Madencilik sınırlaması sonrasında oyun ekran kartlarındaki NVIDIA VGPU sanallaştırma özelliğinin kilidi de kırıldı.
Bir grup bilgisayar meraklısı, NVIDIA GeForce oyun ekran kartlarında, yalnızca belirli veri merkezlerinde ve profesyonel kartlarda desteklenen GPU sanallaştırma (vGPU) özelliğinin kilidini açmayı başardı. vGPU özelliği silikon tarafından destekleniyor olsa da yazılımsal olarak kilitliydi. Bu anlamda bahsi geçen özelliğin de madencilik sınırlaması gibi çözülmesi an meselesiydi diyebiliriz. Bir Reddit gönderisine göre, bu sayede özelliği destekleyen bir Quadro veya Tesla GPU için harcanacak binlerce dolardan da tasarruf sağlanıyor.
Birden fazla kullanıcının aynı anda bir GPU kullanmasına izin veren GPU sanallaştırma, veri merkezleri için üretilen GPU’lar ile tüketici PC’leri için tasarlananlar arasındaki farklardan birisi. Günümüzde, birçok iş istasyonu ve ileri teknoloji masaüstü bilgisayarlar uzaktan konumlandırılmış durumda, bu özellik ise kullanıcıların GPU’ları paylaşmasını mümkün hale getiriyor.
Profesyonel uygulamalar için vGPU desteği sunan ve NVIDIA’nın sanallaştırma için önerdiği Tesla, Quadro ve diğer bazı GPU’lar oldukça maliyetli. Şirketin vGPU yazılımı çoğu istemci GPU’sunu desteklemiyor. Kısa süre önce bir sürücü güncellemesi aracılığıyla GPU geçişi açıldı ancak bu yalnızca tek bir sanal makinenin GPU’ya erişmesine izin verirken, tam vGPU desteği birden fazla sanal makinenin aynı GPU’yu paylaşmasına izin veriyor.
vGPU unlocker kodu Github platformunda mevcut durumda. Bu kod bir ekran kartının cihaz kimliğini, aynı özellik setine sahip resmi olarak desteklenen bir GPU’nun cihaz 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 tabii ki ilgiyi hak ediyor ancak sıradan bir kullanıcının GPU sanallaştırmaya gerçekten ihtiyacı olup olmadığı da başka bir konu. Linux kullanıcıları üst düzey grafik kartlarını sanallaştırıp bunları aynı anda farklı sanal makinelerde oyun, video kodlama ve kripto para birimi madenciliği için kullanabiliyor. Ek olarak, Windows ve VMware ile çalışmaması da tekniği çoğu kullanıcı için kullanışsız hale getiriyor.
