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基于最小剩余时间算法与SR-IOV技术的GPU资源优化调度方案
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作者 梁桂才 何现海 +1 位作者 马梓钧 陆富业 《计算机应用文摘》 2024年第9期140-145,共6页
为了优化GPU资源利用率,文章提出了一种新型的GPU资源调度方案。该方案结合了最小剩余时间算法与SR-IOV(SingleRootI/OVirtualization)技术,可优化多用户、多任务环境下的GPU资源利用率和系统性能。传统的GPU调度方法往往面临资源利用... 为了优化GPU资源利用率,文章提出了一种新型的GPU资源调度方案。该方案结合了最小剩余时间算法与SR-IOV(SingleRootI/OVirtualization)技术,可优化多用户、多任务环境下的GPU资源利用率和系统性能。传统的GPU调度方法往往面临资源利用不足、任务等待时间长和系统吞吐量受限等问题。为了应对这些挑战,该方案通过动态分析任务的剩余执行时间,利用SR-IOV技术实现了GPU资源的细粒度隔离与共享,可为更高效的资源分配和任务调度提供支持。实验结果表明,相较于传统的无调度、容器调度和常见机器学习调度方案,该方案在均值准确率、GPU利用率、系统吞吐量和任务执行时间等方面均具有一定的优势,可为多用户多任务场景下的GPU资源管理提供有益的参考。 展开更多
关键词 最小剩余时间算法 sr-iov技术 GPU资源调度 资源利用率
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SR-IOV技术在OpenStack中的应用 被引量：2
2
作者 张驰 张傲 《计算机系统应用》 2017年第9期246-252,共7页
在OpenStack云平台中,一台物理服务器上可能同时运行着十几台虚拟机,这对于物理服务器的I/O性能要求是非常高的.因此,I/O虚拟化技术的效率对于整个OpenStack云平台的网络性能提升都有着至关重要的作用.为了提高系统整体的网络性能,在Ope... 在OpenStack云平台中,一台物理服务器上可能同时运行着十几台虚拟机,这对于物理服务器的I/O性能要求是非常高的.因此,I/O虚拟化技术的效率对于整个OpenStack云平台的网络性能提升都有着至关重要的作用.为了提高系统整体的网络性能,在OpenStack云平台中引入SR-IOV技术成为了一种可选的方式.本文通过对比实验测试了SR-IOV技术对于OpenStack云平台上网络I/O性能的影响.最终对实验结果进行分析可知,在引入SRIOV技术后,OpenStack云平台上的计算节点I/O虚拟化性能提升了大概50%. 展开更多
关键词 云计算 OpenStack云平台 I/O虚拟化 网络性能 sr-iov技术
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