Das Abbild der virtuellen Maschine wird von der CPU gerendert. Bekanntlich sind grafische Darstellungen, die von der CPU gerendert werden, jedoch nicht nur unansehnlich – sie sind praktisch unbrauchbar. Selbst bei verbesserten Sitzungen auf Basis von RDP beschränkt sich die Verbesserung lediglich auf eine geringfügige Steigerung der Bildschärfe. Ursprünglich war DirectX deaktiviert, und nach Aktivierung der verbesserten Sitzungen führte die zusätzliche Deaktivierung von DirectDraw und AGP zu einer weiteren Verschlechterung. Daher muss eine Methode gefunden werden, um der virtuellen Maschine die Nutzung einer GPU zu ermöglichen.
Was ist GPU-Passthrough?
GPU-Passthrough bezieht sich darauf, die Betriebssystemebene zu umgehen und das physische Gerät (in diesem Fall die GPU) direkt vom PCI-Steckplatz an die VM weiterzuleiten. Normalerweise werden PCI-Geräte der VM über das Hostbetriebssystem zur Verfügung gestellt, wobei das Betriebssystem das PCI-Gerät erkennt und es anschließend für die VM emuliert. Beim Passthrough hingegen wird das physische Gerät direkt der VM zugewiesen, sodass die VM es als physische Karte wahrnimmt. Bei der regulären Geräteemulation sind der Host-OS-Treiber, Qemus virtueller Treiber und dann die Weiterleitung an den Gast-OS-Treiber beteiligt. In diesem Fall sieht die VM nur ein emuliertes Gerät.
Vorteile des GPU-Passthrough
1. Geringer Leistungsverlust: Egal ob für KI-Anwendungen, Deep Learning oder wissenschaftliches Rechnen – GPU-Passthrough ermöglicht eine maximale Auslastung der GPU. Da kein Emulations- oder Konvertierungsprozess erforderlich ist, bleibt der Leistungsverlust vernachlässigbar gering. Die GPU-Leistung in einer per Passthrough betriebenen VM liegt innerhalb von 5 % der Bare-Metal-Leistung. Mit Tausenden von Recheneinheiten eignen sich GPUs hervorragend für parallele Berechnungen.
2. Hervorragende Funktionskompatibilität: Im Gegensatz zu emulierten oder virtualisierten GPUs ermöglicht das Durchreichen die direkte Installation der Herstellertreiber innerhalb der VM. Dadurch können alle GPU-Funktionen vollständig genutzt werden, wie 3D-Grafik-Rendering, Hardware-basierte Videokodierung/Decodierung, KI, maschinelles Lernen und sogar die neuesten Multi-GPU-Verbindungen.
3. Keine Vendor-Lock-in: Die Migration von GPU-Servern in die Cloud ist einfach. Dank GPU-Passthrough kann der Prozess innerhalb weniger Tage abgeschlossen werden.
So verbinden Sie eine GPU mit einer Hyper-V-Virtual Machine?
1. GPU-Informationen abrufen
Führen Sie den folgenden PowerShell-Befehl aus (PowerShell 2.0 und PowerShell ISE sind beide geeignet, müssen aber als Administrator ausgeführt werden):
Get-VMHostPartitionableGpu
Beachten Sie den Namen der GPU, mit der Sie eine Verbindung herstellen möchten. Der AMD-Code sollte etwa wie VEN\_1002 aussehen.
2. Entfernen Sie den ursprünglichen GPU-Partition-Adapter aus der VM (ein Fehler kann auftreten, kann jedoch ignoriert werden):
$vm = "001"
Remove-VMGpuPartitionAdapter -VMName $vm
Hier ist die VM als „001“ benannt. Ersetzen Sie „001“ durch den tatsächlichen Namen Ihrer VM.
3. Fügen Sie einen GPU-Partition-Adapter zur VM hinzu (Beispiel mit RTX 4060) und konfigurieren Sie ihn.
$vm = "Enter your VM name here"
$gpu_path = "Enter the Name you just obtained"
Add-VMGpuPartitionAdapter -VMName $vm -InstancePath $gpu_path
Set-VMGpuPartitionAdapter -VMName $vm
-MinPartitionVRAM 80000000 -MaxPartitionVRAM 100000000 -OptimalPartitionVRAM 100000000
-MinPartitionEncode 80000000 -MaxPartitionEncode 100000000 -OptimalPartitionEncode 100000000
-MinPartitionDecode 80000000 -MaxPartitionDecode 100000000 -OptimalPartitionDecode 100000000
-MinPartitionCompute 80000000 -MaxPartitionCompute 100000000 -OptimalPartitionCompute 100000000
Set-VM -GuestControlledCacheTypes $true -VMName $vm
Set-VM -LowMemoryMappedIoSpace 1Gb -VMName $vm
Set-VM -HighMemoryMappedIoSpace [Enter the amount of memory you allocated to the VM in GB]GB -VMName $vm
Erklärung:
-MinPartitionVRAM, -MaxPartitionVRAM, -OptimalPartitionVRAM: Legt die minimale, maximale und optimale VRAM-Zuweisung für die GPU-Partition fest.
-MinPartitionEncode, -MaxPartitionEncode, -OptimalPartitionEncode: Festlegen der Codierungsressourcenzuweisung.
-MinPartitionDecode, -MaxPartitionDecode, -OptimalPartitionDecode: Dekodierungsressourcen zuweisen.
