# AI-Ready 虚拟化：认证 Hypervisor、vGPU/MIG/透传、NVAIE、国产加速器

日期：2026-09-03

## 场景定义

“AI-Ready”在 2026 年已从 PPT 变成 **可核对的资格表**：

1. **NVIDIA-Certified Hypervisor / NVAIE 支持矩阵**：哪些 hypervisor 版本 + 哪些 GPU + 哪种虚拟化模式（vGPU / MIG-backed vGPU / passthrough）被支持。
2. **拓扑保真**：多 GPU、NVLink、NUMA、RDMA 是否被正确暴露。
3. **国产加速器虚拟化**：昇腾 vNPU、海光 DCU、寒武纪 MLU 的切分与 K8s 设备插件。
4. **运行时组合**：VM 内 GPU、KubeVirt、裸金属 NKP/OpenShift。

没有这张表，销售说“支持 GPU”在 2026 的 AI 标书里等于没说。

## 为何现在重要

- 企业要把生产推理放回私有云（VMware 调查，见 `large-models.md`），但 GPU 太贵，必须共享。
- Agent 使 GPU 与 CPU 沙箱同时涨（Google 83% 要升级基础设施）。
- NVIDIA 用认证项目给 neocloud 和 VCF 发通行证；国内政企用信创名录给昇腾/海光发通行证。两条资格互不替代。
- Nutanix FY26 增强与 AMD、Lenovo、NetApp、Nvidia 的协议（CEO 信，经 Blocks & Files 转述），说明 HCI 公司必须把加速器生态写成合同，而不是驱动备注。

## 2025–2026 动态

### NVIDIA 虚拟化模式（以公开矩阵为准）

NVAIE 8.1 / 7.x 支持矩阵要点：

- **HGX/工作站级 GPU**：VMware vSphere 与 RHEL KVM 上广泛支持 **vGPU Guest** 与 **passthrough**；OpenShift 4.18–4.22 在文档中出现 vGPU Guest/Data Center。
- **GB200 NVL72 / GB300 NVL72**：要求 **NVIDIA-Qualified server**，不是普通 Certified Systems；部分 DGX GB200 条目仍写 **bare metal only**。把“我们通过了 vSphere 认证”直接写到 NVL72 方案是错误的。[NVAIE 8.1](https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/release-8/8.1/support/support-matrix.html)
- vGPU 软件在 VMware 侧：VCF 9.1 起同时支持 time-sliced 与 **MIG-backed vGPU**（vGPU 文档 20.2+ 叙述）。ESXi 8.0 需特定更新才能支持部分 Blackwell 专业卡。[NVIDIA vGPU VMware 验证平台](https://docs.nvidia.com/vgpu/20.0/grid-vgpu-release-notes-vmware-vsphere/validated-platforms.html)
- OpenShift Virtualization：GPU Operator ≥ 25.10 才能较好使用 MIG-backed vGPU；Red Hat 测试路径是让 Virtualization 管 mediated device，GPU Operator 只装驱动（`vgpuDeviceManager.enabled=false`）。[OpenShift docs commit](https://github.com/openshift/openshift-docs/commit/0f8d3fba4e18a54d7217c9c09dcd5cf4f39f4543) [NVIDIA GPU Operator × OSV](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/openshift/latest/openshift-virtualization.html)

### 认证 Hypervisor 项目（2026）

已公开通过者（不完全清单，以 NVIDIA 名单为准）：

| 平台 | 轨道 | 模式重点 |
| --- | --- | --- |
| VMware vSphere 9.1 | Blackwell + Hopper | 近裸金属，含集合通信/RDMA/拓扑 |
| Mirantis k0rdent AI | GB200 NVL72 + Grace | 拓扑感知；VMaaS 预览 |
| Rafay VMaaS | HGX + NVL72 | 多租户 GPU PaaS |
| OpenNebula 7.2 | GB200 NVL72 ARM | PCI 透传 + OneKS |

### AMD Instinct 虚拟化

ROCm 文档：MI350/MI355 在 KVM 上支持 **passthrough 与 SR-IOV（GIM 驱动）**；MI300X 另有 ESXi passthrough。ROCm 10 兼容性矩阵出现 Ubuntu 26.04、ESXi 9.1 SR-IOV 等组合。**以 ROCm 矩阵为准，不要假设每家 HCI 都已集成 GIM。** [ROCm system requirements](https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/docs-7.1.1/reference/system-requirements.html)

VMware Private AI Cloud **厂商自称** 支持 MI350 + ROCm。

### 国产加速器（2026 公开信息，参数以厂商/评测为准）

| 加速器 | 2026 公开定位 | 虚拟化/平台含义 |
| --- | --- | --- |
| 华为昇腾 910C / 950 路标 | 超节点训练；华为 2025 全联接称 2026 Q4 Atlas 950 超节点及 SuperCluster | 生态在 CANN/MindSpore，虚拟化常为整卡或厂商 vNPU，不是 NVIDIA vGPU |
| 海光 DCU（K100 等） | 强调 CUDA/ROCm 迁移；传统企业存量代码 | 更贴近“换卡不换栈”，适合 HCI 透传 |
| 寒武纪 MLU590/690 | 推理、互联网搜推广 | 需要 MLU 设备插件；与昇腾一样要独立支持矩阵 |
| 鲲鹏 / 飞腾 | 主机 CPU（见 hardware.md） | ARM 虚拟化 + 加速器是两套认证 |

