有GPU的服务器装ESXi：GPU安装与配置全指南

在当今的云计算和大数据时代，GPU（图形处理器）已成为加速计算任务的关键组件，特别是在深度学习、科学计算和高性能计算（HPC）领域。对于已经拥有GPU的服务器，安装VMware ESXi并正确配置GPU以支持虚拟化环境，可以显著提升资源利用率和灵活性。本文将详细阐述如何在配备GPU的服务器上安装ESXi，并完成GPU的虚拟化配置。

一、硬件兼容性检查

在开始安装之前，首要任务是确认服务器硬件与ESXi的兼容性，特别是GPU的兼容性。VMware提供了一个硬件兼容性列表（HCL），列出了经过官方测试并确认与ESXi兼容的硬件组件。

1. 访问VMware HCL：访问VMware官方网站的硬件兼容性列表页面，搜索您的服务器型号和GPU型号。
2. 确认兼容性：确保您的GPU和服务器均被列为兼容，特别注意GPU的驱动支持情况。
3. BIOS设置：进入服务器的BIOS设置，确保启用了虚拟化支持（如Intel VT-x或AMD-V），并检查PCIe直通（PCIe Passthrough）选项是否可用，这对于GPU虚拟化至关重要。

二、ESXi安装

安装ESXi的过程与常规服务器安装类似，但需特别注意以下几点：

1. 准备安装介质：从VMware官网下载ESXi的ISO镜像，并制作成可启动的USB驱动器或光盘。
2. 启动安装程序：将安装介质插入服务器，启动服务器并从安装介质引导。
3. 安装过程：按照屏幕提示完成ESXi的安装，包括选择安装位置、设置root密码等。
4. 网络配置：在安装过程中或安装后，配置服务器的网络设置，确保可以访问管理网络。

三、GPU驱动安装与配置

安装ESXi后，下一步是安装和配置GPU驱动，以实现GPU的虚拟化。

1. 确认GPU识别

登录ESXi的Web管理界面（通常通过https://<服务器IP>访问），在“主机”>“管理”>“硬件”选项卡下，查看是否识别到了GPU。如果未识别，可能需要检查BIOS设置或硬件连接。

2. 安装NVIDIA GRID或AMD MxGPU驱动（根据GPU类型）

• NVIDIA GPU：对于NVIDIA GPU，需要安装NVIDIA GRID驱动。这通常涉及从NVIDIA官网下载适用于ESXi的驱动包，并通过ESXi的命令行界面（使用esxcli software vib install命令）或通过vSphere Update Manager进行安装。

• AMD GPU：对于AMD GPU，如果支持MxGPU技术，则需要安装AMD MxGPU驱动。安装过程与NVIDIA类似，需从AMD官网下载驱动并按照指导进行安装。

3. 配置PCIe直通

为了使虚拟机能够直接访问GPU，需要在ESXi中配置PCIe直通：

1. 进入ESXi Shell：通过SSH或直接在服务器控制台登录ESXi Shell。
2. 查看PCI设备：使用esxcli hardware pci list命令查看所有PCI设备，记录下GPU的PCI地址（如000000.0）。
3. 配置直通：编辑/etc/vmware/esxi.conf文件（或使用esxcli system settings kernel set -s "config.Hardware.PCI.Enable" -v "TRUE"命令），确保PCIe直通功能已启用。然后，使用esxcli hardware pci passthru add -i <PCI地址>命令将GPU添加到直通列表。
4. 重启ESXi：完成配置后，重启ESXi服务器使更改生效。

四、创建并配置虚拟机

1. 创建虚拟机：在vSphere Client中创建新的虚拟机，选择适当的操作系统和资源配置。
2. 添加PCI设备：在虚拟机的配置中，找到“PCI设备”或“直通设备”选项，将之前配置的GPU添加到虚拟机。
3. 安装客户机操作系统和驱动：启动虚拟机，安装客户机操作系统，并从GPU厂商官网下载并安装相应的客户机驱动。

五、验证与测试

1. 验证GPU识别：在客户机操作系统中，使用设备管理器或相应的GPU管理工具验证GPU是否被正确识别。
2. 运行测试程序：运行一些依赖GPU的计算任务或图形渲染测试，以验证GPU的性能和功能。

六、最佳实践与注意事项

• 备份配置：在进行任何重大配置更改前，备份ESXi的配置文件，以防不测。
• 更新驱动：定期检查并更新GPU驱动和ESXi的补丁，以确保最佳性能和安全性。
• 资源分配：合理分配GPU资源给不同的虚拟机，避免资源争用导致的性能下降。
• 监控与调优：使用vSphere的性能监控工具，持续监控GPU的使用情况，并根据需要进行调优。

通过以上步骤，您可以在配备GPU的服务器上成功安装ESXi，并配置GPU以支持虚拟化环境，从而充分利用GPU的计算能力，提升整体系统性能和灵活性。