rCUDA,通過socket的通信方式在遠程執(zhí)行CUDA，相對采用RPC的vCUDA來說，效率有所提高。
GVim通過建立前端、后端、攔截庫、庫封裝器四個模塊來實現(xiàn)API的攔截和重定向。但是該解決方案只適用于特定的Xen虛擬化平臺。
gVirtuS在vCUDA和GVim的基礎上，獨立實現(xiàn)了GPU虛擬化架構(gòu)，保證了平臺無關(guān)性，適用于Xen、VMware、KVM等主流的虛擬化平臺。
CUDA高密計算云應用現(xiàn)狀
自2007年提出CUDA以來，NVIDIA公司一直致力于云計算平臺與CUDA的技術(shù)結(jié)合。其率先于2012年5月推出利用GPU加速云計算技術(shù)，同年10月推出了首款云計算虛擬GPU加速平臺—VGX K2，并于2013年GTC大會上推出了云計算產(chǎn)品服務器平臺—NVIDIA GRID。GRID 卡采用基于 NVIDIA Kepler架構(gòu)的GPU，首次實現(xiàn)了 GPU 的硬件虛擬化。這意味著多名用戶可以共享單一GPU。隨后，國外的多家云服務提供商也推出了各自的基于GPU并行計算的云服務平臺，包括Amazon、Nimbix、Peer 1 Hosting等。
在國內(nèi)，“云圖”和“云渲染”方案的提出，也標志著云服務提供商開始在GPU高密計算方面發(fā)力。“云圖”（W760-G10）由曙光公司、NVIDIA公司、思杰公司于2014年合作推出，雖然尚未有明確的云租用服務，但已具備GPU硬件虛擬化的能力。阿里云于2013年提出“云渲染”方案，在國產(chǎn)3D動畫電影《昆塔》中首次使用了云計算進行后期渲染的新技術(shù)，通過將一個或者多個渲染任務分割成若干部分，在計算機集群中的各個節(jié)點同時進行，以此類推，大大縮短渲染時間。
可以預見，隨著CUDA與云計算的緊密結(jié)合，強大的GPU計算能力將推動云服務平臺在圖像分時、動畫渲染、視頻編碼、3D運算、導航識別、數(shù)理統(tǒng)計分析以及大數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。