基于虚拟化环境的多GPU并行通用计算平台研究  

RESEARCH OF PARALLEL COMPUTING PLATFORM OF MULTI-GPU BASED ON VIRTUAL ENVIRONMENT

作　　者：徐恒 吴俊敏[3,2] 杨志刚 尹燕 

机构地区：[1]中国科学技术大学软件学院,安徽合肥230027 [2]中国科学技术大学苏州研究院,江苏苏州215123 [3]中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230027

出　　处：《计算机应用与软件》2017年第11期74-80,129,共8页Computer Applications and Software

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFB1000403)

摘　　要：针对分布式多节点多GPU的系统环境,实现一种基于CUDA框架的多GPU通用计算虚拟化平台。应用程序可以如同使用本地GPU一样方便地使用多个远程GPU,原来的CUDA应用程序可以不经过修改或者只进行少量的修改就可以运行在该虚拟化GPU平台上,从而实现单机多GPU和多机多GPU在编程模式上的统一,并通过一个基于高斯混合模型的数据聚类程序来进行实验验证。实验结果表明,在不影响程序正确性的前提下,相对于原来使用CPU的程序,使用两个远程GPU可以获得十倍左右的加速比。Aiming at the distributed multi-node and multi-GPUs system environment, a general computing virtualization platform of multi-GPUs based on CUDA framework is implemented. The application program can use the remote GPUs in the same way as the local GPUs. The original CUDA application program can be run on the virtual platform of GPUs without modification or with only a few changes, in order to achieve unity in the programming model of single multi-GPUs and multi-machine multi-GPUs. In the end, we verify the correctness of the experiment through a Gaussian mixture model for data classification by CUDA. The experiment shows that the result of a program using two remote GPUs can get about ten times faster than using the original CPU without affecting the correctness.

关 键 词：虚拟化 GPU 多机多 分布式 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]