【摘 要】
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集群作业管理系统目前对GPU资源的管理还不是很完善,尤其在单节点多GPU的情况下,经常由于GPU设备的使用冲突、负载不均等原因而导致GPU设备利用率低。为此,本文设计并实现了
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金资助(U1231108);国家自然科学基金(60920010);科技部科技基础性工作专项(2012FY120500);北京市科技新星计划(2007A085)
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集群作业管理系统目前对GPU资源的管理还不是很完善,尤其在单节点多GPU的情况下,经常由于GPU设备的使用冲突、负载不均等原因而导致GPU设备利用率低。为此,本文设计并实现了一种基于共享内存方式的GPU资源调度器,结合集群作业管理系统,可以自动为用户作业分配需要的GPU设备资源,避免多个GPU设备的使用冲突,从而使得GPU设备的使用率达到最高。基于SAPPORO的GPU多体模拟程序在本系统环境下得到了很好的应用。
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