本文主要是介绍工作站虚拟化：RTX A5000的图形工作站实现多用户独立运行Siemens NX 设计软件，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、背景
Siemens NX 是由西门子数字工业软件（Siemens Digital Industries Software）开发的一款先进的集成计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）和计算机辅助工程（CAE）软件。它广泛应用于产品设计、工程分析和制造等领域。NX 的前身是 Unigraphics，是业界知名的三维设计和仿真软件。
公司设计部需要使用大型的CAD/CAM软件进行设计。运行 Siemens NX 、ZWCAD、Solidworks等大型设计软件。
高端的工作站配置了 i9 13900KF 和 NVIDIA RTX A5000显卡。终端的工作站，配置了 A2000的显卡。 还有一些相对老旧的工作站配置 Q2000/Q2200 的显卡。 实际工作中，设计师的工作是分阶段的。 有些设计任务需要高端的工作站，另一些任务，使用中低端的工作站也能胜任。
这些图形工作站的使用存在如下一些问题：
1、资源利用率低。 比如将最高配置的工作站分配给某些员工，并不能充分发挥设备的作用。设备的实际利用率很低。其他员工如果临时需要高性能的机器，很难进行资源的调配。
2、信息安全问题。 设计图纸是企业的关键核心资产。图纸的丢失和泄密，会给企业造成巨大的损失。直接让员工使用图形工作站，面临泄密和数据丢失的风险。
3、远程设计需求。公司希望员工离开办公室，也能进行远程设计。比如回家、出差时，也能进行设计。另外，设计图纸可能需要提供给供应商，或者提供给客户进行评审或者联合设计。 如果在本地工作站运行CAD/CAM 无法满足远程设计的业务需求。
二、工作站虚拟化介绍
ShareStation工作站虚拟化是利用最新的GPU虚拟化技术，让用户通过客户端连接工作站，实现多个用户共享使用图形工作站。满足远程设计需求和信息安全需求。
我们选择一台高配的工作站进行虚拟化改造。工作站配置如下：
CPU:intel i9:13900KF
内存:64G
显卡1:nvidia RTXA5000-24G
显卡2:A2000
硬盘：1TB NVME
上述工作站的成本接近3万元。
工作站虚拟化的软件系统采用 企业级 开源虚拟化平台 Proxmox VE 和 多平台、分布式、一体化的云桌面软件系统 DoraCloud 。
三、硬件安装和BIOS配置
为了正常启用显卡的虚拟化功能，硬件安装有如下要点：
1、A5000显卡不能接显示器。 A5000用作虚拟化显卡，不能用于输出，因此不能接显示器。这时需要有另一个显卡接显示器。
2、BIOS 开启 SR-IOV（也叫 VT-D），开启 Above 4G MMIO BIOS Assignment
四、工作站虚拟化的软件安装
1、安装Proxmox VE 7.x
安装Proxmox VE 7.x 参考 我之前的文章。《https://www.cnblogs.com/doracloud/p/17203221.html》
2、安装和配置NVIDIA GRID vGPU
RTX A5000 GPU有多种工作模式。默认情况下是支持显示输出的。为了启用vGPU，需要关闭显示输出功能。 使用 displaymodeselector 工具，可以对显卡进行配置。displaymodeselector的使用方法，也参见上面的文章。
如果 A5000 已经接了显示器，并且作为工作站的默认显示输出，此时再修改显示A5000的工作模式，就会工作站无法点亮显示器，无法正常进入本地操作。因此前面提到的硬件准备时，必须要有另外的显卡（独立显卡或者集成显卡）作为工作站的默认显示输出。
安装 NVIDIA的vGPU驱动，可以使用这个脚本。 https://gitee.com/deskpool/proxmox-vgpu
该命令的使用方法如下：
登陆 Proxmox VE的命令。 gpu01.sh 更新Proxmox VE的源。 gpu02.sh 启用 IOMMU。
apt install git-core -y
git clone https://gitee.com/deskpool/proxmox-vgpu
./proxmox-vgpu/nvidia/gpu01.sh
./proxmox-vgpu/nvidia/gpu02.shProxmox VE 系统会重启，重启后，先检查 IOMMU是否启用。
root@pvehost:~# dmesg |grep IOMMU
[ 0.046588] DMAR: IOMMU enabled然后执行gpu03.sh，安装 grid 16.4的驱动。
./proxmox-vgpu/nvidia/gpu03.shProxmox VE 系统再次重启后，进入 Proxmox VE，通过 nvidia-smi 命令验证，可以看到显卡驱动已经安装。
root@pvehost:~# nvidia-smi
Fri May 24 16:20:22 2024
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.161.05 Driver Version: 535.161.05 CUDA Version: N/A |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 NVIDIA RTX A5000 On | 00000000:01:00.0 Off | 0 |
| 30% 46C P8 29W / 230W | 22272MiB / 23028MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 NVIDIA RTX A2000 12GB On | 00000000:04:00.0 Off | 0 |
| 30% 42C P8 12W / 70W | 0MiB / 11514MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------++---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=======================================================================================|
| 0 N/A N/A 657157 C+G vgpu 7424MiB |
| 0 N/A N/A 657163 C+G vgpu 7424MiB |
