Expandiendo el espacio de memoria gráfica en entornos de virtualización total de GPU.
Autores: Park, Younghun; Gu, Minwoo; Park, Sungyong
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Los avances en la tecnología de virtualización han permitido que múltiples máquinas virtuales (VM) compartan recursos en una máquina física (PM). Con el uso generalizado de aplicaciones intensivas en gráficos, como renderizado bidimensional (2D) o tridimensional (3D), se han propuesto muchas soluciones de virtualización de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para proporcionar servicios de GPU de alto rendimiento en un entorno virtualizado. Aunque la elasticidad es uno de los principales beneficios en este entorno, la asignación de memoria de GPU sigue siendo estática en el sentido de que una vez que la memoria de GPU se asigna a una VM, no es posible cambiar el tamaño de la memoria en tiempo de ejecución. Esto provoca una subutilización de la memoria de GPU o degradación del rendimiento de una aplicación de GPU debido a la falta de memoria cuando una aplicación requiere una gran cantidad de memoria de GPU. En este documento, proponemos una solución de hinchamiento de memoria de GPU llamada que ajusta dinámicamente el tamaño de la memoria de GPU en tiempo de ejecución según el requisito de memoria
Descripción
Los avances en la tecnología de virtualización han permitido que múltiples máquinas virtuales (VM) compartan recursos en una máquina física (PM). Con el uso generalizado de aplicaciones intensivas en gráficos, como renderizado bidimensional (2D) o tridimensional (3D), se han propuesto muchas soluciones de virtualización de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para proporcionar servicios de GPU de alto rendimiento en un entorno virtualizado. Aunque la elasticidad es uno de los principales beneficios en este entorno, la asignación de memoria de GPU sigue siendo estática en el sentido de que una vez que la memoria de GPU se asigna a una VM, no es posible cambiar el tamaño de la memoria en tiempo de ejecución. Esto provoca una subutilización de la memoria de GPU o degradación del rendimiento de una aplicación de GPU debido a la falta de memoria cuando una aplicación requiere una gran cantidad de memoria de GPU. En este documento, proponemos una solución de hinchamiento de memoria de GPU llamada que ajusta dinámicamente el tamaño de la memoria de GPU en tiempo de ejecución según el requisito de memoria