【摘 要】
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GPU目前被广泛的应用于现代数据中心,并被用来加速近来的一些新兴业务,例如图像处理,人工智能处理以及深度学习等。然而,GPU对共享的支持非常有限。目前,现代数据中心主要采
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GPU目前被广泛的应用于现代数据中心,并被用来加速近来的一些新兴业务,例如图像处理,人工智能处理以及深度学习等。然而,GPU对共享的支持非常有限。目前,现代数据中心主要采用时间复用的方式来共享使用GPU,但是这种方式必然会导致吞吐量的低下。对于这一问题,近来有研究提出采用公平调度算法或者静态共享GPU的方式来实现GPU共享,但这些方式却不能适用于kernel动态到达的应用场景。针对这一应用场景,有研究提出采用硬件抢占机制来实现GPU的动态共享,该机制从根本上解决了GPU对共享支持有限的问题,并为更加灵活的调度机制提供了支持。在硬件抢占机制的基础上,我们提出了一种抢占式kernel调度策略。该策略的基本思想是让能够提高吞吐量的互补的kernel一起运行来提高性能,同时考虑到抢占所引入的开销。我们的策略评估了互补的kernel一起运行所带来的性能优势和抢占所引入的开销所带来的综合结果,并以此为依据决定是否进行抢占调度。实验结果表明我们的策略相比串行执行吞吐量提高了20.1%,相比FCFS策略提高了11.5%。
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