Savanna: Xen 기반의 최소 통신을 이용한 GPGPU 가상화 기법
- 주제(키워드) savanna , GPU , GPGPU , Xen
- 발행기관 고려대학교 융합소프트웨어전문대학원
- 지도교수 유혁
- 발행년도 2014
- 학위수여년월 2014. 2
- 학위구분 석사
- 학과 융합소프트웨어전문대학원 임베디드소프트웨어학과
- 원문페이지 43 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000049203
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045792764
초록/요약
GPGPU는 GPU를 기존의 CPU가 처리하던 일반 연산을 포함한 범용 작업에 이용하여 시스템의 성능을 향상시키려는 시도를 이르는 말이다. 최근 가상화 환경에서 가상 머신간의 GPU 공유를 통한 GPGPU의 시도가 이루어지면서 그 가능성에 대한 기대가 증가하고 있다. 하지만 기존의 GPGPU 가상화 연구는 GPU 공유를 위한 도메인간 통신 및 데이터 전송으로 인한 오버헤드가 GPGPU 가상화를 통해 얻는 이득을 감소시킨다는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 Xen 가상화 환경에서 가상 머신간 GPU를 공유하는 과정에서 이루어지는 도메인간 통신 및 데이터 전송 오버헤드를 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 이를 가상 소프트웨어 라우터에 적용하여 GPGPU로 얻을 수 있는 시스템 성능 향상을 알아본다. 결과적으로 한 번에 처리하는 데이터의 크기가 증가할수록 GPGPU가 CPU를 이용하는 것과 비교하여 성능이 더욱 우수한 것을 확인한다. 또한 처리하는 데이터 크기가 커질수록 데이터 복사로 인한 오버헤드가 크게 증가하여 GPGPU를 통해 얻을 수 있는 순수한 성능 이득이 다소 감소한다는 결론에 도달한다.
more목차
1. 서론
1.1 연구배경
1.2 논문의 구성
2. 배경지식 및 관련 연구
2.1 가상화
2.2 Xen
2.3 GPU & CUDA
2.3.1 GPU
2.3.2 CUDA
2.4 GPU 가상화
2.5 기존연구
2.5.1 rCUDA
2.5.2 gVirtuS
2.5.3 vCUDA
2.5.4 GViM
3. Savanna
4. 적용
4.1 배경 및 문제 제기
4.1 Savanna 적용
5. 실험 및 평가
5.1 실험 환경
5.2 실험 설계
5.3 실험 결과
5.3.1 데이터 크기에 따른 성능
5.3.2 성능 분석
5.3.3 다수의 가상 라우터 지원
5.3.4 통신 오버헤드 감소
6. 결론
참고 문헌
