【摘 要】
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传统的GPU资源分配方法，随着云游戏的兴起，在当今的数据中心被广泛采用，它只关注服务器端功能，而忽略了客户端，这浪费了硬件资源。为了解决这个问题，提出了云边缘集成架构，并将一些工作负载留给客户端。然而，许多云边缘集成框架存在一个大问题：共享资源干扰。其原因有两个：（a）单客户端资源过度使用导致的GPU资源竞赛；（b）客户端间资源短缺导致的CPU资源竞争。文章阐述了GPU虚拟化的方法和资源池的方法和
【基金项目】
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南宁市科技厅重点研发项目-基于GPU碎片化虚拟化异构资源调度的人脸识别平台研发（项目编号：20203117）)；
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传统的GPU资源分配方法，随着云游戏的兴起，在当今的数据中心被广泛采用，它只关注服务器端功能，而忽略了客户端，这浪费了硬件资源。为了解决这个问题，提出了云边缘集成架构，并将一些工作负载留给客户端。然而，许多云边缘集成框架存在一个大问题：共享资源干扰。其原因有两个：（a）单客户端资源过度使用导致的GPU资源竞赛；（b）客户端间资源短缺导致的CPU资源竞争。文章阐述了GPU虚拟化的方法和资源池的方法和框架，可为GPU虚拟化技术应用提供参考。
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