结论先行：vGPU把一张物理卡切分成多个vGPU实例，适合开发测试和轻量推理。生产训练不要用vGPU，性能损失明显。
一、vGPU原理
GPU硬件支持时间片调度，把显存和算力按比例切分。一张A100可以切成4份，每人1/4显存和算力。
二、适合场景
学生教学、团队开发、轻量推理。每人不用独占一张卡，成本分摊后很便宜。
三、不适合场景
大模型训练、高并发推理。vGPU有调度开销，性能损失20%到40%。关键任务还是独占物理卡。
二、vGPU授权
NVIDIA vGPU需要额外授权，不是所有云平台都提供。选平台时确认是否支持vGPU切分，以及切分后的显存和算力比例。
三、成本优势
一张A100切成4份，每人1/4成本，比各自租一张卡便宜75%。适合教学和开发场景。
需要vGPU共享的GPU实例可在GPU算力平台选择。
