vGPU 是伪命题？NVIDIA 官方为什么不自己出细粒度共享呢？
大家好，我是 HAMi 社区的一名开发者。
在不少关于 HAMi 虚拟化技术的讨论中，我经常看到两类值得关注的声音：一类是很自然的技术追问，比如：“CUDA 都是 NVIDIA 自家的，为什么官方不直接提供像 HAMi 这样的细粒度 GPU 共享能力？“，另一类则是更为坚定的判断，比如：“vGPU 是个伪需求，实际场景里大家都是巴不得整块 GPU 满载跑好几天。”
其实这类问题我自己一开始也疑惑过，后来参与 HAMi 项目久了，渐渐也有了一些观察和思考。正好借这个机会，想把这些内容整理出来，分享一下我自己的理解，也欢迎大家一起交流、补充和讨论。
围绕这个问题，我大致理了一下思路，觉得可以从这几个角度聊聊：
- HAMi 是什么，与 NVIDIA 的方案有何本质不同？
- NVIDIA 为何”不为”？是技术不能，还是商业不愿？
- HAMi 的核心竞争力与长期护城河到底在哪里？
其中有的是开放性问题，我自己肯定也没完全看清楚，但希望这篇小文能提供一点视角。如果你也关心 AI Infra、GPU 虚拟化或异构算力统一管理，欢迎一起来聊聊。
1. HAMi 是什么？与 NVIDIA 的方案有何本质不同？
在讨论 Why（NVIDIA “为何不为”）之前，我们不妨先厘清 What：
- NVIDIA 已有的 GPU 共享/虚拟化方案覆盖了哪些，又有哪些空白？
- HAMi 在 GPU 虚拟化方向上的差异化定位是什么？
关于 Time-Slicing、MPS、MIG、vGPU 这四类方案的技术细节，已有不少文章详细分析过，本文不再赘述，仅提炼其边界与局限：
NVIDIA 现有方案的边界
Time-Slicing
软件层轮转共享，兼容性好但无隔离，性能不可控，适合开发测试。
MPS（Multi-Process Service）
多进程共享 GPU 并发执行以提升吞吐。其隔离能力随架构代际不同：
- Volta 之前无显存隔离
- Volta 及之后具备独立虚拟地址空间但仍缺乏强错误隔离，仍不适合多租户场景
MIG（Multi-Instance GPU）
硬件级固定切分，强隔离、性能可预测，仅限高端卡，切分不够灵活。
vGPU
基于 Hypervisor 的商业方案，通过预设 Profile 分配资源，隔离性强但粒度固定，需许可证。主要用于 VMware/Citrix/OpenStack 等平台，K8s 场景需借助 KubeVirt 引入 VM，部署复杂，原生支持度低。
HAMi 的差异化定位
上述方案在隔离、粒度、灵活与成本之间各有权衡，也自然勾勒出一片空白——在 K8s 中，对尽量广泛型号 NVIDIA GPU 做”算力 % + 显存 MB”级别的灵活切分与隔离，并保持应用的无侵入零改动。
这正是 HAMi 的定位：开源、细粒度、低门槛、兼顾隔离与灵活度。
那问题来了：既然空白如此明显，为何 NVIDIA 自己迟迟不补？
2. NVIDIA 为何”不为”？是技术不能，还是商业不愿？
NVIDIA 掌握完整技术栈，如果战略需要，历史包袱也好，维护成本也好，技术层面必定攻克。显然，技术并非决定性障碍，真正的考量在商业与生态上。
保护高利润护城河
首要的商业考量在于保护其精心构建的高利润护城河。MIG 技术是 Ampere 及后续数据中心级 GPU 的核心卖点，支撑着高端卡的溢价；若让中低端卡通过官方软件就能实现类似的细粒度切分，共享效率固然提升，但 MIG 的独特性和高端市场利润将可能被稀释。
同时，vGPU 业务与 VMware、Citrix 等伙伴绑定了多年的商业许可模式，一个免费、容器原生且功能部分重合的官方方案，无异于自家产品的”打折清仓”，会直接冲击现有 vGPU 收入并扰乱合作关系。
维持产品线定位
维持清晰的产品线定位与市场区隔也至关重要。过于灵活通用的软件共享能力，可能模糊消费级 GeForce 与专业卡/数据中心卡之间的界限，让前者在部分服务器场景变得”够用”，从而影响后者的销售和定价策略。
这和 Apple 有意把部分功能仅放在高端机型上类似——保持产品分层、守住高溢价才是更关键的商业考量。
生态伙伴关系
此外，维护庞大的生态系统与合作伙伴关系同样是战略重心。损害与合作伙伴基于 vGPU 建立的深厚联盟，对 NVIDIA 而言损失更大。
