【摘 要】
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随着GPU的广泛使用,有关GPU资源利用率的提升问题也得到了广泛关注。单应用独占GPU或者时分共享GPU已经不能充分利用GPU上的大量资源了。空分共享GPU是一种常用的提升GPU资源利用率的方法。空分共享GPU可以利用程序之间资源互补来提升GPU资源利用率。现有的空分技术不能支持动态的改变程序的资源数量,单调的资源分配方式限制了应用程序充分利用资源的能力。本文实现了一种可以动态改变程序资源数量的进
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随着GPU的广泛使用,有关GPU资源利用率的提升问题也得到了广泛关注。单应用独占GPU或者时分共享GPU已经不能充分利用GPU上的大量资源了。空分共享GPU是一种常用的提升GPU资源利用率的方法。空分共享GPU可以利用程序之间资源互补来提升GPU资源利用率。现有的空分技术不能支持动态的改变程序的资源数量,单调的资源分配方式限制了应用程序充分利用资源的能力。本文实现了一种可以动态改变程序资源数量的进程池机制,使得程序可以更灵活的调度资源。在此基础上本文针对两种应用场景,分别提出了两种调度算法以提升GPU资源利用率。本文针对多个简单程序共享GPU的场景,提出了静态调度算法。简单程序指程序只有一种类型的任务,对资源的需求单一。静态调度算法通过平衡各种资源,减少了资源不足带来的瓶颈问题,提升了GPU的资源利用率,使GPU整体吞吐率最高可提升27.9%。本文针对多个复杂程序共享GPU的场景,提出了动态调度算法。复杂程序对资源的需求会不断变化。动态调度算法通过提高不同类型任务同时执行的概率,提升了资源互补利用的概率,提升了GPU的资源利用率,使GPU整体吞吐率最高可提升13.6%。
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