计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2013年
11期
119-125
,共7页
GPU通用计算%虚拟化%CUDA%负载均衡
GPU通用計算%虛擬化%CUDA%負載均衡
GPU통용계산%허의화%CUDA%부재균형
general purpose computing on GPU%virtualization%CUDA%load balance
随着硬件功能的不断丰富和软件开发环境的逐渐成熟,GPU在通用计算领域的应用越来越广泛,使用GPU集群来进行海量数据计算的例子不胜枚举.但是,相对于CPU,GPU的功耗较大,如果每个节点都配备GPU,则将大大增加集群的功耗.虚拟化技术的引入使得在虚拟机中利用GPU资源进行通用计算成为可能.为高效、充分地利用GPU,针对GPU的特点,提出了一种面向多任务的可动态调度、支持多用户并发的GPU虚拟化解决方案.在已有的GPU虚拟化方案的基础上,综合考虑虚拟机域间通信的通用性以及任务的周转时间,建立了CUDA管理端来对GPU资源进行统一管理.通过设置综合负载评价值实现负载均衡并降低任务的平均周转时间.在设计的系统上进行大规模矩阵运算实验,结果说明了GPU虚拟化方案在计算系统中的可行性和高效性.
隨著硬件功能的不斷豐富和軟件開髮環境的逐漸成熟,GPU在通用計算領域的應用越來越廣汎,使用GPU集群來進行海量數據計算的例子不勝枚舉.但是,相對于CPU,GPU的功耗較大,如果每箇節點都配備GPU,則將大大增加集群的功耗.虛擬化技術的引入使得在虛擬機中利用GPU資源進行通用計算成為可能.為高效、充分地利用GPU,針對GPU的特點,提齣瞭一種麵嚮多任務的可動態調度、支持多用戶併髮的GPU虛擬化解決方案.在已有的GPU虛擬化方案的基礎上,綜閤攷慮虛擬機域間通信的通用性以及任務的週轉時間,建立瞭CUDA管理耑來對GPU資源進行統一管理.通過設置綜閤負載評價值實現負載均衡併降低任務的平均週轉時間.在設計的繫統上進行大規模矩陣運算實驗,結果說明瞭GPU虛擬化方案在計算繫統中的可行性和高效性.
수착경건공능적불단봉부화연건개발배경적축점성숙,GPU재통용계산영역적응용월래월엄범,사용GPU집군래진행해량수거계산적례자불성매거.단시,상대우CPU,GPU적공모교대,여과매개절점도배비GPU,칙장대대증가집군적공모.허의화기술적인입사득재허의궤중이용GPU자원진행통용계산성위가능.위고효、충분지이용GPU,침대GPU적특점,제출료일충면향다임무적가동태조도、지지다용호병발적GPU허의화해결방안.재이유적GPU허의화방안적기출상,종합고필허의궤역간통신적통용성이급임무적주전시간,건립료CUDA관리단래대GPU자원진행통일관리.통과설치종합부재평개치실현부재균형병강저임무적평균주전시간.재설계적계통상진행대규모구진운산실험,결과설명료GPU허의화방안재계산계통중적가행성화고효성.
