家庭服务器 篇三十四：All-In-One玩vGPU显卡虚拟化，上手Tesla P4

首先我不推荐Tesla P4这张显卡，既无主动散热、也无视频输出接口、性价比又低（性价比连矿渣40HX都不如）。显卡算上散热花了400元，买这张卡是因为我个人喜欢Tesla P4（功耗低、外观小巧，是我眼里颜值最高的显卡），更重要的是给All-In-One主机折腾vGPU显卡虚拟化。

本文介绍的是PVE环境下的Tesla P4显卡虚拟化设置，由于Tesla P4是专业卡本身支持vGPU，非专业卡的N卡则需要vGPU Unlock才能虚拟化，不在本文介绍范围内：

1、准备工作：PVE设置

PVE开启iommu（实现PCIE直通）：

vim /etc/default/grub

#修改如下设置 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet" #intel cpu 改为： GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet intel_iommu=on iommu=pt" #amd cpu改为： GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet amd_iommu=on iommu=pt"

更新grub：

update-grub

加载vfio模块

echo vfio >> /etc/modules echo vfio_iommu_type1 >> /etc/modules echo vfio_pci >> /etc/modules echo vfio_virqfd >> /etc/modules

更新内核参数

update-initramfs -k all -u

屏蔽开源显卡驱动，避免开机时显卡被系统加载

#AMD显卡 echo "blacklist radeon" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf echo "blacklist amdgpu" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf #NVIDIA显卡 echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf echo "blacklist nvidia" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf echo "blacklist nvidiafb" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf #INTEL核显 echo "blacklist snd_hda_intel" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf echo "blacklist snd_hda_codec_hdmi" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf echo "blacklist i915" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf

更新内核并重启

update-initramfs -k all -u

准备工作完毕!

2、PVE安装显卡host驱动

将显卡装上后就可以安装驱动了。计算卡驱动官网下载需要注册账户比较麻烦，可以网上找别人打包好的驱动。vGPU驱动分host（服务端）、client（客户端）两种驱动。PVE上需要安装host驱动。首先安装显卡驱动依赖环境：

apt install build-essential dkms mdevctl pve-headers-$(uname -r)

通过ssh上传驱动到PVE并安装，如之前安装了显卡驱动需要先卸载：

#如果之前安装了显卡驱动需要先卸载 apt-get remove --purge nvidia-* #进入驱动所在目录，开始安装驱动 chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.06-vgpu-kvm.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.06-vgpu-kvm.run #重启pve reboot

这样PVE已经安装好了驱动，接下来给虚拟机安装驱动前，先搭建好vGPU的授权服务。

3.搭建授权服务

vGPU客户端需要授权才可以正常使用驱动。个人去买商业授权有点不划算，所以用民间的授权大法：通过docker搭建授权服务。

找一台Linux设备，安装好docker环境，记下设备的局域网IP地址，开始搭建docker，下面2种方式任选其一：

3.1 makedie/fastapi-dls 镜像

makedie/fastapi-dls 是基于collinwebdesigns/fastapi-dls原版镜像修改的方案，不需要自己搭建openssl，所以操作比较简单。

一条命令就可以搭建好容器，注意修改实际的局域网IP：

docker run -d -e DLS_URL=192.168.31.20 -e DLS_PORT=1020 -p 1020:443 makedie/fastapi-dls

3.2 collinwebdesigns/fastapi-dls 镜像（原版）

collinwebdesigns/fastapi-dls 是原版镜像需要自己搭建openssl证书，所以服务器上不仅要安装docker还要安装好openssl

apt install openssl

服务器上创建证书：

WORKING_DIR=/opt/docker/fastapi-dls/cert mkdir -p $WORKING_DIR cd $WORKING_DIR # create instance private and public key for singing JWT's openssl genrsa -out $WORKING_DIR/instance.private.pem 2048 openssl rsa -in $WORKING_DIR/instance.private.pem -outform PEM -pubout -out $WORKING_DIR/instance.public.pem # create ssl certificate for integrated webserver (uvicorn) - because clients rely on ssl openssl req -x509 -nodes -days 3650 -newkey rsa:2048 -keyout $WORKING_DIR/webserver.key -out $WORKING_DIR/webserver.crt

运行docker fastapi-dls服务：

docker run -e DLS_URL=192.168.31.128 -e DLS_PORT=1020 -p 1020:443 -v $WORKING_DIR:/app/cert collinwebdesigns/fastapi-dls:latest

访问 https://192.168.31.20:1020 查看授权服务是否正常运行：

4.虚拟机安装vGPU驱动及授权

首先在PVE上给虚拟机添加PCI设备，选择对应的显卡：

由于我要对显卡做划分，所以在MDev类型要选一下，我只打算划分2块，所以选的GRID P4-4Q（nvidia-65)：

接下来在虚拟机上安装vGPU驱动及授权，将驱动发送到虚拟机上（根据不同系统可以采用smb共享或者ssh远程的方法操作）。就像正常在电脑上安装驱动即可。

安装好驱动后，获取vGPU授权：

Windows管理员权限运行 PowerShell 执行如下命令，注意修改认证服务器地址（同上面docker容器服务的地址）：

# 下载授权文件 curl.exe --insecure -L -X GET https://192.168.31.20:1020/-/client-token -o "C:Program FilesNVIDIA CorporationvGPU LicensingClientConfigTokenclient_configuration_token_$($(Get-Date).tostring('dd-MM-yy-hh-mm-ss')).tok" # 重启英伟达服务 Restart-Service NVDisplay.ContainerLocalSystem # 查看授权状态 nvidia-smi.exe -q | Select-String License

Linux root 权限执行如下命令：

# 下载授权文件 curl --insecure -L -X GET https://192.168.31.20:1020/-/client-token -o /etc/nvidia/ClientConfigToken/client_configuration_token_$(date '+%d-%m-%Y-%H-%M-%S').tok # 重启英伟达服务 service nvidia-gridd restart # 查看授权状态 nvidia-smi -q | grep License

在Windows上安装好驱动后，在任务管理器里已经可以正常识别到显卡了，由于我把显卡做了划分，所以这里显示的显存为4G。

为了更好调用显卡可以通过moonlight+sunshine对虚拟机进行串流。

hanbrake可以正常调用到NVENC进行编码、可以正常安装CUDA、除了没有物理视频输出功能和一般显卡相同。

不过这张卡虽然功耗低，但是必须改造散热。由于还没有对显卡做散热改造，所以跑分和测试性能没意义，放在下次介绍吧！

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～