Ubuntu使用vgpu_unlock解鎖NVIDIA vGPU，給QEMU/KVM虛擬機啟用GPU虛擬化

vGPU (Virtual GPU) 為Nvidia推出的GPU虛擬化技術，能夠Linux上的一張GPU顯示卡分配給多個虛擬機使用，如此一來可提昇QEMU/KVM虛擬機的圖形效能。

圖例，Linux宿主機與Windows虛擬機共享GPU

圖例，Linux宿主機與Linux虛擬機共享GPU

「GPU虛擬化」跟「GPU直通」不一樣，後者是直接將Linux宿主機的GPU封印，透過VFIO分配給虛擬機使用，一次只能有一個虛擬機使用GPU，宿主機無法存取GPU。

相關文章： Ubuntu Nvidia GPU直通Windows QEMU/KVM虛擬機

若是採用GPU虛擬化的話，宿主機就能和虛擬機共享同一個GPU的資源了。宿主機的GPU可以分割給多個虛擬機使用，這樣就能讓多個虛擬機跑CUDA啦。

不過，目前Nvidia官方僅將vGPU功能開放給伺服器GPU使用，而且需要購買授權。一般消費級的Nvidia GPU雖然硬體支援vGPU，但是vGPU是無法使用的。故我們得使用第三方開發者製作的「vgpu_unlock」程式解鎖該功能，並用自架的「FastAPI-DLS」伺服器取得Nvidia vGPU的授權。

網路上有關這方面操作的教學多半是跑Proxmox，我參考了Nvidia和Ubuntu的官方文件，將其轉化為Ubuntu + QEMU/KVM + Libvirt的版本，可供Ubuntu桌面版用戶參考。

整個啟用過程有點麻煩，你需要很熟悉Linux Nivdia驅動的安裝與解除安裝方式，不然的話搞砸了可能得整個系統要重裝。

1. vgpu_unlock支援的GPU
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目前vgpu_unlock支援的GPU型號為：

Maxwell架構 (GTX 9xx, Quadro Mxxxx, Tesla Mxx)，GTX 970除外
Pascal架構 (GTX 10xx, Quadro Pxxxx, Tesla Pxx)
Turing架構 (GTX 16xx, RTX 20xx, Txxxx)

Ampere架構 (RTX30xx) 以上的GPU尚未支援。

2. 測試環境
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宿主機：Ubuntu 24.04 LTS
Linux 核心版本：6.5.0-35-generic
CPU：Intel® Core™ i5-7400
GPU 1：Intel® UHD Graphics 630
GPU 2：NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
Nvidia vGPU驅動版本：535.183.04
虛擬機系統1：Ubuntu Server 24.04 LTS
虛擬機系統2：Windows Server 2022

由於vGPU啟用後可能會暫時讓電腦螢幕沒畫面，因此在啟用vGPU之後就要改成使用內顯或者SSH登入了。

3. 安裝QEMU/KVM與Libvirt
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請先設定好虛擬化套件。

參考： Ubuntu安裝QEMU/KVM和Virt Manager虛擬機管理員

4. 啟用IOMMU與VFIO
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編輯GRUB開機選項

sudo vim /etc/default/grub

針對Intel CPU，在GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT後面加入以下內容，啟用IOMMU

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash intel_iommu=on iommu=pt"

設定開機載入VFIO核心模組

echo -e "vfio\nvfio_iommu_type1\nvfio_pci\nvfio_virqfd" | sudo tee -a  /etc/modules

將Nvidia開源驅動加入黑名單

echo "blacklist nouveau" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist.conf

刪除目前系統的全部Nvidia驅動

sudo apt purge *nvidia*

更新initramfs和GRUB並重開機

sudo update-initramfs -u -k all

sudo update-grub

sudo reboot

進入電腦的UEFI設定，設定為以內顯優先開機。

5. 設定vgpu_unlock解鎖服務
#

Matthew Bilker的「vgpu_unlock-rs」為基於Jonathan Johansson的vgpu_unlock所開發的程式，它能夠將GPU偽裝成為支援vGPU的型號。

