2013-01-24 18 views
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मैं ऐसे विकल्पों की खोज कर रहा हूं जो गतिशील क्लाउड-आधारित एनवीआईडीआईए जीपीयू वर्चुअलाइजेशन को सक्षम करते हैं जैसे कि एडब्ल्यूएस Cluster GPU Instances के लिए जीपीयू असाइन करता है।अमेज़ॅन वेब सर्विसेज क्लस्टर जीपीयू उदाहरणों के समान निजी क्लाउड जीपीयू वर्चुअलाइजेशन

मेरी परियोजना एक आंतरिक बादल खड़े होने पर काम कर रही है। एक आवश्यकता सर्वर-साइड CUDA प्रसंस्करण के लिए वर्चुअल मशीन/उदाहरणों के लिए जीपीयू आवंटित करने की क्षमता है।

यूएससी इस समर्थन के लिए OpenStack enhancements पर काम कर रहा प्रतीत होता है लेकिन यह अभी तक तैयार नहीं है। ओपनस्टैक में यह पूरी तरह से कार्यात्मक होने पर यह वही होगा जो मैं देख रहा हूं।

NVIDIA VGX केवल GPUs को आवंटन का समर्थन करता है USMs, जो कड़ाई से दूरस्थ डेस्कटॉप GPU वर्चुअलाइजेशन है। यदि मैं गलत हूं, और वीजीएक्स वर्चुअल-मशीन/इंस्टेंस से सर्वर-साइड CUDA कंप्यूटिंग सक्षम करता है तो कृपया मुझे बताएं।

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[ज़ेन एचवीएम हाइपरवाइजर] (http://wiki.xen.org/wiki/XenVGAPassthrough) का उपयोग करके वीएम को जीपीयू असाइन करना संभव है। यह एक गैर-तुच्छ स्थापित है, हालांकि, और सभी संभावनाओं में इसके संचालन के लिए कई मोटे किनारे हैं। VM बूट होने से पहले असाइनमेंट किया जाना चाहिए। और यह प्रभावी रूप से वीएम के लिए जीपीयू की 1: 1 मैपिंग है, आप एक साथ कई वीएम के बीच एक ही जीपीयू साझा नहीं कर सकते हैं (पीसीआई पासथ्रू का उपयोग करके)। –

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@ रॉबर्ट क्रोवेला - धन्यवाद। मैं वास्तव में कुछ ऐसा खोजना चाहता हूं जो क्लाउड मैनेजमेंट टूल के साथ अधिक सहजता से एकीकृत हो, लेकिन संभव विकल्प होने पर कम से कम एक शुरुआत हो। अगर मुझे पूरा CUDA एपीआई उपलब्ध है तो मुझे जांच करनी होगी। –

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@ रॉबर्ट क्रोवेला स्पॉट पर है, लेकिन यदि आप ज़ेन के साथ इसे आजमाने की कोशिश कर रहे हैं तो कुछ पूर्व शर्त हैं: सीपीयू में इंटेल वीटी/डी या एएमडी आईओएमएमयू (आजकल कोई समस्या नहीं है), एक जीपीयू "सक्षम" होना चाहिए वीटी-डी/आईओएमएमयू पास-थ्रू सपोर्ट (एनवीआईडीआईए इस मल्टी-ओएस को कॉल करने लगते हैं) - यह बहुत सी एम श्रृंखला टेस्लास और क्वाड्रोस, ज़ेन 4.1 (और ऊपर, हो सकता है?) – Blairo

उत्तर

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"गतिशील क्लाउड-आधारित एनवीआईडीआईए जीपीयू वर्चुअलाइजेशन जिस तरह से एडब्ल्यूएस क्लस्टर जीपीयू इंस्टेंस के लिए जीपीयू असाइन करता है।"

एडब्ल्यूएस वास्तव में जीपीयू गतिशील रूप से आवंटित नहीं करता है: प्रत्येक जीपीयू क्लस्टर कंप्यूट में 2 निश्चित जीपीयू होते हैं। अन्य सभी सर्वर (नियमित क्लस्टर कंप्यूट सहित) में कोई GPU नहीं है। अर्थात। उनके पास एक एपीआई नहीं है जहां आप "GPU या नहीं" कह सकते हैं, यह बॉक्स प्रकार के लिए तय है, जो निश्चित हार्डवेयर का उपयोग करता है।

ज़ेन पर पास-थ्रू मोड विशेष रूप से आपके उपयोग के मामले के लिए बनाया गया था: होस्ट से अतिथि तक हार्डवेयर पास करना। यह डिफ़ॉल्ट रूप से 'गतिशील' नहीं है, लेकिन आप कुछ कोड लिख सकते हैं जो मेजबान पर प्रत्येक कार्ड प्राप्त करने के लिए मेहमानों में से एक को चुनता है।

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एक क्लस्टर जीपीयू इंस्टेंस अभी भी ज़ेन हाइपरवाइजर के शीर्ष पर चल रहा एक वीएम है, है ना? तो जब एक उदाहरण बंद हो जाता है, तो आप जीपीयू को फिर से सौंप सकते हैं जो यह एक नए उदाहरण के लिए उपयोग कर रहा था, है ना? वीएम चालू होने पर आप असाइनमेंट नहीं कर सकते हैं, लेकिन यह ठीक है - आप अभी भी गतिशील रूप से जीपीयू संसाधनों को वीएम उदाहरणों में आवंटित कर रहे हैं। क्या मैं सही हूँ? –

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हां यह ज़ेन के नीचे चल रहा है। लेकिन नहीं, आप उन्हें असाइन नहीं करते हैं: एडब्ल्यूएस करता है। जब आप cg1.4xlarge के लिए पूछते हैं, तो आपको एक अलग रैक पर एक बॉक्स मिलता है क्योंकि उनके पास GPUs और अन्य बॉक्स नहीं होते हैं। सबसे अधिक संभावना है कि वे जीपीयू को उदाहरण के लिए स्थैतिक रूप से मानचित्रित करते हैं, क्योंकि प्रत्येक उदाहरण के लिए 2 जीपीयू होना चाहिए। – BraveNewCurrency

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GPUBox नामक एक समाधान है जो CUDA के भीतर डिवाइस को वर्चुअलाइज करता है। इसका इस्तेमाल अमेज़ॅन या आपके स्वयं के बुनियादी ढांचे पर किया जा सकता है। वेबसाइट से

उद्धरण (http://renegatt.com/solutions.php):

GPUBox सॉफ्टवेयर अंतर्निहित GPU उपकरणों से आवेदन और ऑपरेटिंग सिस्टम को अलग करके GPU प्रबंधन सरल करता है। यह एक समाधान है जो कई उपयोगकर्ताओं द्वारा समान पूल से GPU डिवाइसों की गतिशील साझा करने की अनुमति देता है। (...) GPUBox जीपीयू उपकरणों के ऑन-डिमांड प्रोविजनिंग को लिनक्स या विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ भौतिक या वर्चुअल मशीन पर ऑन-डिमांड प्रोविजनिंग सक्षम बनाता है। जीपीयू उपकरणों का पूल उपयोगकर्ताओं के बीच साझा किया जाता है जो कुल बिजली की खपत में कमी और निष्क्रिय चलने वाले हार्डवेयर में कमी लाता है।

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