云计算环境下多GPU资源调度机制研究
资源调度是云计算中的关键问题之一,它的调度机制与算法直接影响到云计算系统的性能及成本.GPU(graphics pro-cessing unit)正越来越多地被应用到通用计算领域,作为高性能云计算系统中的特殊计算资源,对GPU计算资源的调度有其特殊性.综合考虑计算任务在节点间以及节点内部的数据传输延迟,以充分利用系统GPU计算资源、掩藏传输延迟为目标,研究了云环境下多GPU的“传输&传输&执行”三段调度问题.提出一种云环境下GPU计算资源调度机制MGSC(Multi-GPU re-source Scheduling scheme in Cloud environment):考虑了GPU计算中传输与计算的因素,讨论了在GPU计算中出现的四种资源需求情况,建立GPU计算资源模型;为了减轻中心节点的任务处理压力,设计了基于树型结构的GPU资源分布式检索算法.实验结果说明,MGSC在满足多用户共享GPU计算资源的同时,能够较好地提高云计算系统中GPU计算资源利用率,获得较高的服务质量,有效地减少资源闲置,降低服务提供者的服务成本.
云计算、GPU (graphics processing unit)、资源调度、分布式检索算法
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金重点项目61139002;中央高校基本科研业务费专项资金项目NP2013308
2016-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
687-693