 <a href=\"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/kolokacja-serwerow-w-sdc\">kolokacja serwer\u00f3w<\/a>. Pozwala ona zachowa\u0107 kontrol\u0119 nad sprz\u0119tem i konfiguracj\u0105 GPU, a jednocze\u015bnie korzysta\u0107 z profesjonalnego zasilania, ch\u0142odzenia, \u0142\u0105czno\u015bci i zabezpiecze\u0144 centrum danych.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sprint Data Center oferuje serwery dedykowane oraz kolokacj\u0119 w ramach w\u0142asnej, nowoczesnej infrastruktury IT. Wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105c z nami, mo\u017cna dobra\u0107 spos\u00f3b wykorzystania GPU do charakteru wykonywanych zada\u0144 i zachowa\u0107 kontrol\u0119 nad fizycznym \u015brodowiskiem. Zapraszamy do kontaktu i zapoznania si\u0119 ze szczeg\u00f3\u0142ami oferty.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"faq-odpowiedzi-na-czesto-zadawane-pytania\" class=\"wp-block-heading\">FAQ \u2013 odpowiedzi na cz\u0119sto zadawane pytania<\/h2>\n\n\n\n<h3 id=\"1-czy-v-gpu-jest-wolniejsze-od-fizycznego-ukladu-graficznego\" class=\"wp-block-heading\">1. Czy vGPU jest wolniejsze od fizycznego uk\u0142adu graficznego?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mo\u017ce by\u0107 pewna r\u00f3\u017cnica w wydajno\u015bci, poniewa\u017c zasoby GPU s\u0105 wsp\u00f3\u0142dzielone i zarz\u0105dzane przez dodatkow\u0105 warstw\u0119 oprogramowania. Jej skala zale\u017cy jednak od zastosowanej technologii i rodzaju wykonywanych zada\u0144. Przy wymagaj\u0105cych obliczeniach warto por\u00f3wna\u0107 oba rozwi\u0105zania w praktycznym te\u015bcie.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"2-czy-jedna-karte-gpu-mozna-wykorzystac-w-kilku-maszynach\" class=\"wp-block-heading\">2. Czy jedn\u0105 kart\u0119 GPU mo\u017cna wykorzysta\u0107 w kilku maszynach?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tak, je\u015bli karta i zastosowana technologia obs\u0142uguj\u0105 vGPU. Jej zasoby s\u0105 wtedy dzielone mi\u0119dzy kilka maszyn wirtualnych, a ka\u017cda z nich otrzymuje okre\u015blon\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 dost\u0119pnej pami\u0119ci i mocy obliczeniowej.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"3-czy-v-gpu-nadaje-sie-do-trenowania-modeli-ai\" class=\"wp-block-heading\">3. Czy vGPU nadaje si\u0119 do trenowania modeli AI?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tak, ale przy d\u0142ugotrwa\u0142ym i intensywnym trenowaniu bare-metal cz\u0119sto okazuje si\u0119 lepszym rozwi\u0105zaniem. Zapewnia pe\u0142ny dost\u0119p do zasob\u00f3w GPU i bardziej przewidywaln\u0105 wydajno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"4-kiedy-najbardziej-oplaca-sie-v-gpu\" class=\"wp-block-heading\">4. Kiedy najbardziej op\u0142aca si\u0119 vGPU?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przede wszystkim wtedy, gdy wiele maszyn lub u\u017cytkownik\u00f3w potrzebuje dodatkowej mocy GPU, ale \u017caden z nich nie wykorzystuje stale ca\u0142ej karty. Jeden akcelerator mo\u017cna wtedy podzieli\u0107 mi\u0119dzy kilka system\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"5-czy-bare-metal-oznacza-jeden-serwer-na-jedna-karte-gpu\" class=\"wp-block-heading\">5. Czy bare-metal oznacza jeden serwer na jedn\u0105 kart\u0119 GPU?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nie. Jeden serwer mo\u017ce mie\u0107 kilka kart GPU. Bare-metal oznacza, \u017ce dana karta jest przypisana bezpo\u015brednio do jednego systemu lub zadania i nie jest wsp\u00f3\u0142dzielona przez wiele maszyn wirtualnych.<\/p>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"1. Czy vGPU jest wolniejsze od fizycznego uk\u0142adu graficznego?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Mo\u017ce by\u0107 pewna r\u00f3\u017cnica w wydajno\u015bci, poniewa\u017c zasoby GPU s\u0105 wsp\u00f3\u0142dzielone i zarz\u0105dzane przez dodatkow\u0105 warstw\u0119 oprogramowania. Jej skala zale\u017cy jednak od zastosowanej technologii i rodzaju wykonywanych zada\u0144. Przy wymagaj\u0105cych obliczeniach warto por\u00f3wna\u0107 oba rozwi\u0105zania w praktycznym te\u015bcie.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"2. Czy jedn\u0105 kart\u0119 GPU mo\u017cna wykorzysta\u0107 w kilku maszynach?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Tak, je\u015bli karta i zastosowana technologia obs\u0142uguj\u0105 vGPU. Jej zasoby s\u0105 wtedy dzielone mi\u0119dzy kilka maszyn wirtualnych, a ka\u017cda z nich otrzymuje okre\u015blon\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 dost\u0119pnej pami\u0119ci i mocy obliczeniowej.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"3. Czy vGPU nadaje si\u0119 do trenowania modeli AI?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Tak, ale przy d\u0142ugotrwa\u0142ym i intensywnym trenowaniu bare-metal cz\u0119sto okazuje si\u0119 lepszym rozwi\u0105zaniem. Zapewnia pe\u0142ny dost\u0119p do zasob\u00f3w GPU i bardziej przewidywaln\u0105 wydajno\u015b\u0107.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"4. Kiedy najbardziej op\u0142aca si\u0119 vGPU?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Przede wszystkim wtedy, gdy wiele maszyn lub u\u017cytkownik\u00f3w potrzebuje dodatkowej mocy GPU, ale \u017caden z nich nie wykorzystuje stale ca\u0142ej karty. Jeden akcelerator mo\u017cna wtedy podzieli\u0107 mi\u0119dzy kilka system\u00f3w.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"5. Czy bare-metal oznacza jeden serwer na jedn\u0105 kart\u0119 GPU?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Nie. Jeden serwer mo\u017ce mie\u0107 kilka kart GPU. Bare-metal oznacza, \u017ce dana karta jest przypisana bezpo\u015brednio do jednego systemu lub zadania i nie jest wsp\u00f3\u0142dzielona przez wiele maszyn wirtualnych.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>vGPU czy fizyczny uk\u0142ad GPU? Sprawd\u017a, czym r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 te rozwi\u0105zania i kiedy lepiej wsp\u00f3\u0142dzieli\u0107 kart\u0119 graficzn\u0105, a kiedy korzysta\u0107 z niej na wy\u0142\u0105czno\u015b\u0107.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":2763,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2761","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-informacje-ogolne"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2761","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2761"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2761\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2764,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2761\/revisions\/2764"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2763"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2761"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2761"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sprintdatacenter.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2761"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}