| 0 N/A N/A 657623 C+G vgpu 7424MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+接下来，你输入 mdevctl ，查看 vGPU 类型（vGPU Profile），如果是 Ampere架构之前的显卡，此时已经能够工作。 但是对Ampere架构的A5000显卡，还需要一步，通过命令开启SR-IOV。通过命令 sriov-manage -e 启用SR-IOV。比如笔者的显卡地址为 01:00.0，命令如下：
/usr/lib/nvidia/sriov-manage -e 0000:01:00.0
执行该命令之后，mdevctl types 命令可以输出 vGPU的类型，即表明vGPU 驱动已经配置成功。启用 SR-IOV 的命令在系统重启后，将失效。 因此需要创建一个 后台服务，在系统每次启动时，自动启用显卡的 SR-IOV。 脚本如下：
cat >/etc/systemd/system/sriov.service <<EOF
[Unit]
Description=Script to enable SR-IOV on boot[Service]
Type=simple
#start SR-IOV
ExecStart=/usr/lib/nvidia/sriov-manage -e 0000:01:00.0
Restart=on-failure[Install]
WantedBy=multi-user.targetEOFsystemctl daemon-reloadsystemctl enable sriov.servicesystemctl start sriov.service
然后重启服务器，如果可以通过 mdevctl types 查看到 vGPU的类型，即表明服务器配置好了vGPU。
root@pvehost:~# mdevctl types |more
0000:01:00.4nvidia-657Available instances: 0Device API: vfio-pciName: NVIDIA RTXA5000-1BDescription: num_heads=4, frl_config=45, framebuffer=1024M, max_resolution=5120x2880, max_instance=24nvidia-658Available instances: 0Device API: vfio-pciName: NVIDIA RTXA5000-2BDescription: num_heads=4, frl_config=45, framebuffer=2048M, max_resolution=5120x2880, max_instance=12nvidia-659Available instances: 0Device API: vfio-pciName: NVIDIA RTXA5000-1QDescription: num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=1024M, max_resolution=5120x2880, max_instance=24nvidia-660Available instances: 0Device API: vfio-pciName: NVIDIA RTXA5000-2QDescription: num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=2048M, max_resolution=7680x4320, max_instance=12nvidia-661Available instances: 0Device API: vfio-pciName: NVIDIA RTXA5000-3QDescription: num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=3072M, max_resolution=7680x4320, max_instance=8nvidia-662Available instances: 0Device API: vfio-pciName: NVIDIA RTXA5000-4QDescription: num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=4096M, max_resolution=7680x4320, max_instance=6nvidia-663Available instances: 0Device API: vfio-pciName: NVIDIA RTXA5000-6QDescription: num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=6144M, max_resolution=7680x4320, max_instance=4
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3、安装和配置 DoraCloud
DoraCloud for Proxmox VE的安装配置教程很多。可以参考官网的文档。
ShareStation工作站虚拟化部署
4、安装 CAD 软件
通过编辑DoraCloud桌面模板，安装 NX 软件，以及常用的办公软件。
为了达到更好的视觉效果，在模板中安装朵拉云桌面协议 DDP Server。
模板制作完毕后，创建桌面池，把桌面池的vGPU类型设置成 8Q，这样工作站可以虚拟出三台 显存配置为8G的虚拟桌面。 桌面池协议可以选择 RDP 或者 DDP。
根据桌面池，发放了3个桌面，每个桌面具有 8G 的显存。
五、应用测试 和 效果
可以通过多种客户端访问虚拟工作站。
1、DoraClient 应用程序。 包括 Windows 版本 和 Linux 版本。
2、朵拉云科技的云终端产品，比如 JC36云终端 、DC20 云终端。
3、x86 机器，安装 DoraOS 瘦客户机软件，改造成云终端。
为了达到最佳效果，推荐采用支持 DDP 协议的云终端访问 DoraCloud。 目前只有 DoraOS 或者 x86 的云终端支持DDP 协议。
下图为云终端连接虚拟工作在的效果，桌面上运行了 Siemens PLM Software NX，以及中望CAD 2021 。
采用基于DoraCloud的工作站虚拟化方案 ，可以将图形工作站的专业显卡进行灵活的切分。 比如进行复杂项目时，一台工作站可以划分为3份，人均配置8G显存，满足大型应用的需求。进行一些简单的项目时，工作站可以切分为8份，人均配置3G显存，满足团队多个成员的设计需求。 既避免了资源的浪费，也解决了低端工作站性能不足的问题。
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