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行业领域

电子信息技术

需求背景

在云计算作为国家战略的大背景下，实现针对国产GPU的虚拟化技术的突破，可以推动云计算系统中GPU的国产替换，进一步保障信息安全和解决技术封锁的限制。同时，也有利于我省的GPU芯片企业（如景嘉微）的产品在云计算领域的切入和市场推广，加速我省GPU产业向民用芯片市场的渗透，促进我省的GPU相关产业链的发展和转型升级。

另外，GPU芯片需要长年累月的迭代和优化，需要巨大的研发费用和资本开销。通过国产GPU的虚拟化技术的突破，有助于国产GPU芯片企业在云计算市场落地，获取持续的利润支撑，并累计数据和经验，进一步驱动对GPU技术的跨代研发和发展，反过来又推动虚拟化技术的性能跨越，实现良性循环，最终达到并超越国际先进水平。

需解决的主要技术难题

目前在技术方面存在的困难以及需解决的问题

目前的GPU虚拟化技术主要包含以下几种：GPU设备模拟、API重定向、GPU直通及GPU分片虚拟化。GPU设备模拟性能和效率均比较低；API重定向技术则实现过于复杂；GPU直通将物理GPU直接分配给虚拟机使用，性能最高，然而只支持一对一，扩展性极差；GPU分片虚拟化实现了对物理GPU的高性能共享，最高能达到物理GPU性能的96%，成为目前广泛应用的技术。

由于GPU芯片市场长期被Intel、Nvidia和AMD三家企业瓜分，现有的虚拟化技术也基本针对它们的GPU进行实现，其中商用的方案有Intel的GVT-g，Nvidia的Grid，AMD也有类似的SRIOV。国内市场大都采用上述三家企业的虚拟化方案，针对国产GPU的虚拟化方案极少，还处在设备模拟或直通的阶段，要么性能较差，要么无法扩展。

期望实现的主要技术目标

相关技术指标或要求

针对国产GPU的高性能虚拟化技术，需要解决以下几方面的需求：

1）国产GPU虚拟化体系结构设计

针对景嘉微电子的JM7200、JM9200国产GPU，实现一套高效的GPU虚拟化方案，使其初步具备虚拟化功能。项目需要先从软件层面对GPU进行虚拟化体系结构设计，使其具备虚拟化能力，并且在虚拟域内达到物理GPU性能的75%以上。

2）国产GPU虚拟化的资源划分

GPU虚拟化技术的目的是实现高性能高效率的一对多，在使已有国产GPU具备虚拟化能力之后，需要解决多虚拟域环境下GPU的虚拟化及资源分配和调度技术。研究基于国产GPU的GPU分片虚拟化技术，对物理GPU在时间片上进行划分以实现多个虚拟域的逻辑独占和物理共享，对物理GPU的资源（如显存）进行空间上的划分与隔离，以保证每个虚拟机的GPU资源需求和安全性。

3）国产GPU虚拟化的公平调度算法

基于国产GPU当前在性能方面与国外最新产品尚有一定差距的现状，还需要研究和设计调度方案，以尽可能地实现对GPU资源的高效和公平调度。通过解决以上需求，争取实现单卡（JM7200或JM9200）支持不少于4台虚拟机，对GPU资源的调度效率评估不低于75%的技术指标。

4）国产GPU虚拟化的安全性

目前GPU虚拟化主要集中在虚拟化的功能实现和通信效率之上。然而,在信息爆炸的大背景下,安全性将会是GPU虚拟化另一个不可忽视的问题。项目需结合国产虚拟化平台和国产GPU内存隔离机制两个角度进行安全研究。

5）结合硬件支持的国产GPU虚拟化方法

在结合已有的软件层面实现的高效GPU虚拟化方案的基础上，通过积累对国产GPU虚拟化技术研究和实现的经验，反馈和指导下一代GPU芯片的设计以添加硬件支持的虚拟化功能，通过在芯片层面引入相关硬件单元并适配虚拟化场景，实现高性能的针对国产GPU的硬件虚拟化功能，将虚拟域内GPU的性能提升至物理GPU的90%以上。

期望合作方式及拟投入资金（与企业、高校、科研院所等合作）

可以多种形式进行合作，产权归属归双方共有或另行协商。

要求合作方在GPU虚拟化方面有较好的研究基础，有主持国家级类似项目经历，在国际顶级学术期刊上发表了项目类似的高水平学术成果；有稳定的研究团队和研究基地。

计划总投资800万元。

处理进度