GPUパススルーとは、ホストOSを介さず仮想マシンに物理GPUを直接割り当てる技術です。これにより仮想化環境でも高い描画性能やAIの機械学習・推論処理速度を実現し、クラウド上で効率的な演算リソースの活用が可能になります。
GPUパススルーとは
GPUパススルーとは、物理的なGPU（Graphics Processing Unit）をホストOSから直接、仮想マシン（VM）やコンテナに専有させる技術のことです。
詳しく解説
通常の仮想化環境では、GPUの処理はハイパーバイザーを経由するため、オーバーヘッドが発生し本来のパフォーマンスを発揮できません。しかし、GPUパススルーを利用することで、仮想マシンがホストOSの制限を受けずに直接ハードウェアを制御できるようになります。特に、AIの機械学習モデルの訓練や大規模なデータ処理、3Dグラフィックスのレンダリングなどにおいて、物理マシンと同等の高速な処理性能を実現するために極めて重要な役割を果たしています。
具体例・使われ方
AWSやGoogle Cloudなどのパブリッククラウド上で、GPUを搭載した仮想マシンインスタンスを立ち上げ、機械学習の開発やLLM（大規模言語モデル）のファインチューニングを行う際に広く利用されています。また、ローカル環境のKVMやVMwareなどの仮想化ソフト上で、仮想マシンに特定のGPUを認識させてAI開発を行う場合にも活用されます。
似た用語との違い
一般的な仮想GPU（vGPU）技術が1つの物理GPUを複数の仮想マシンで分割・共有するのに対し、GPUパススルーは1つの物理GPUを特定の仮想マシンに完全占有させる点で異なります。そのため、共有によるリソースの競合がない反面、柔軟な動的割り当てが難しくなります。
注意点
GPUパススルーを利用するには、ホスト側のCPUやマザーボードがIOMMUやVT-dといったハードウェア仮想化支援機能をサポートしている必要があります。また、1つの物理GPUを複数の仮想マシンで共有できなくなるため、リソースの利用効率やコスト面での設計に注意が必要です。