Bir küme bilgisayar meraklısı, NVIDIA GeForce oyun ekran kartlarında, sırf muhakkak bilgi merkezlerinde ve profesyonel kartlarda desteklenen GPU sanallaştırma (vGPU) özelliğinin kilidini açmayı başardı. vGPU özelliği silikon tarafından destekleniyor olsa da yazılımsal olarak kilitliydi. Bu manada bahsi geçen özelliğin de madencilik sınırlaması üzere çözülmesi an problemiydi diyebiliriz. Bir Reddit gönderisine nazaran, bu sayede özelliği destekleyen bir Quadro yahut otele gelen escort Tesla GPU için harcanacak binlerce dolardan da tasarruf sağlanıyor.
Birden fazla kullanıcının birebir anda bir GPU kullanmasına müsaade veren GPU sanallaştırma, data merkezleri için üretilen GPU’lar ile tüketici PC’leri için tasarlananlar ortasındaki farklardan birisi. Günümüzde, birçok iş istasyonu ve ileri teknoloji masaüstü bilgisayarlar uzaktan pozisyonlandırılmış durumda, bu özellik ise kullanıcıların GPU’ları paylaşmasını mümkün hale getiriyor.
Profesyonel uygulamalar için vGPU rus escort takviyesi sunan ve NVIDIA’nın sanallaştırma için önerdiği Tesla, Quadro ve başka kimi GPU’lar hayli maliyetli. Şirketin vGPU yazılımı birçok istemci GPU’sunu desteklemiyor. Kısa mühlet evvel bir şoför güncellemesi aracılığıyla GPU geçişi açıldı lakin bu sadece tek bir sanal makinenin GPU’ya erişmesine müsaade verirken, tam vGPU takviyesi birden fazla sanal makinenin tıpkı GPU’yu paylaşmasına müsaade veriyor.
vGPU unlocker kodu Github platformunda mevcut sıhhiye escort durumda. Bu kod bir ekran kartının aygıt kimliğini, birebir özellik setine sahip resmi olarak desteklenen bir GPU’nun aygıt kimliğiyle değiştiriyor. Şu an için GP102, GP104, TU102, TU104 ve GA102 GPU’lar destekleniyor ve özellik Linux ve KVM sanal makine yazılımı ile çalışıyor
Yeni kilit açma tekniği olağan ki ilgiyi hak ediyor fakat sıradan bir kullanıcının GPU sanallaştırmaya nitekim muhtaçlığı olup olmadığı da diğer bir mevzu. Linux kullanıcıları üst seviye grafik kartlarını sanallaştırıp bunları birebir anda farklı sanal makinelerde oyun, görüntü kodlama ve kripto para ünitesi madenciliği için kullanabiliyor. Ek olarak, Windows ve VMware ile çalışmaması da tekniği birçok kullanıcı için kullanışsız hale getiriyor.