GPU虚拟化在2013年引起了很多的关注，但是组织在采用该技术前应该仔细考虑一下其在桌面图像处理方面的需求。

虚拟GPU取代服务器进行图像处理，不仅提升了应用性能而且使VDI能够满足更多用户的需求。市场对GPU虚拟化进行了大肆的宣传，IT管理人员很难确定组织能否受益于GPU虚拟化。

Envision Technology Advisors公司的CTO Jeff Wilhelm 说：“在某些场景下GPU虚拟化将有所作为，对其的宣传可能有些保守。但是在其他情况下宣传可能过头了。”

据虚拟GPU技术主要的供应商Nvidia公司所说，虚拟GPU应用的热门领域在制造业，高等教育，建筑与工程公司。这些组织往往需要三维，密集视频或者是游戏应用，以及计算机辅助设计应用，如果没有采用某种CPU处理卸载，这些应用在VDI环境中运行的性能不会很好。

图像卸载 vs. 协议卸载

然而并不是所有人都能够通过GPU处理负载就能够解决性能问题。某些公司需要的是协议卸载，却可能认为需要的是图像卸载。

Jeff Wilhelm说：“人们经常广泛讨论视频卸载，然而视频卸载包括两类：协议卸载和图像卸载。每一类别的用例取决于工作负载。”

例如，在使用视频课程以及多媒体的“网络学习”场景中，一块Teradici硬件加速卡就能够卸载大部分CPU负载并允许将每台主机上运行的虚拟机的密度提升为原来的两倍。这些卡通过将PCoIP会话渲染处理交由专门的板卡处理降低了CPU开销。

尽管在这种情况下使用协议卸载提升性能已经足够了，但是进行图形编辑或者3-D渲染的用户，要求往往更高，他们将更多的受益于GPU卸载。

对IT来说，问题在于协议以及图像问题的表现通常类似——CPU利用率很高，应用性能低下——因此对最终用户来说很难判断究竟需要使用图像卸载还是协议卸载。

美国弗洛里达州亚特兰大大学的IT部门组合使用GPU和CPU卸载技术来为学生用于进行视频编辑、工程以及游戏编程类的3-D应用提供了最好的性能。该大学技术服务部门的主任Mahesh Neelakanta表示，通过在VMware环境中安装了Nvidia K1和K2卡，能够允许8到12个用户共享GPU核心。另外，通过使用Teradici公司的硬件加速卡卸载PCoIP协议使得CPU的利用率降低了5%-10%。由于对PCoIP协议进行压缩并在硬件中执行，使我们能够获得更好的性能。

考虑GPU虚拟化的成本

在购买虚拟GPU前确定卸载需求尤为重要，因为GPU卡并不是免费的。Nvidia公司K1板卡的成本大约为2775美元，配置更高的K2板卡的成本接近4000美元。由于一块K1板卡配置了4颗GPU，而且每颗GPU能够支持8个VDI会话，因此安装一块K1板卡的成本大约为70美元/用户，具体的成本和服务器以及虚拟化平台有关。

Neelakanta说：“GPU虚拟化的价格肯定更贵，不是个廉价的解决方案；但却是一个更为灵活的解决方案。”

对亚特兰大大学来说，灵活性在于用户能够远程工作，板卡能够同时支持更多的用户，而且IT能够减少其物理空间—这同样意味着维护工作量减少。

对其他组织来说，成本可能更高。Check-6公司是石油和天然气领域的一家软件及服务供应商，提供基于仿真的培训应用。据Check-6公司培训系统部门的CTO Joshua "Doc" Lewis所说，使用Nvidia K1 GPU，运行Citrix XenDesktop，该公司能够对图像进行集中处理，而且来自全美的应用开发人员能够更快地访问应用。他说，部署CPU虚拟化的成本大约等于为所有开发人员购买一台新的笔记本。

然而，有很多IT组织根本没有图像方面的处理需求—比如呼叫中心或者以任务为导向的员工。tuCloud公司是一家DaaS供应商，其总工程师Mitch Crane说他看到顾客被图像虚拟化供应商告知需要使用GPU虚拟化来运行微软的Office以及Excel。如果是在运行Office应用，那么根本不用购买像Nvidia公司生产的板卡，这些组织还不必赶时髦使用GPU虚拟化。

但Nvidia公司的一位发言人表示，应用开发以及用户期望的改变可能意味着在一段时间以后会有更多的GPU虚拟化用例。公司可能目前不需要，但是应用开发人员一直在为程序增加新的功能特性，为了交付良好的用户体验，你需要图形处理器来勇挑重担。

当越来越多的公司从旧版本的Windows升级到Windows 7和Windows 8后，GPU虚拟化可能会成为现实，因为图像处理对用户体验至关重要。