
如今提及GPU,幾乎每個人都知道它是生成式AI浪潮中最耀眼的明星。它重新定義了PC、服務器、數(shù)據(jù)中心乃至整個算力基礎設施,并和大模型一起加速千行百業(yè)的數(shù)智化進程。

當DeepSeek等高性能、低成本大模型掀起紅利“下沉”的新熱潮,云服務和端側設備都在劇烈蛻變。一個最能體現(xiàn)云網(wǎng)邊端融合且從多年前就致力于技術普惠的特殊角色——“云電腦”,也在悄悄發(fā)生一場由GPU驅動的深刻變革。
“云電腦”又稱云終端或云桌面,其自誕生之日起,就開創(chuàng)了“云端大腦+本地終端”的獨特算力服務模式:用戶通過輕量化終端即可隨需調用云端算力,進而提高個人生產(chǎn)力,助力企業(yè)數(shù)字化轉型。
理想很豐滿,但現(xiàn)實卻有些骨感。在相當長一段時間里,傳統(tǒng)云電腦缺乏專業(yè)的處理器GPU,長期受困于CPU架構的“小馬拉大車”現(xiàn)狀。具體而言,CPU邏輯處理能力被用來模擬圖形渲染和視頻編解碼等不擅長的領域,不僅造成辦公軟件卡頓,還帶來視頻會議掉幀延遲、教育軟件卡死、3D建?!皫Р粍印钡葐栴}。用戶體驗欠佳的市場更容易陷入價格戰(zhàn)的“紅?!保摲答伨置尕酱淖?。
事實上,類似的挑戰(zhàn)在PC、服務器等算力設備領域也曾出現(xiàn),讓CPU專注于邏輯運算,由GPU承擔圖形渲染、AI推理等重載任務,即是被驗證有效的解決之道。于是,基于 GPU 虛擬化技術重構云電腦的創(chuàng)新路徑備受青睞——通過將一塊物理 GPU 切分成多個虛擬 GPU,并發(fā)服務于多路云桌面負載,用戶可獲得媲美物理PC的性能體驗,由此將催生出前景廣闊的新藍海。
值得關注的是,由于國際廠商的GPU虛擬化方案價格高昂,且供應鏈存在諸多不確定性因素,新型GPU云電腦要想實現(xiàn)規(guī)?;涞?,必須構建自主創(chuàng)新的GPU生態(tài)體系。作為國內(nèi)首個具備自主GPU虛擬化技術能力的廠商,摩爾線程扮演了開路先鋒的角色,從芯片架構到生態(tài)適配,從單點突破到系統(tǒng)級協(xié)同,推動云電腦從基礎可用邁向全方位躍遷。
翻越GPU虛擬化這座大山,做好圖形渲染適配是關鍵
從運營模式的本質特征來看,虛擬化技術無疑是云電腦安身立命的根基。長期以來,CPU虛擬化方案占據(jù)主流,但弊端日益顯現(xiàn)——缺少GPU圖形硬件加速,會大幅降低Web瀏覽器、視頻播放、Office套件的運行效率,對AI等新興應用的掣肘更為明顯。
不難看出,圖形渲染是GPU化解云電腦既有瓶頸的核心利器,但國內(nèi)不少GPU公司的策略是一開始先不做難度頗高的圖形功能,而是選擇以AI加速卡等方向為突破口。這種比較“現(xiàn)實”的選擇存在合理性,卻無法為云電腦插上騰飛的翅膀。
在公司創(chuàng)建之初就把“全功能GPU”作為發(fā)展目標的摩爾線程,走上了另一條“難而正確”的道路。面對GPU虛擬化這座荊棘叢生的高山,摩爾線程以“GPU虛擬化+全場景OS驅動+協(xié)議加速”三路徑全覆蓋方案攻堅克難,滿足不同類型客戶獲得高性能圖形和計算能力的需求,為云電腦邁向GPU驅動的新時代創(chuàng)造必要條件。
從某種意義上講,“切分”能力堪稱GPU虛擬化的“刀工”。摩爾線程具備強大的高密度vGPU切分水平,可完成單卡最大32個vGPU切分,并發(fā)支持32個VM負載運行;其還首創(chuàng)動態(tài)彈性切分虛擬化技術,達成不等分規(guī)格vGPU同時使用并動態(tài)釋放和創(chuàng)建,為“按需取用、動態(tài)優(yōu)化”的GPU云電腦新范式奠定基石。
尤值一提的是,對Windows DirectX的支持一直是國產(chǎn)GPU研發(fā)中“最難啃的骨頭”。由于復雜因素的影響,國內(nèi)企業(yè)不得不在“黑匣子”中摸索,且需要投入大量研發(fā)資源。摩爾線程迎難而上,率先實現(xiàn)對Windows DirectX 12的支持,取得令人欣喜的重大突破。此外,摩爾線程還對OpenGL/Vulkan兼容,面向云電腦生態(tài)形成了完整的渲染框架支持。在環(huán)境方面,方案兼容多種CPU架構(主流x86、國產(chǎn)化c86、ARM架構等)和國內(nèi)外操作系統(tǒng),充滿生機的GPU云電腦新世界呼之欲出。
在GPU云電腦的新藍海,探索場景化落地新路徑
跨過云電腦GPU虛擬化這座看似遙不可及的山峰,打造軟硬協(xié)同的云電腦產(chǎn)品自然成為GPU開疆擴土的必由之路。這條路并不平坦,從產(chǎn)品化突圍到場景化落地尚需克服諸多障礙,離不開先行者的實踐垂范。
正是在這樣的背景下,MT vGPU云電腦產(chǎn)品脫穎而出,其以摩爾線程GPU云電腦服務器顯卡MTT S3000和GPU虛擬化軟件MT vGPU Driver為基礎,通過硬件與軟件的協(xié)同進化,顯著提升云主機的渲染、解碼、編碼能力,為用戶帶來性能卓越、價格合理的全新體驗。
