统一计算架构让图形处理器（GPU）升级为通用图形处理器，分担原来需由中央处理器处理的通用计算任务，并获取相对中央处理器数倍甚至数十倍的加速比。与此同时，随着虚拟化技术日趋成熟，虚拟化技术和GPU计算的结合越来越受到高性能计算的青睐。但是目前没有基于虚拟机的GPU计算管理系统，或者在虚拟化环境下不能有效使用GPU的强劲计算能力，或者基于物理机的集群中资源不便有效管理、容易受到恶意用户攻击且崩溃后不能迅速恢复。针对基于虚拟化技术的GPU计算，基于虚拟机的GPU计算资源管理系统（简称VMGPURMS）主要包含支持虚拟机中GPU计算，并采用CPU-GPU混合调度策略提高系统利用率。系统采用共享内存方式实现虚拟机和特权域之间的数据通讯，减少数据通讯带来的GPU计算性能的损耗；提出了CPU-GPU混合调度的策略：针对CPU资源远远多于GPU资源的现状，采用最少资源策略合理调度CPU和GPU作业，减少资源无益占据GPU作业的等待时间；针对GPU作业运行需要CPU协助的特点，提出了处理器资源预留策略，为GPU作业准备好配套的处理器和GPU资源；针对CPU作业占据GPU节点处理器资源，提出了GPU作业抢占的策略，把CPU作业迁移到其他节点上释放GPU资源给GPU作业，既不影响CPU作业的运行，也避免了GPU作业的等待。基于虚拟机的GPU计算资源管理系统实现了在虚拟机层次上对处理器资源和GPU资源的协同管理和调度，有效结合利用虚拟机的良好特性和GPU的强劲计算能力。通过对系统的测试显示，虚拟化环境中的GPU计算能力保持在物理机的85%；采用CPU-GPU混合调度策略对CPU和GPU协同调度策略后，整个系统的利用率提升了17%。