【摘 要】
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随着云计算的研究成果不断增多,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）通用计算在深度学习、人工智能等方面相较于传统中央处理器（Central Processing Unit,CPU）展现出巨大的优势,GPU虚拟化的需求愈发强烈,特别是近年来以英伟达、超威半导体公司为代表的GPU厂商涉足虚拟化,有效推动了GPU虚拟化技术的发展与应用。GPU虚拟化技术分为设备模拟、设备直
【基金项目】
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航遥青年创新基金（项目编号：2020YFL31）；
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随着云计算的研究成果不断增多,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）通用计算在深度学习、人工智能等方面相较于传统中央处理器（Central Processing Unit,CPU）展现出巨大的优势,GPU虚拟化的需求愈发强烈,特别是近年来以英伟达、超威半导体公司为代表的GPU厂商涉足虚拟化,有效推动了GPU虚拟化技术的发展与应用。GPU虚拟化技术分为设备模拟、设备直连、应用程序接口（Application Programming Interface,API）重定向、全虚拟化和硬件虚拟化,笔者分别介绍了各种技术的原理、框架以及实现进展,并从虚拟化特性、性能效率、透明性、维护更新等方面对GPU虚拟化技术进行了对比分析。
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