结论

先说结论，目前在DVA3221平台上，适配了vGPU 14.4（510.108.03）版本，底层需要使用该版本，上层同样需要使用对应的版本。在tesla P4和2080Ti进行了测试，测试项目包括，（docker、openGL、编解码、群晖AI识别），由于Photos不会使用GPU，所以该包不影响该功能，目标：

1. Pascal：包大小350MB附近，无法使用群晖监控的AI功能，其他正常。
2. Turing：包大小750MB附近，可以完整使用所有群晖的GPU功能。

目前关于AI监控还存在一些没有定论的问题，请稍后整理结论再分享。

关键词：群晖 synology 英伟达 nvidia vGPU 虚拟GPU GPU共享

前言

最近佛西群的群友在讨论群晖是否可以使用Nvidia vGPU用于转码，人脸识别，AI等任务，看讨论结果好像是目前不可以。正好我对群晖的系统颇有好感，且对vGPU兴趣浓厚，所以在佛西群主、秀儿和几位大佬的支持下开始了探索行动。经过两个周末和一些零碎时间的探索，对于群晖支持vGPU已有一个明确的定论 -> 支持，但存在一些限制；探索过程曲折漫长，想必各位网友并不关心这个过程，所以我直接切入主题，从安装开始讲起。

安装过程

环境准备

配置介绍：

CPU：Intel i5-10400F

内存：32G DDR4 2400MHz

显卡：tesla P4 & 2080Ti

系统：Proxmox VE 7.4

在这套硬件平台上安装了PVE虚拟化环境，并使用 vgpu_unlock 项目，该项目使得消费级显卡比如2080Ti的环境下也可以体验Nvidia vGPU。

注：关于安装PVE和vgpu_unlock，可参考佛西大佬的博客。

群晖安装

在PVE中创建虚拟机，并正常安装群晖DVA3221，这里的教程可以参考大部分的PVE使用ARPL安装群晖的教程，可以在张大妈上搜一下。

特别提醒：

1. 如果要使用群晖监控，请准备好正确的序列号，不然安装后授权是0。
2. 群晖系统安装时，请不要将vGPU传递给群晖虚拟机。

驱动安装

群晖正常安装完成后，会自己安装NVIDIARuntimeLibrary和Surveillance，需要先对其进行卸载。如果你是第一次安装，大概率会因为没有创建存储而不会安装。所以此时创建了存储即可安装该vGPU驱动包。

如果在已有群晖数据的硬盘上重装了系统，此时系统默认会安装NVIDIARuntimeLibrary和监控，这里需要等待其安装完毕后，确认监控的可用路数是否正确（是0的话是序列号有误）；一切正常后即可删除NVIDIARuntimeLibrary和监控，然后安装本驱动包。

到这一步时，请修改为你的授权服务器地址（还没搭建？可以参考佛西大佬的博客）

安装完成后可看到新安装的驱动：

安装完成后打开系统的SSH功能：

然后使用ssh工具连接群晖系统，输入sudo -i输入密码后即可切换root账户，输入vgpuDaemon fix即可修复权限。

此时进入套件中心，停用本套件，然后紧接着启用本套件，即可开启正常使用vGPU驱动，在终端中输入nvidia-smi命令即可验证。

此时群晖系统也可以正常识别到GPU的相关信息：

docker安装

如果系统原来就已经安装了docker(Container Manager)套件，此时只需要停止下该套件，然后重新启动该套件即可。

如果系统是新的，没有安装Container Manager套件，此时需要先安装该套件；安装完成后，将本套件停止再启动，最后将Container Manager套件停止再启动。

但如果想要让docker使用vGPU驱动，那么需要在ssh下以root用户下输入启动指令启动容器：

docker run \
--network=bridge \
-p '8095:8096' \
-p '8919:8920' \
-v /volume1/docker/jellyfin:/config \
-v /volume1/video/:/data \
-e TZ="Asia/Shanghai" \
-e UID=1026 \
-e GID=100 \
-e GIDLIST=0 \
--restart always \
--runtime=nvidia \
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
-e UMASK=000 \
--name jellyfin \
-d jellyfin/jellyfin:latest

这里新增的三条指令表示使用nvidia驱动：

--runtime=nvidia \
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \

确保上述指令的正确性，关于上述其他指令的意思，可以通过网络进一步查询。

上面指令执行：

执行完成后该界面无报错就意味着完成了，可在群晖的Container Manager中看到新建的容器。

进入jellyfin中开启NVIDIA解码即可看到。

同样，在emby中也可以开启硬解：

几个问题

问1：为何选择DVA3221平台，而不选择其他如3617XS、DS918+等平台？

答1：因为DVA3221原生提供了Nvidia GPU支持，系统中多处都对GPU的状态进行了展示，且监控默认包含8个授权，同时监控也可以选择使用AI等功能。

问2：相比官方原版和矿神大佬修改的版本有什么不同之处？

答2：

1. 官方原版支持的功能，该版本都支持；
2. 显卡vgpu功能开启后，可多个虚拟机共享GPU算力，比直通更高效利用GPU；
3. 该版本的编解码支持更为完善，jellyfin、emby、plex的最新版本均可正常开启硬解；
4. 集成了docker runtime，启动上述媒体服务器时参数更为简单。
5. 没有原版存在的GDDR6限制，vGPU 14.4宣称支持的显卡，均可正常使用。

包

目前2080Ti的vGPU功耗问题似乎还没有一个很好的结论，再者AI功能似乎存在一些问题，所以这里先分享把不包含群晖AI监控的驱动。

关于AI监控所需的功能都测试完成后会一并附上结论并将包释放出来。

https://cloud.189.cn/t/zuauaazMRfaa （访问码：vhe6）

致谢

感谢佛西群的多位大佬指导，感谢佛西大佬送的五香牛肉干和kxxxm送的酸酸乳。

帮助

我一个人实力有限，没有更多的显卡数据，希望得到各位的帮助，帮忙做一些测试，以便更好的完善该驱动。