NVIDIA 近期收购 Run:ai 后选择开源其调度组件 KAI-Scheduler，并且暂时未计划开源 Runtime 层的显存隔离代码，这一策略选择可见一斑。看起来在 K8s 生态中，NVIDIA 更倾向于提供”用得上，但不过度”的能力，通过上层调度优化来提升资源利用率，以此避免颠覆现有的商业产品（vGPU、NVIDIA AI Enterprise 等）和伙伴生态，为它们保留足够的市场空间。
总结
对 NVIDIA 而言，“不为”并非力有不逮，而是为了守护高端硬件溢价、vGPU 许可收入，以及既有关键生态伙伴关系的综合商业选择——这正给了 HAMi 在容器原生、细粒度共享上的机会空间。
3. HAMi 的核心竞争力与长期护城河到底在哪里？
聊完了 NVIDIA 为何”不为”，下一个自然的问题就是：如果这主要是商业选择，那 HAMi 的立身之本是什么？毕竟 CUDA API 拦截这类技术本身并非遥不可及的”魔法”，万一哪天 NVIDIA”想通了”自己下场，或者有其他强大的竞争者入场，HAMi 的优势能持续吗？我们的”护城河”又在哪里？
技术与生态整合
在我看来，HAMi 的竞争力并非单一技术突破，而是来自几个方面的结合。首先，我们成功地将 CUDA API 拦截的核心技术与 K8s 生态紧密整合，提供了一套实际可用、配置灵活的 GPU 虚拟化与调度增强方案，这本身就是一项复杂的、面向生产可用性的工程实践。
异构硬件支持
更关键的是 HAMi 非常独特的一个优势——对异构硬件的广泛兼容。除了 NVIDIA GPU，HAMi 从设计之初就考虑并已支持了多种国产 AI 芯片（比如寒武纪、海光、天数智芯、摩尔线程、昇腾、壁仞等等）。
在国内强调供应链安全、信创适配的大背景下，这种统一纳管异构算力、降低单一供应商依赖的需求，是一个真实且日益强烈的痛点，也是 NVIDIA 这类单一硬件厂商难以全面覆盖的市场。
长期护城河
那么，长期来看，什么能构成 HAMi 的”护城河”呢？坦白说，现在各种 AI 工具确实降低了不少技术的 learn & build 的门槛，单纯强调”技术壁垒有多高”或许不那么牢靠。
我认为，真正的壁垒更多在于那些难以快速复制的要素：
1. 社区生态与认知
HAMi 作为 CNCF 的 Sandbox 项目，已经在云原生社区积累了一定的认知和影响力，我们与 Volcano、Koordinator 等项目的集成、以及正在和 KAI-Scheduler 的协同工作，连同不断增长的社区用户和贡献者，正在逐步形成一个生态圈，赢得这个圈子的信任需要时间。
2. 异构支持的战略纵深
对多种异构硬件特别是国产芯片的支持，为 HAMi 在特定市场（尤其是国内）构建了战略纵深和独特的价值定位，只要这种需求存在，HAMi 就有其不可替代性。
3. 客户信任与产品稳定性
但这其中，我认为最重要的护城河，还是通过大规模实战检验所积累的客户信任与产品稳定性。企业选择基础设施软件，最终看的还是稳定可靠和良好支持。像华为、顺丰科技、科大讯飞等领先企业的实践与评估，这个逐步积累信任、打磨成熟度、沉淀运维经验的过程，才是最难被快速复制的。
即使有了类似技术，要让企业客户放心用到生产环境，依然需要跨越很高的信任门槛。
未来展望
所以，对于”NVIDIA 会不会自己下场”的担忧，结合他们收购 Run:ai 后的策略来看，我个人判断短期内可能性不大。即使未来出现变化，HAMi 凭借其异构支持和已有的市场基础，也并非没有一战之力。
真正的挑战，其实在于我们自己能否持续打磨产品，赢得更多客户的深度信任，并创造更多成功的标杆案例。
4. 结语
回到最初的问题，vGPU 或者说细粒度的 GPU 共享，我认为绝非伪命题，而是真实存在的市场需求催生出的技术方向。NVIDIA 选择不做，更多是其自身战略和商业上的权衡。
而 HAMi 的价值，正在于它精准地切入了这部分被 NVIDIA “留白”的需求空间，特别是在异构算力管理和国产化适配成为重要议题的当下。它的力量在于技术实现、异构兼容与生态整合的有机结合；而其长期的根基，相比技术本身，将更多地建立在通过大规模实战赢得的客户信任、产品稳定性以及在特定市场的深度绑定之上。
当然，以上仅是我作为一名社区开发者，基于当前已有信息和实践的一些不成熟思考。非常期待能听到更多来自社区朋友们的真知灼见，也欢迎大家随时交流、批评指正，一起探讨，共同推动这个领域向前发展。
谢谢大家！