【摘 要】
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人工智能技术的长足发展对于云计算的算力提出了更高的要求,云服务提供商在数据中心内添置了拥有大量并行计算单元的加速器,这些加速器需要与已有的虚拟化平台相结合以进行计
【机 构】
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上海交通大学软件学院,北京市商汤科技开发有限公司,浙江大学网络空间安全学院,浙江理工大学信息学院
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划(2020B010164003),国家杰出青年科学基金(61925206),上海市科委高技术支持计划(19511121100)
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人工智能技术的长足发展对于云计算的算力提出了更高的要求,云服务提供商在数据中心内添置了拥有大量并行计算单元的加速器,这些加速器需要与已有的虚拟化平台相结合以进行计算资源的划分.当前主流的加速器虚拟化方案是通过PCI透传的方式,但是该方式不支持细粒度的资源划分;部分特定型号的加速器还支持了时分复用的方案,通过硬件与虚拟机监视器配合划分计算资源和时间片,但是该方案可移植性差,对于任何新型加速器的适配都要重新开发,固定的资源划分策略也导致可扩展性有限;另有基于API转发的方案,通过分离式驱动的模式将虚拟机的请求
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