安裝Rust，編譯解鎖工具vgpu_unlock-rs

cd ~

curl --proto '=https' --tlsv1.3 https://sh.rustup.rs -sSf | sh

source $HOME/.cargo/env

git clone https://github.com/mbilker/vgpu_unlock-rs.git

cd vgpu_unlock-rs

cargo build --release

cd ..

sudo mv gpu_unlock-rs /opt

建立vgpu_unlock-rs所需的檔案

sudo mkdir -p /etc/vgpu_unlock

sudo touch /etc/vgpu_unlock/profile_override.toml

建立開機自動啟動的Systemd服務

sudo mkdir /etc/systemd/system/{nvidia-vgpud.service.d,nvidia-vgpu-mgr.service.d}

echo -e "[Service]\nEnvironment=LD_PRELOAD=/opt/vgpu_unlock-rs/target/release/libvgpu_unlock_rs.so" | sudo tee -a /etc/systemd/system/nvidia-vgpud.service.d/vgpu_unlock.conf

echo -e "[Service]\nEnvironment=LD_PRELOAD=/opt/vgpu_unlock-rs/target/release/libvgpu_unlock_rs.so" | sudo tee -a /etc/systemd/system/nvidia-vgpu-mgr.service.d/vgpu_unlock.conf

6. Linux宿主機安裝vGPU驅動
#

在此我們要取得特製版Nvidia vGPU的專有驅動，使用第三方提供的程式修補之後，再以執行.run檔案的方式安裝驅動。

宿主機得安裝vGPU驅動(host driver)，虛擬機內部也得安裝vGPU GRID驅動(guest driver)。虛擬機內部的驅動稱作「NVIDIA virtual GPU software」，所以版本命名規則與Nvidia驅動不同，但是二者版本建議要一樣。

到 NVIDIA Licensing Portal，用企業或組織的電子郵件註冊，即可取得評估版的驅動檔案。或者自己Google，找熱心網友分享的驅動（風險自負）。你還可以在 Google Cloud Compute找到部份vGPU GRID驅動。
下載後你應該會得到三個檔案，分為Linux宿主機使用的-vgpu-kvm.run和Linux虛擬機用的-grid.run。Windows虛擬機的驅動則是_grid_win10_win11.exe。
這裡使用的驅動版本為NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.04-vgpu-kvm.run。因為我的GTX 1050Ti已經不受支援，所以使用16.x LTS分支的驅動，不使用17.x的最新版本。
安裝編譯依賴套件

sudo apt install git build-essential dkms mdevctl linux-headers-$(uname -r)

取得vgpu-proxmox作者所提供的patch

cd ~

git clone https://gitlab.com/polloloco/vgpu-proxmox.git

將對應版本的patch套用到Nividia驅動

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.04-vgpu-kvm.run

./NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.04-vgpu-kvm.run --apply-patch ~/vgpu-proxmox/535.183.04.patch

執行新產生的檔案，以DKMS安裝Nvidia驅動

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.04-vgpu-kvm-custom.run --dkms -m=kernel

註：解除安裝使用此指令

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.04-vgpu-kvm-custom.run -uninstall

重開機

sudo reboot

確認Nvidia vGPU狀態：

nvidia-smi vgpu

確認mdev設定檔是否有出現：

sudo mdevctl types

7. 調整vGPU設定檔
#

使用指令sudo mdevctl types查看預設的設定檔(profile)，裡面規定了每個虛擬機的解析度
編輯profile_override.toml，這個檔案用於覆寫Nvidia預設的設定檔

sudo vim /etc/vgpu_unlock/profile_override.toml

因為我的GTX 1050Ti只有4GB VRAM，上限也就兩個虛擬機吧，且Nvidia vGPU不能超賣(overcommit)，就是說多個虛擬機執行的時候不能讓一個虛擬機吃光所有VRAM。所以我選取nvidia-52的設定檔，並且給每個虛擬機分配2GB VRAM。（更多VRAM配置詳見 PolloLoco / NVIDIA vGPU Guide的文章）

