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GPU 内核态虚拟化共享技术研究

发布时间: 2023-10-02
来源: 科技服务团
截止日期:2023-10-07

价格 双方协商

地区： 北京市 市辖区 海淀区

需求方： 联想**

行业领域

电子信息技术

需求背景

GPU 虚拟化技术对于提升 AI 和科学计算等场景的算力资源利 用率具有重要的意义，本指南旨在突破当前面向 NVIDIA GPU 的虚拟化 技术，在保障应用服务质量（QoS）的前提下，具备 GPU 显存、算力资源 和故障隔离效果，最小化应用在使用虚拟 GPU 和物理 GPU 设备时在性能 和使用方式上的差异。

需解决的主要技术难题

内核态下 GPU 细粒度共享技术，支持容器化共享；研究 跨网络的远程虚拟化 GPU 设备访问技术，以及虚拟机环境下 GPU 热迁移 技术；设计一套基于 NVIDIA GPU 设备灵活、高效的虚拟化框架与计算 平台，兼容 Kubernetes 云原生平台与虚拟机环境。

期望实现的主要技术目标

1.支持显存资源上限与算力资源隔离，以及细粒度资源配置和任务监控能力；兼容 Turing、Volta、Ampere、Hoper 等主流 Nvidia GPU 架构。 *** 虚拟化设备的存储与计算性能与同规格物理 GPU 设备保持5%以内的差距（不考虑跨网络远程访问情况）。 3.在不重启虚拟机的前提下，能够将虚拟 GPU 设备动态迁移至其他不同的物理 GPU 之上。 4.发表体系结构/虚拟化技术相关领域 CCF A 类会议1-2篇。

需求解析

解析单位：“科创中国”工业互联网产业科技服务团（中国计算机学会） 解析时间：2023-10-15

赵娜

云南大学

副教授

综合评价

本项目的研发内容主要包括：GPU细粒度共享技术、跨网络的远程虚拟化GPU设备访问技术、虚拟机环境下GPU热迁移技术、基于NVIDIA GPU设备的虚拟化框架与计算平台。 针对以上研发内容，目前市场上尚未有成熟的解决方案，因此，本项目在云计算和大规模并行计算等领域具有巨大的应用价值，主要包括： 1、提升GPU资源利用率和计算性能。 2、拓展GPU应用场景，实现远程工作和协作。 3、提高虚拟机GPU资源管理的灵活性和可用性，支持高可用和负载均衡的需求。 4、推动云原生应用与GPU计算的融合发展，提供高效的GPU计算平台。
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处理进度

  1. 提交需求
    2023-10-02 22:28:07
  2. 确认需求
    2023-10-07 17:56:49
  3. 需求服务
    2023-10-07 17:56:49
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”工业互联网产业科技服务团