【視頻播放】GPU 硬件解碼播放視頻
根據(jù)實測驗證,與傳統(tǒng)CPU架構的產(chǎn)品相比,MT vGPU云電腦實現(xiàn)多維度的系統(tǒng)性蛻變:通過桌面驅動兼容DirectX和OpenGL框架標準,MT vGPU解決了過往虛擬機依賴CPU導致的軟件模擬圖形加速問題,渲染性能提高30倍,CPU負載降低近80%;同時,MT vGPU還支持視頻流的硬件編解碼,結合MT DirectStream SDK,達成云端數(shù)據(jù)流的GPU硬件加速。
【設計加速】 AutoCAD加速對比
除了強大的“軟實力”,MT vGPU云電腦的“硬科技”同樣令人矚目。MTT S3000基于MUSA架構打造,包含4096個流處理單元及128個專用張量計算單元,可支持單卡最大并發(fā)32路云桌面應用。以此為底座,可為云渲染、視頻云、數(shù)字孿生等紛繁場景提供豐沛的算力支持,更為GPU云電腦在千行百業(yè)加速滲透保駕護航。
【辦公場景】PPT播放體驗升級
目前,GPU云電腦的落地已取得積極進展。在學校信息化教學領域,MT vGPU云電腦支持單卡并發(fā)28路,大幅改善顯示效果和瀏覽器使用體驗;在高性能辦公場景,MTT S3000雙卡支持56路云桌面,提升Powerpoint等常用辦公軟件的運行效率;在全國產(chǎn)化環(huán)境中,MTT S3000搭配國產(chǎn)CPU、操作系統(tǒng)和軟件,助力視頻流暢播放及瀏覽器加速;在個人娛樂場景,MTTS3000單卡支持多路云桌面的影音娛樂,增強在線視頻和休閑游戲的應用體驗。
【教育場景】通過vGPU加速教育應用渲染功能
共建GPU云電腦新生態(tài),譜寫算力變革新篇章
種種跡象表明,在經(jīng)歷了多年的蟄伏期后,云電腦全面復蘇的拐點正悄然到來,GPU驅動云電腦“改朝換代”的時機業(yè)已成熟。
權威研究機構IDC咨詢認為,云電腦的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)鏈條打通在即,云終端市場的合力正在形成。據(jù)其預測,2024~2028年,中國云終端市場規(guī)模有望超過615萬臺,五年復合增長率將達15.8%。
顯而易見,在云電腦加速躍遷的關鍵節(jié)點,僅靠少數(shù)企業(yè)的單打獨斗顯然無法完成歷史性的變革,此刻更需要GPU云電腦產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)同心協(xié)力,打造合作共贏、健康成長的嶄新生態(tài)。
在國內(nèi)云電腦新生態(tài)形成過程中,除了GPU領軍企業(yè)外,頭部運營商是最有可能影響生態(tài)走向的決定性力量。依托公有云架構優(yōu)勢、快速部署能力以及出色的靈活性、易用性,頭部運營商在云電腦的ToB和ToC領域都表現(xiàn)出強勁的增長勢頭,新增用戶遠超市場平均水平。
據(jù)了解,摩爾線程與頭部運營商的合作已漸入佳境:早在2024年1月,摩爾線程就與中國移動完成個人云電腦摸底測試及多路并發(fā)測試,并逐步實現(xiàn)多種配置云電腦整體解決方案的適配,針對個人娛樂和辦公應用場景量身定制的云電腦產(chǎn)品贏得客戶的高度認可;雙方還建立聯(lián)合實驗室,圍繞人工智能、大模型、云電腦等前沿領域展開全方位深度合作。值得一提的是,中國信通院聯(lián)合移動云、電信研究院、摩爾線程共同發(fā)布了《新型 GPU 云桌面發(fā)展白皮書》,開創(chuàng)性定義新型GPU云桌面場景的體驗標準。
這種GPU企業(yè)與運營商合力突圍的模式頗具行業(yè)示范效應,層次豐富的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作也有助于國產(chǎn)化生態(tài)落地生根。站在更長遠的視角,AI高速演進將徹底改變算力基礎設施的既有格局,GPU云電腦與AI的深度融合才剛剛起步。借助全棧適配、戰(zhàn)略合作、產(chǎn)業(yè)加速、標準制定、開發(fā)者賦能五維舉措,摩爾線程正在攜手更多合作伙伴推動整個云電腦產(chǎn)業(yè)邁上更高臺階。
摩爾線程和他的朋友們將繼續(xù)奔跑,相信會有更多的同路人砥礪同行,國產(chǎn)化力量必成路上最美的風景。
作者關健,《IT創(chuàng)事記》合伙人、主筆:曾任《電腦商報》常務副社長兼執(zhí)行總編、《中國計算機報》助理總編,媒體從業(yè)時間超過10年。
關健長期關注科技產(chǎn)業(yè)動態(tài)及趨勢,與逾百位高科技公司領導者進行過對話,亦在眾多科技會議與論壇中擔任嘉賓主持。

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