[profile.nvidia-52] # 針對nvidia-52設定檔所作的設定
num_displays = 1 # 螢幕數量
display_width = 1920 # 螢幕解析度
display_height = 1080 # 螢幕解析度
max_pixels = 2073600 # 螢幕解析度的乘積
cuda_enabled = 1 # 啟用CUDA
frl_enabled = 0 # 關閉60FPS限制
framebuffer = 0x74000000 # 分配2GB VRAM
framebuffer_reservation = 0xC000000 # 分配2GB VRAM

#[mdev.UUID] 還可以進一步針對個別UUID的medv裝置調整，限定使用這個mdev裝置的虛擬機所能分到的資源

取得NVIDIA GPU的PCI位址

lspci | grep NVIDIA

新增mdev裝置，後面依序填入UUID、PCI位址、vGPU設定檔，並設定開機自動啟動。

sudo mdevctl define --parent 0000:01:00.0 --type nvidia-52 --auto

sudo mdevctl start --uuid "填入上面生成的UUID" --parent "0000:01:00.0" --type "nvidia-52"

mdev裝置可依照虛擬機數量新增多個，但必須使用同一個設定檔。像我這裡要給兩個虛擬機使用，就再生一個mdev裝置出來。

sudo mdevctl define --parent 0000:01:00.0 --type nvidia-52  --auto

sudo mdevctl start --uuid "填入上面生成的UUID" --parent "0000:01:00.0" --type "nvidia-52"

若要移除medv裝置請用此指令：

sudo mdevctl list --defined

sudo mdevctl undefine --uuid "填入UUID"

開啟Virt Manager，點選編輯虛擬機硬體，新增mdev裝置
編輯mdev裝置的XML，調整為以下內容

<hostdev mode="subsystem" type="mdev" managed="yes" model="vfio-pci" display="on" ramfb="on">
  <source>
    <address uuid="填入UUID"/>
  </source>
  <alias name="hostdev0"/>
  <address type="pci" domain="0x0000" bus="0x02" slot="0x00" function="0x0"/>
</hostdev>

8. 架設vGPU授權伺服器
#

「FastAPI-DLS」用於偽造Nvidia授權認證伺服器，使用Docker架設在宿主機或其他電腦，即可給虛擬機內的Nvidia驅動啟用授權。單次授權有效期間約是90天。

建立自簽SSL憑證

WORKING_DIR=/home/user/fastapi-dls/cert

mkdir -p $WORKING_DIR

cd $WORKING_DIR

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

openssl req -subj '/CN=issuer' -x509 -nodes -days 3650 -newkey rsa:2048 -keyout  $WORKING_DIR/webserver.key -out $WORKING_DIR/webserver.crt

cd ../

新增docker-compose.yml

version: '3.9'

x-dls-variables: &dls-variables
  TZ: Asia/Taipei # 修改時區
  DLS_URL: localhost # 修改IP
  DLS_PORT: 443
  LEASE_EXPIRE_DAYS: 90  # 90 days is maximum
  DATABASE: sqlite:////app/database/db.sqlite
  DEBUG: false

services:
  dls:
    image: collinwebdesigns/fastapi-dls:latest
    restart: always
    environment:
      <<: *dls-variables
    ports:
      - "443:443"
    volumes:
      - /home/user/fastapi-dls/cert/:/app/cert
      - dls-db:/app/database
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-file: 5
        max-size: 10m

volumes:
  dls-db:

啟動容器

sudo docker compose up -d

9. 在Linux虛擬機安裝vGPU GRID驅動
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註：我取得的GRID驅動版本跟宿主機的vGPU驅動不太一樣，但還是可以裝。

