基于多GPGPU并行計算的虛擬化技術(shù)研究.pdf

1、跟CPU相比，GPU在計算能力、能耗上具有顯著的優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于高性能計算領(lǐng)域。虛擬化是云計算的主要支撐技術(shù)之一，屏蔽硬件基礎(chǔ)設(shè)施使多臺虛擬機透明地共享集群中的GPU設(shè)備，從而降低配置成本，提高資源利用率。目前，GPU通用計算的虛擬化技術(shù)尚處于研究階段，虛擬化環(huán)境下資源共享方案普遍缺乏對GPU的有效支持。
　　本文以通用計算框架CUDA為研究對象，設(shè)計一種基于多GPGPU并行計算的虛擬化的方案，實現(xiàn)一種可動態(tài)調(diào)度、支持多任務(wù)并發(fā)

2、的GPU虛擬化解決方案。具體工作包括以下幾個方面：
　　第一，采用動態(tài)庫攔截的方法將GPU引入虛擬機，設(shè)計了基于多GPU計算資源特征的動態(tài)分配與管理的架構(gòu)，該架構(gòu)分為虛擬化用戶層、虛擬化資源管理層和虛擬化資源服務(wù)層，解決了GPU通用計算在虛擬化環(huán)境下的適應(yīng)問題，實現(xiàn)GPU資源在多個計算節(jié)點間的共享。
　　第二，針對大規(guī)模計算任務(wù)場景，提出了在虛擬化環(huán)境下多GPU并行計算的實現(xiàn)方案，使用多線程或流處理的方式實現(xiàn)多GPU并行計算

3、，分析了GPU多層次存儲結(jié)構(gòu)、傳輸、通信等方面內(nèi)容，通過實驗分別對數(shù)據(jù)松耦合交互模式（如蒙特卡羅方法）和緊耦合交互模式（如QFT算法）實現(xiàn)多GPU并行計算。
　　第三，提出了一種基于動態(tài)負(fù)載量多負(fù)載狀態(tài)的GPU負(fù)載均衡算法DMLS-GPU（Dynamic and Multi-Load Status algorithm for GPU），通過將負(fù)載與GPU設(shè)備的硬件能力和任務(wù)本身的特性相結(jié)合，解決了虛擬化方案中動態(tài)評估GPU設(shè)備計算