一种基于云计算的GPU虚拟化平台.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105959404A(43)申请公布日2016.09.21(21)申请号201610474412.8(22)申请日2016.06.27(71)申请人江苏易乐网络科技有限公司地址212000江苏省镇江市京口区宗泽路98号3楼(72)发明人冯军(74)专利代理机构苏州睿昊知识产权代理事务所(普通合伙)32277代理人伍见(51)Int.Cl.H04L29/08(2006.01)权利要求书1页说明书3页(54)发明名称一种基于云计算的GPU虚拟化平台(57)摘要本发明公开了一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：虚拟机以重定向方式利用多GPU加速计算的平台架构，利用GPU管理端对虚拟机处理能力的提升，虚拟机中的组件通过拦截应用程序对GPU调用，并重定向至本机特权域或者远程GPU服务器，使得应用程序的GPU调用在特权域或者远程GPU服务器之上执行，并在执行完成返回结果到虚拟机。本发明提供一种高性能、低成本的云计算的GPU虚拟化平台。CN105959404ACN105959404A权利要求书1/1页1.一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：虚拟机以重定向方式利用多GPU加速计算的平台架构，利用GPU管理端对虚拟机处理能力的提升，虚拟机中的组件通过拦截应用程序对GPU调用，并重定向至本机特权域或者远程GPU服务器，使得应用程序的GPU调用在特权域或者远程GPU服务器之上执行，并在执行完成返回结果到虚拟机。2.根据权利要1所述的一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：在虚拟环境下，采用C/S方式，实现了多GPU协同计算。3.根据权利要2所述的一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：GPU管理端对GPU服务端模块以及虚拟机客户端模块的请求进行处理，响应GPU服务端模块的资源注册，并实时监控每个远程GPU服务器的负载。4.根据权利要3所述的一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：GPU管理端还对每个GPU服务器的任务进行调整，对每个GPU服务器的计算资源进行管理，同时根据负载响应虚拟机客户端模块的请求，并为其分配最匹配的GPU服务器。5.根据权利要4所述的一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：所述GPU为云计算引擎的平台架构，实施内容包括云存储系统的实现，“C+G”云计算引擎算法的实现。6.根据权利要5所述的一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：所述GPU服务端模块节点装置为2U双路服务器。7.根据权利要6所述的一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：在GPU上申请用于快速存储的页锁定内存。8.根据权利要7所述的一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：通过编程模型使GPU渲染计算和MapReduce模型二者相结合，实现一个完整的高性能渲染计算系统。2CN105959404A说明书1/3页一种基于云计算的GPU虚拟化平台技术领域[0001]本发明涉及一种虚拟化平台，特别是涉及一种基于云计算的GPU虚拟化平台。背景技术[0002]虚拟化是云计算的核心技术基础，它所带来的成本节约、安全性增强等优势逐渐获得了人们的认可，是计算机科学领域的研究热点。虚拟化技术通过对硬件资源的虚拟化，可以在一台计算机上模拟多个相同的计算机硬件平台，从而能够同时运行多个操作系统并实现相互隔离，提高了服务器的利用效率，在服务器合并、网络安全、计算数据保护、高性能计算和可信等领域都有大量的应用。近几年，图形处理单元（GPU）的性能和功能显著增加。GPU的功能不再局限于图像处理，同时发展成为一个有着高计算峰值和内存带宽的高度并行的处理器。随着一些支持GPGPU（通用图形处理单元）计算的技术（例如CUDA）的推出，GPGPU的应用也越来越广泛。由于GPU的强大的并行计算能力，使得越来越多的高性能运算中引入了CPU+GPU的异构模式。但是，一方面GPU的功耗较大，如果每个节点都配备GPU，则可能大大增加集群的功耗；一方面，GPU的并行计算能力强大，而在大部分运算中，GPU作为协处理器，仅仅加速代码中的并行部分，使得GPU的使用率不高；另一方面由于GPU的封闭性，虚拟机无法直接利用GPU来加速计算。这使得GPU在虚拟机方面的应用受到了很大的限制。发明内容[0003]为了解决现有技术中的问题，本发明提供一种高性能、低成本的云计算的GPU虚拟化平台。[0004]为了解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：一种基于云计算的GPU虚拟化平台，其特征在于：虚拟机以重定向方式利用多GPU加速计算的平台架构，利用GPU管理端对虚拟机处理能力的提升，虚拟机中的组件通过拦截应用程序对GPU调用，并重定向至本机特权域或者远程GPU服务器，使得应用程序的GPU调用在特权域