图形处理器单元(GPU)是现代计算机图形计算和处理的核心。由于GPU具有并行处理和计算的特质,它在图形处理以外的计算处理能力也具有广泛的应用前景和潜力。然而,GPU有其局限性,由于各种技术原因导致GPU在应用中会出现非正常停机或挂机(hang);同时,GPU全虚拟化尚不能支持动态迁移。这严重影响了GPU应用的效率。为了解决GPU应用程序遇到的非正常停机或挂机的现象,目前业界最流行的方法是通过GPU供应商提供的硬件机制对GPU进行重新启动,即Reset。重新启动操作的缺点是明显的:为了维持操作系统的稳定,其代价是影响了GPU应用程序的持续性和连贯性。针对上述问题,本文设计了一种行之有效的解决方案。具体来说,在Intel gVirt方案的基础上,开发了一个新的动态迁移方案,实现对虚拟化GPU资源的高可用支持。我们把这种方案定义为High Availability gVirt,简称gHA。这种方案的创新点是针对GPU全虚拟化环境,设计了双机同构模型,系统运行过程中对整个虚拟机(VM)进行迭代式备份,并将VM动态迁移到一个新的备份主机。得益于双机同构设计,当GPU出现非正常挂机,备份虚拟机立刻接管应用程序的运行,从而实现了虚拟化资源和环境的高可用性(High Availability),有效抑制和减轻了GPU的局限性。与其它任何应用程序一样,gHA的应用不可避免地产生成本和开销。为此我们做了大量的测试与实验。实验结果表明,gHA导致的虚拟机备份的停机时间在272-551毫秒之间,比无GPU虚拟化支持的空闲虚拟机仅多出了48-327毫秒;对于2-4秒的备份时间间隔,此停机时间是令人满意的结果。我们还对不同的GPU工作负载进行了测试,测试结果显示,对于六种不同的GPU工作负载,gHA运行性能可达到gVirt的65.0-92.6%,这在保持高性能和稳定性之间是一个很好的平衡。在网络开销方面,gHA方案在运行期间占用了80-180Mbps带宽,对于两个主机之间1Gbps的总带宽,上述带宽占用也是非常小的。