將GRID驅動傳送到Linux虛擬機內部，例如用scp指令傳
在虛擬機內安裝編譯依賴套件，將nouveau核心模組加入黑名單

sudo apt install git build-essential dkms mdevctl linux-headers-$(uname -r)

echo "blacklist nouveau" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist.conf

sudo update-initramfs -k all -u

sudo reboot

安裝vGPU GRID驅動

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.06-grid.run

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.06-grid.run

設定跟宿主機一樣的時區

sudo timedatectl set-timezone Asia/Taipei

連線到自架的伺服器，取得授權碼

sudo curl --insecure -L -X GET https://宿主機IP:通訊埠/-/client-token -o /etc/nvidia/ClientConfigToken/client_configuration_token_$(date '+%d-%m-%Y-%H-%M-%S').tok

sudo systemctl restart nvidia-gridd

確認授權狀態

nvidia-smi -q | grep License

如果要在Linux虛擬機裡面安裝CUDA，得用.run執行檔的方式安裝，不可以使用套件管理器。

另外，Linux宿主機依然可以安裝CUDA和使用NVENC，但是vGPU的驅動無法輸出螢幕畫面，也不能用Nvidia PRIME進行3D算繪，因此宿主機不能玩遊戲了。

10. 在Windows虛擬機安裝vGPU GRID驅動
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註：我取得的GRID驅動版本跟宿主機的vGPU驅動不太一樣，但還是可以裝。我在Windows 11安裝驅動會出現Error 43錯誤，可能是驅動不適合？或者與巢狀Hyper-V衝突？所以才用Windows Server。

使用Virt Manager 安裝Windows 11虛擬機。Windows Server 2022的安裝過程大致相同。
分配mdev裝置，將虛擬機開機。
確認Windows的裝置管理員出現GPU。
Nvidia vGPU的驅動不能用GeForce Experience安裝，需要手動將我們之前下載的_grid.exe傳到虛擬機內部安裝。
安裝驅動
之後，裝置管理員應該就會顯示GPU型號。
在Windows以系統管理員開啟終端機，執行以下指令，連線到自架的認證伺服器，取得授權碼。若"C:\Program Files\NVIDIA Corporation\vGPU Licensing\ClientConfigToken\資料夾不存在就手動新增。

curl.exe --insecure -L -X GET https://宿主機IP:通訊埠/-/client-token -o "C:\Program Files\NVIDIA Corporation\vGPU Licensing\ClientConfigToken\client_configuration_token_$($(Get-Date).tostring('dd-MM-yy-hh-mm-ss')).tok"

Restart-Service NVDisplay.ContainerLocalSystem

確認授權狀態

nvidia-smi.exe -q | Select-String License

參考資料
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Ubuntu安裝QEMU/KVM和Virt Manager虛擬機管理員

2024年6月12日

分類資訊科技虛擬機與容器技術

標籤 Libvirt Ubuntu QEMU-KVM

Ubuntu單GPU直通方法，Nvidia顯示卡直通給Windows 11 QEMU/KVM虛擬機

2024年2月13日

分類資訊科技虛擬機與容器技術

標籤 GPU Passthrough PCI Passthrough Ubuntu QEMU-KVM Libvirt

VirtIO-Balloon：伸縮自在的RAM，QEMU/KVM虛擬機動態分配記憶體

2024年7月28日

分類資訊科技虛擬機與容器技術

標籤 QEMU-KVM VirtIO Libvirt

1. vgpu_unlock支援的GPU#

2. 測試環境#

3. 安裝QEMU/KVM與Libvirt#

4. 啟用IOMMU與VFIO#

5. 設定vgpu_unlock解鎖服務#

6. Linux宿主機安裝vGPU驅動#

7. 調整vGPU設定檔#

8. 架設vGPU授權伺服器#

9. 在Linux虛擬機安裝vGPU GRID驅動#

10. 在Windows虛擬機安裝vGPU GRID驅動#

參考資料#

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1. vgpu_unlock支援的GPU
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4. 啟用IOMMU與VFIO
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6. Linux宿主機安裝vGPU驅動
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7. 調整vGPU設定檔
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8. 架設vGPU授權伺服器
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10. 在Windows虛擬機安裝vGPU GRID驅動
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參考資料
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