-MinPartitionCompute, -MaxPartitionCompute, -OptimalPartitionCompute: Festlegen der Zuweisung der Rechenressourcen in Byte.
Hinweis: Die Werte sollten die vom GPU bereitgestellten Werte nicht überschreiten. Der Einfachheit halber können Sie alle Werte gleich setzen.
Set-VM -GuestControlledCacheTypes $true: Ermöglicht es dem Gastbetriebssystem, die Cache-Typen zu steuern.
Set-VM -LowMemoryMappedIoSpace 1Gb: Festlegen des Low Memory-Mapped-I/O-Speicherbereichs auf 1 GB.
Set-VM -HighMemoryMappedIoSpace ...: Festlegen des Speicherbereichs für speicheradressierbare E/A mit hohem Adressbereich, um ihn an den zugewiesenen Speicher der VM anzupassen.
4. Starten Sie die VM nach Abschluss der obigen Schritte, und sie sollte die GPU erkennen. Es fehlen jedoch immer noch die erforderlichen Treiber.
Im Wesentlichen funktioniert die GPU auf dem Host, und die virtuelle Maschine erhält ein Passthrough-Signal. Daher muss die VM dieselben Treiber wie der Host verwenden, und die Treiberdateien sollten in einem portalähnlichen Ordner abgelegt werden.
5. Suchen Sie den Treiberordner
Drücken Sie Win + R, geben Sie dxdiag ein und generieren Sie einen Bericht.
6. Drücken Sie im Bericht Ctrl + F, suchen Sie nach „Card name“ und finden Sie Ihre Ziel-GPU.
7. Kopieren Sie den NVIDIA-Treiberordner in das Verzeichnis der virtuellen Maschine:
C:\WINDOWS\System32\HostDriverStore\FileRepository
(Erstellen Sie den Ordner, falls er nicht vorhanden ist. Der virtuelle Computer sollte sich im erweiterten Sitzungsmodus befinden.)
Jedoch kann der Ordner in der Praxis nicht direkt kopiert werden – wahrscheinlich aufgrund von Berechtigungsproblemen. Die Systemordner des Hosts sind für die VM ausgeblendet. Die Problemumgehung ist:
Kopieren Sie den Ordner auf den Desktop des Hosts → dann auf den Desktop der VM → verschieben Sie ihn schließlich in das Zielverzeichnis.
Die erweiterte Sitzung ist eine auf RDP basierende Interaktionstechnologie, die den vertrauenswürdigen Bereich zwischen Host und VM verbindet, ähnlich wie Streaming. In diesem Modus können Dateien zwischen Host und VM kopiert werden.
8. Starten Sie die VM neu. Die GPU sollte jetzt erfolgreich verbunden sein.
Professionelle Hyper-V-Schutzlösung
Obwohl GPU-Passthrough die Grafikleistung und Rechenkapazitäten virtueller Maschinen erheblich verbessert, führt es gleichzeitig eine gewisse technische Komplexität ein. Es erfordert Hardware-Unterstützung (wie VT-d/IOMMU), Treiberkompatibilität, aufwändige Systemkonfigurationen und kann die Portabilität zwischen Hosts einschränken. Für Organisationen, die groß angelegte Virtualisierungsumgebungen oder hybride Bereitstellungen verwalten, sind Flexibilität und zuverlässiger Datenschutz neben der Leistung von gleicher Bedeutung.
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Mit Vinchin Backup & Recovery dauert die Sicherung von Hyper-V-VMs nur 4 Schritte:
1. Wählen Sie das Sicherungsobjekt aus.
2. Sicherungsziel auswählen.
3. Sicherungsstrategien auswählen.
4. Überprüfen und senden Sie den Auftrag ab.
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GPU zu Hyper-V-Häufig gestellten Fragen hinzufügen
1. Was ist die dedizierte Gerätezuweisung (DDA)?
DDA ist eine Funktion in Hyper-V, die es ermöglicht, PCIe-Geräte (wie GPUs) direkt an VMs weiterzugeben. Sie bietet nahezu native Leistung und eignet sich ideal für Workloads, die GPU-Beschleunigung erfordern, wie KI, CAD oder Videobearbeitung.
2. Beeinflusst GPU-Passthrough die Leistung des Hosts?
Ja. Sobald eine GPU über DDA zugewiesen wurde, verliert der Host den Zugriff auf diese GPU und kann sie nicht mehr für lokale Anzeige- oder Rechenaufgaben nutzen. Die GPU wird ausschließlich von der VM gesteuert.
Fazit
Während die CPU-basierte Darstellung bei virtuellen Maschinen nicht ausreicht, um nutzbare Grafikleistung zu liefern, bietet das GPU-Passthrough eine transformative Lösung. Durch die direkte Zuweisung physischer GPU-Ressourcen an die VM eliminiert das Passthrough die Engpässe der Emulation und ermöglicht nahezu native Leistung, vollständige Funktionskompatibilität und Flexibilität hinsichtlich des Herstellers. Für Hyper-V-Umgebungen kann die Konfiguration des GPU-Passthroughs mehrere präzise Schritte erfordern, doch der Nutzen ist beträchtlich: nahtlose GPU-Nutzung, verbesserte visuelle Ausgabe und Unterstützung anspruchsvoller Anwendungen wie 3D-Rendering und KI-Aufgaben. Mit der richtigen Einrichtung können virtuelle Maschinen endlich die volle Leistung moderner GPUs nutzen – und so Leistung, Klarheit und Funktionalität in virtualisierte Umgebungen zurückbringen.
