随着AI大模型、元宇宙、高性能计算等领域的爆发式增长，企业对GPU算力的需求呈指数级上升。但直接采购高性能GPU服务器成本高昂（单张A100 GPU售价超10万元），且存在资源闲置风险。在此背景下，​​算力租赁​​（通过云端按需租用GPU资源）成为企业降本增效的核心选择。而支撑这一模式高效运行的底层技术，正是​​虚拟化技术​​对GPU资源的精细化分配与管理。本文将拆解算力租赁的核心逻辑，并详解虚拟化技术如何实现GPU资源的“按需切割”与“动态调度”。