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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。
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文献信息
篇名 GPU虚拟化环境下的数据通信策略研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 GPU通用计算 虚拟化 CUDA 数据通信
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 24-28
页数 5页 分类号 TP31
字数 4388字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.08.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕相文 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 3 12 2.0 3.0
2 张玉洁 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 5 18 3.0 4.0
3 张云洲 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 3 17 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
GPU通用计算
虚拟化
CUDA
数据通信
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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