發(fā)布時間：2020-08-13 16:35

【摘要】：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)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,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)負載量多負載狀態(tài)的GPU負載均衡算法DMLS-GPU(Dynamic and Multi-Load Status algorithm for GPU),通過將負載與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)備計算能力的問題。實驗分析表明,在虛擬化環(huán)境下可實現(xiàn)多個CUDA程序并發(fā)地使用一塊或者多塊GPU設(shè)備,并驗證了本文的虛擬化方案具有良好的可擴展性和高效性。本文工作針對GPU通用計算虛擬化過程中面臨的挑戰(zhàn)和制約,研究虛擬化環(huán)境下的多任務(wù)GPU資源共享和多GPU并行計算,以進一步拓展其應(yīng)用空間。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP338.6

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