与NVIDIA vGPU比较

NVIDIA vGPU，之前称为GRID，是NVIDIA的专有GPU虚拟化工具，仅提供了单机的GPU分割功能，但需要支付高额的许可费用。其实现与标准的SR-IOV不同，使用了MDEV技术，还要求用户安装特殊的GPU驱动程序。

NVIDIA vGPU并非为分布式GPU池管理、远程共享或资源超额分配而设计，其主要关注点似乎是维持市场主导地位，而非优化资源利用率。前沿AI公司或云服务商不太可能使用这种方案。

功能特性

功能	TensorFusion	NVIDIA vGPU
基础功能
GPU切分	✅	✅
GPU池管理	✅	❌
GPU调度与分配	✅	❌
远程GPU共享	✅	❌
高级功能
无缝迁移现有服务	✅	❌
监控与告警	✅	❌
GPU超额分配	✅	❌
GPU显存扩展与冷热分层	✅	❌
基于GPU资源的自动扩缩容	✅	❌
自定义QoS级别	🚧	❌
多机多卡vGPU	🚧	❌
GPU节点自动买/停	✅	❌
GPU算力碎片整理	🚧	❌
IDE扩展插件	🚧	❌
云端控制台	✅	❌
支持AMD GPU	🚧	❌
支持昇腾/寒武纪等GPU/NPU	🚧	❌
企业级功能
GPU实时迁移	🚧	❌
CUDA调用链追踪分析	🚧	❌
AI模型预加载	🚧	❌
高级扩缩容策略与热点显卡平衡	🚧	❌
GPU集群用量统计与货币化	🚧	❌

NVIDIA vGPU只是一个传统的单GPU虚拟化软件，并非为分布式GPU池管理和调度而设计。与TensorFusion没有可比性。

另外，NVIDIA vGPU的配置复杂且需要手动操作，这篇快速入门展示了复杂的配置过程。

总体拥有成本

没有必要讨论一个无法满足您需求的软件成本问题。