一、背景：
隨著互聯網和通信技術的蓬勃發展，云計算產業已經成為計算機行業的重要一環。而云游戲又是其中異軍突起的應用場景。云游戲服務將游戲的計算渲染任務從傳統的用戶端向服務端集中。在眾多不同的云游戲實現方案中，在服務器上利用虛擬化技術運行游戲是目前各云游戲廠商的主要方案之一。基于虛擬化技術實現的云游戲方案在大幅降低用戶進行游戲所需要的計算機硬件配置的同時也對服務端虛擬機的性能，功能，穩定性和成本等方面提出了不同于傳統應用場景虛擬機的新需求。但是目前主流的虛擬機實現方案都并未針對游戲做出特殊優化。不管是傳統的通用計算型虛擬機，GPU計算型虛擬機還是存儲型虛擬機等在性能，穩定性，功能性上的要求都和云游戲虛擬機需求有較大不同，例如通用計算型虛擬機側重于CPU的多核并發能力對CPU的多核性能有較高需求，而游戲普遍對CPU多核性能需求并不強烈反而對CPU單核性能有較高要求。又譬如傳統的GPU計算型虛擬機雖然也具備圖像渲染能力，但是其主要應用場景還是集中在數據運算，深度學習，科學計算等側重于浮點計算場景，而游戲則側重于GPU的光柵渲染能力和高IO能力。因此針對這些傳統虛擬機應用場景設計的評測模型和方法難以準確反應云游戲特殊的應用場景需求。

二、顯卡模型分析

對于GPU性能，則要與cpu單核性能相匹配，若GPU性能超出CPU單核上限，則GPU占用率無法占滿，造成性能浪費。GPU除了渲染性能之外，還有一點對游戲表現也有至關重要的影響，既宿主機pcie總線帶寬和多GPU拓撲結構。傳統家用游戲電腦，一般只會安裝一張GPU，一張GPU獨占pcie＊16通道，因此總線帶寬不會有瓶頸。云游戲虛擬機的服務器因為要進行多游戲進程計算渲染以降低成本，因此一般要安裝多張GPU，這些GPU往往根據不同的GPU拓撲結構共享一條或者兩條pcie＊16通道，會出現GPU帶寬瓶頸。而傳統GPU型虛擬機服務器雖然一般會安裝4張GPU以上，但是這些虛擬機一般是深度學習和工業渲染等高計算低IO場景。因此傳統GPU型虛擬機服務器使用多GPU卡共享帶寬的拓撲結構并不會對計算性能有太大影響。但是游戲渲染屬于典型等GPU高IO場景，GPU需要頻繁和CPU進行數據交換，若使用不合理等GPU拓撲結構，則會導致高負載時數據交換帶寬不夠，導致嚴重的性能下降。因此在對云游戲虛擬機進行需求建模時要考慮宿主機滿負載時各個虛擬機GPU是否會出現帶寬瓶頸。

三、其他模型

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