GPU虚拟化环境下的数据通信策略研究

来源：计算机技术与发展杂志2015年第08期北京时间：

作者：张玉洁;吕相文;张云洲

摘要：虚拟化技术能够以较低的成本和能源消耗共享有效的资源，一些应用程序往往需要利用图形处理器来加快它们的计算以提高性能。但是由于虚拟化本身的特点，在GPU虚拟化环境下进行CUDA应用开发会带来很大的性能开销。此外，当采用多GPU并行处理大规模的程序时，传统的GPU之间的数据交互方式是通过CPU来中转，不仅会带来“路程”上的开销，同时PCI-E相对于GPU显存的低带宽更是限制了数据传输的速率。针对以上问题，文中在Xen和VMware虚拟化平台下，针对CUDA应用的延迟和吞吐率找出最优的虚拟机间通讯方式，针对GPU之间不同的数据传输方式，找出最优通信方案，并从理论上和实验中分析出影响多GPU协同运算效率的因素。

关键词：GPU通用计算;虚拟化;CUDA ;数据通信