RCUDA - RCUDA

rCUDA
Geliştirici (ler)Universitat Politecnica de Valencia
Kararlı sürüm
20.07 / 26 Temmuz 2020; 4 ay önce (2020-07-26)
İşletim sistemiLinux
TürGPGPU
İnternet sitesiRcuda.ağ

rCUDAanlamına gelen Uzak CUDA, bir tür ara yazılım uzaktan kumanda için yazılım çerçevesi GPU sanallaştırma. İle tam uyumlu CUDA uygulama programlama Arayüzü (API ), bir veya daha fazla CUDA etkin GPU'nun tek bir uygulamaya tahsis edilmesine izin verir. Her GPU, bir küme veya içinde koşmak sanal makine. Yaklaşım, tam kullanımdan yoksun GPU kümelerinde performansı iyileştirmeyi amaçlamaktadır. GPU sanallaştırma, bir kümede ihtiyaç duyulan GPU sayısını azaltır ve karşılığında daha düşük maliyetli bir yapılandırmaya yol açar - daha az enerji, satın alma ve bakım.

Önerilen dağıtılmış hızlandırma mimarisi bir yüksek performanslı bilgi işlem GPU'ların yalnızca birkaç küme düğümüne bağlı olduğu küme. Yerel olmayan bir düğüm GPU GPU kaynaklarına ihtiyaç duyan bir uygulamayı yürütür, çekirdek yerel sistem belleği ile uzak GPU belleği arasındaki veri ve kod aktarımları tarafından desteklenir. rCUDA bunu barındıracak şekilde tasarlanmıştır müşteri sunucusu mimari. Bir uçta, istemciler üst düzey CUDA Runtime API için bir sarmalayıcı kitaplığı kullanır ve diğer uçta, bir ağda istekleri alan bir ağ dinleme hizmeti vardır. TCP bağlantı noktası. Farklı GPU hızlandırmalı uygulamaları çalıştıran birkaç düğüm, aynı anda kümede yüklü olan tüm hızlandırıcılardan yararlanabilir. İstemci, isteği, o bilgisayarda kurulu olan GPU'ya erişen ve isteği içinde yürüten sunuculardan birine iletir. Zaman çoklama GPU veya başka bir deyişle paylaşma her bir uzak GPU yürütme isteği için farklı sunucu süreçleri üretilerek gerçekleştirilir.[1][2][3][4][5][6]

rCUDA v20.07

RCUDA ara yazılımı, CUDA uyumlu cihazların uzaktan eşzamanlı kullanımını sağlar.

rCUDA, istemciler ve sunucular arasındaki iletişim için InfiniBand ağını veya soket API'sini kullanır. rCUDA üç farklı ortamda faydalı olabilir:

  • Kümeler. Yüksek Performanslı Kümelerde yüklü GPU sayısını azaltmak için. Bu, enerji tasarrufunun yanı sıra satın alma maliyetleri, bakım, alan, soğutma vb. Gibi diğer ilgili tasarruflara yol açar.
  • Academia. Ticari ağlarda, birçok öğrenciye aynı anda birkaç yüksek performanslı GPU'ya erişim sunmak.
  • Sanal makineler. Fiziksel makinede CUDA tesislerine erişimi sağlamak için.

RCUDA'nın mevcut sürümü (v20.07), grafiklerin birlikte çalışabilirliği dışında CUDA sürüm 9.0'ı destekler. rCUDA v20.07, hem istemci hem de sunucu tarafında Linux işletim sistemini (64 bit mimariler için) hedefler.

CUDA uygulamalarının rCUDA ile çalıştırılabilmesi için kaynak kodlarında herhangi bir değişikliğe ihtiyacı yoktur.

Referanslar

  1. ^ J. Prades; F.Silla (Aralık 2019). "GPU-İş Geçişi: rCUDA Örneği". Paralel ve Dağıtık Sistemlerde İşlemler, cilt 30, no. 12. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)CS1 Maint: konum (bağlantı)
  2. ^ J. Prades; C. Reaño; F.Silla (Mart 2019). "Xen Sanal Makinelerine CUDA Hızlandırma Sağlamak için rCUDA kullanmanın Etkisi Üzerine". Cluster Computing, cilt 22, no. 1. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)CS1 Maint: konum (bağlantı)
  3. ^ F. Silla; S. Iserte; C. Reaño; J. Prades (Temmuz 2017). "Uzaktan GPU Sanallaştırma Mekanizmasının Faydaları Hakkında: rCUDA Örneği". Eş Zamanlılık ve Hesaplama: Uygulama ve Deneyim, cilt. 29, hayır. 13. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)CS1 Maint: konum (bağlantı)
  4. ^ J. Prades; B. Varghese; C. Reaño; F. Silla (Ekim 2017). "Bir Finansal Risk Uygulamasının Performansını Optimize Etmek İçin Çok Kiracılı Sanal GPU'lar". Paralel ve Dağıtılmış Hesaplama Dergisi, cilt. 108. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)CS1 Maint: konum (bağlantı)
  5. ^ F. Pérez; C. Reaño; F. Silla (6–9 Haziran 2016). "RCUDA ile InfiniBand Kümelerinde KVM Sanal Makinelerine CUDA Hızlandırma Sağlama". 16. IFIP Uluslararası Dağıtık Uygulamalar ve Birlikte Çalışabilir Sistemler Konferansı (DAIS 2016), Kandiye, Girit, Yunanistan. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)CS1 Maint: konum (bağlantı)
  6. ^ S. Iserte; J. Prades; C. Reaño; F. Silla (16–19 Mayıs 2016). "Uzaktan GPU Sanallaştırmayı Slurm ile Birleştirerek Veri Merkezlerinin Performansını Arttırmak". 16th IEEE / ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID 2016), Cartagena, Kolombiya. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)CS1 Maint: konum (bağlantı)

Dış bağlantılar