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在光线跟踪算法中,传统上通过像素递归深度对场景进行划分,然后必须每一个任务分配一个GPU服务器节点服务器,但是这种静态任务分配的算法在虚拟化环境中没办法实现对GPU资源的有效利用,而且一旦有服务器节点宕机就会导致场景绘制失败。对此,提出一种基于hash思想的解决方案,有效的解决该问题。
虚拟化环境下GPU调度算法的研究
【摘 要】
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在光线跟踪算法中,传统上通过像素递归深度对场景进行划分,然后必须每一个任务分配一个GPU服务器节点服务器,但是这种静态任务分配的算法在虚拟化环境中没办法实现对GPU资源
【机 构】
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长春理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2018年2期
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