[发明专利]GPU写请求数据的延迟控制方法、装置以及云计算系统有效
申请号: | 201510968173.7 | 申请日: | 2015-12-22 |
公开(公告)号: | CN106909522B | 公开(公告)日: | 2020-03-20 |
发明(设计)人: | 张萍;陈云海;刘晓玲;铁兵;林立宇 | 申请(专利权)人: | 中国电信股份有限公司 |
主分类号: | G06F13/20 | 分类号: | G06F13/20 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 方亮 |
地址: | 100033 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | gpu 请求 数据 延迟 控制 方法 装置 以及 计算 系统 | ||
本发明公开了一种GPU写请求数据的延迟控制方法、装置以及云计算系统,涉及云计算领域,其中的方法包括:接收到对于GPU内存的写请求数据;在主机侧对写请求数据进行缓存;计算GPU的延迟请求时间;当到达延迟发送时间点时,将在延迟请求时间内与GPU对应的写请求数据进行合并处理,并写入GPU的内存。本发明的GPU写请求数据的延迟控制方法、装置以及云计算系统,在主机侧对GPU内存写入请求进行基于策略的延迟控制,根据GPU的空闲情况采用可调的延迟控制,合并在延迟时间内的多个写存请求进行批量写入,可有效避免小数据频繁传输导致的IO资源大量消耗,能够提升IO性能,进一步发挥协同计算中GPU的计算能力。
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,尤其涉及一种GPU写请求数据的延迟控制方法、装置以及云计算系统。
背景技术
云计算(Cloud Computing)是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将与互联网更相似,能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统。目前,GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)已经发展成为了并行度高、多线程、计算快捷及内存带宽大的高性能通用处理器。GPU中不同层次存储结构具有不同的资源容量和访问延迟等特性。在云计算系统中,GPU与CPU(Central Processing Unit,中央处理器)协同计算,数据频繁地通过PCI-E(PCI Express)总线从主机内存拷贝到GPU内存,大量小数据的写入中断请求消耗了大量的IO(Input Output,输入、输出)资源,极大降低了系统的总体IO性能,导致GPU得不到足够的数据从而计算能力不能被最大化利用。
发明内容
有鉴于此,本发明要解决的一个技术问题是一种GPU写请求数据的延迟控制方法、装置以及云计算系统。
一种图形处理器GPU写请求数据的延迟控制方法,包括:接收到对于GPU内存的写请求数据;在主机侧对所述写请求数据进行缓存;计算所述GPU的延迟请求时间;当到达延迟发送时间点时,将在所述延迟请求时间内与所述GPU对应的写请求数据进行合并处理,并写入所述GPU的内存。
根据本发明的一个实施例,进一步的,所述接收到对于GPU内存的写请求数据、在主机侧对所述写请求数据进行缓存包括:设置多个请求队列;其中,所述多个请求队列与多个GPU为一一对应设置;接收到应用程序的写请求数据,确定此写请求数据请求写入的目的GPU,将此写请求数据放入与所述目的GPU相对应的请求队列中。
根据本发明的一个实施例,进一步的,所述计算所述GPU的延迟请求时间包括:获取各个GPU的资源使用数据,基于所述资源使用数据计算此GPU的空闲内存;其中,所述资源使用数据包括:GPU的流处理器的实时利用率、内存空闲率;计算GPU的延迟系数以及主机侧对GPU的延迟请求时间。
根据本发明的一个实施例,进一步的,计算GPU的空闲内存的公式为:
Mi=M*ui;
其中,Mi为第i个GPU的空闲内存,M为第i个GPU的固定内存,ui为第i个GPU的内存空闲率。
根据本发明的一个实施例,进一步的,计算GPU的延迟系数的公式为:
计算主机侧对GPU的延迟请求时间的公式为:
Ti=di*T;
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