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GPU虚拟化相关技术研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
因为计算密集型应用的增多,亚马逊和阿里巴巴等公司的云平台开始引入GPU(Graphic processing unit)加速计算. 云平台支持多用户共享GPU的使用,可以提升GPU的利用效率,降低成本;也有利于GPU的有效管理. 通过虚拟机监视器以及各种软硬件的帮助,GPU虚拟化技术为云平台共享GPU提供了一种可行方案. 本文综合分析了GPU虚拟化技术的最近进展,先根据技术框架的共同点进行分类;然后从拓展性、共享性、使用透明性、性能、扩展性等方面对比分析,最后总结了GPU虚拟化的问题和发展方向. 相似文献
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针对目前二维SIMD结构编译技术研究的不足,结合二维SIMD结构中普遍采用的复用数据通路和寄存器少的限制和应用程序的特点,提出了一种解决数据向量复用的算法.该算法先使用数据向量的代表元计算各SIMD指令间数据向量的重用信息,再根据这些信息对SIMD指令进行调度.该算法可以有效缓解应用程序在二维SIMD结构执行时加载数据的压力,有效提高结构受限二维SIMD结构的并行性.实验数据显示,该算法对各种应用程序可获得平均2.97的加速比和平均3.86的SIMD指令级并行度. 相似文献
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