高能物理计算环境中KVM虚拟机的性能优化与应用

摘要：

高能物理是典型的高性能计算的应用,对CPU计算能力要求很高,并且CPU利用率的高低直接影响高能物理的计算效率.虚拟化技术在实现资源共享和资源高利用率方面表现出很大的优势.基于KVM(Kernel-based Vir-tual Machine)虚拟机进行性能测试和性能优化.首先对KVM虚拟机的处理器、磁盘IO和网络IO等参数进行测试,给出虚拟机和物理机的性能差异和定量分析,然后从KVM虚拟机架构上分析影响KVM性能的各种因素,从硬件级、内核级对影响性能的因素包括扩展页表EPT(Extented Page Table)和CPU的亲和性(CPU affinity)展开研究,以对KVM进行性能优化.优化结果表明,KVM的CPU性能的损失率可以降低至3％左右.最后,给出了高能物理计算的虚拟集群,结果显示虚拟机群的计算性能能够满足高能物理计算的需求.

关键词：高性能计算、KVM、CPU亲和性、扩展页表

所属期刊栏目：42

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11305192,11205179

在线出版日期：2015-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-70