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人工智能技术的长足发展对于云计算的算力提出了更高的要求,云服务提供商在数据中心内添置了拥有大量并行计算单元的加速器,这些加速器需要与已有的虚拟化平台相结合以进行计算资源的划分.当前主流的加速器虚拟化方案是通过PCI透传的方式,但是该方式不支持细粒度的资源划分;部分特定型号的加速器还支持了时分复用的方案,通过硬件与虚拟机监视器配合划分计算资源和时间片,但是该方案可移植性差,对于任何新型加速器的适配都要重新开发,固定的资源划分策略也导致可扩展性有限;另有基于API转发的方案,通过分离式驱动的模式将虚拟机的请求转发给后端驱动处理,而转发通信的过程中存在着性能瓶颈.提出了Wormhole,一种基于C/S架构的、支持跨虚拟机快速代理执行的加速器虚拟化框架,旨在为上层用户提供高效、透明的加速器API转发虚拟化的同时保障多用户间的强隔离性.该框架利用硬件虚拟化技术,允许CPU控制流在虚拟机间快速切换而不触发任何下陷,大幅降低了虚拟机间通信带来的虚拟化性能开销.实验结果表明,Wormhole的原型系统相较于具有代表性的开源虚拟化方案GvirtuS,在经典模型的训练测试中能够有高达5倍的性能提升.  相似文献   
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