华为官方新闻：Kunpeng 950 计划 2026 Q1（96/192 核两款，机密计算）；Atlas 950 SuperCluster 与超节点同步 2026 Q4。**厂商路标。** [华为](https://www.huawei.com/cn/news/2025/9/hc-xu-keynote-speech)

第三方选型文把“万卡训练→昇腾、存量 CUDA 迁移→海光、高并发推理→寒武纪”当作 2026 经验法则，**不是份额数据**，POC 必须按框架与算子覆盖复测。

### 其他

- VergeIO 抓取页含 “Abstracted GPU infrastructure / VergeIQ private on-prem generative AI”——小型 VMware 替代选手也在用 GPU 抽象讲 AI，但是否入 NVAIE 矩阵需单独核对。
- Nutanix NCI Pro 含 GPU passthrough；NAI 支持 NIM 断网与多 GPU 预览。
- Open Secure AI Alliance 2026-09-02 转入 Linux 基金会，范围含硬件身份、隔离、密钥——AI-Ready 将从驱动列表扩展到证明链。[Virtualization Review](https://virtualizationreview.com/articles/2026/09/02/nvidia-founded-open-secure-ai-alliance-moves-to-linux-foundation.aspx)

## 谁在卖什么

| 厂商 | AI-Ready 卖法 |
| --- | --- |
| NVIDIA | NVAIE 订阅 + 认证矩阵 + NIM |
| VMware | VCF AI ReadyNode + 认证 Hypervisor + vGPU |
| Red Hat | OpenShift + GPU Operator + OpenShift Virtualization vGPU/MIG |
| Nutanix | AHV 透传 + NAI + NKP AI 目录 |
| k0rdent / Rafay / OpenNebula | 认证 Hypervisor / VMaaS |
| 华为 | FusionCube / 鲲鹏+昇腾超节点（一体栈） |
| 海光生态 HCI | x86 兼容主机 + DCU 透传 |
| AMD | MI350 SR-IOV/GIM + ROCm |

## 客户要什么 vs 缺口

**要什么**

- 一张写得清的支持矩阵：卡型号 × 模式 × 客户机 OS × 驱动分支（NVAIE vs 公版）。
- 开发测试用 vGPU/MIG，生产训练用透传，不要一种模式打天下。
- 国产卡与 NVIDIA 卡能在同一套运维里看功耗、故障、占用。
- 断网安装（军工、政务）。Nutanix 把 NIM air-gap 写成 NAI 2.8 特性，说明这是招标项。

**缺口**

- 多数国产 HCI 只有透传，无时间切片/MIG 等价物，GPU 利用率被“一卡一项目”锁死。ZStack 公开文章写过客户 GPU 利用率约 30% 的痛点（**厂商观察**）。
- NVL72 与 L40 混在“支持 GPU”一句里，实施时拓扑全错。
- 昇腾/MLU 的虚拟机热迁移、快照一致性几乎无公开企业级矩阵。
- 驱动、CUDA/CANN、内核、hypervisor 四版本耦合，升级窗口比业务 VM 更脆。

## 对我方产品规划的可执行含义

1. **发布两张矩阵，不要一张。** 矩阵 A：NVIDIA（vGPU / MIG-backed / passthrough × GPU 代际）。矩阵 B：昇腾/海光/寒武纪（透传 / vNPU / K8s device plugin）。混用会在信创与 CUDA 标书两边被打回。
2. **默认策略：** L4/L40S/专业卡 → vGPU 或 MIG 给 VDI/开发/7B 推理；HGX/NVL72 → 透传 + 拓扑调度；国产卡 → 先透传 GA，切分能力单列技术预览。
3. **NVAIE 兼容作为可选订阅集成**（驱动源、NIM 目录），即使客户不买 NVIDIA 软支也要能装公版。
4. **把 GPU 生命周纳入 LCM**：固件、驱动、CUDA/CANN、容器运行时一次编排。对标 Nutanix LCM / VMware vLCM，否则 AI 集群会变成“不能升级的孤岛”。
5. **利用率产品化：** 排队、MIG 切分、多 LoRA、空闲回收。ZStack 把 30%→70% 当方法论宣传，说明客户已经用这个 KPI 审厂商。
6. **断网包：** 模型、驱动、校验签名（TrueSource/OSAA 方向）进离线仓。

## 出处

- NVAIE 8.1 矩阵：https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/release-8/8.1/support/support-matrix.html
- vGPU on VMware 验证平台：https://docs.nvidia.com/vgpu/20.0/grid-vgpu-release-notes-vmware-vsphere/validated-platforms.html
- OpenShift vGPU+MIG：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/openshift/latest/openshift-virtualization.html
- k0rdent：https://www.mirantis.com/blog/mirantis-k0rdent-ai-certified-through-the-nvidia-certified-hypervisors-program/
- OpenNebula：https://opennebula.io/blog/product/opennebula-validation-gb200-nvl72/
- ROCm 虚拟化：https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/docs-7.1.1/reference/system-requirements.html
- 华为超节点路标：https://www.huawei.com/cn/news/2025/9/hc-xu-keynote-speech
- OSAA→LF：https://virtualizationreview.com/articles/2026/09/02/nvidia-founded-open-secure-ai-alliance-moves-to-linux-foundation.aspx