Nvidia GPU池化-远程GPU
1 背景
2 远程GPU
- User APP:业务层,如训练或推理任务等
- Framework:框架层,如tensorflow、pytorch、paddle、megengine等
- CUDA Runtime:CUDA Runtime及周边生态库,如cudart、cublas、cudnn、cufft、cusparse等
- CUDA User Driver:用户态CUDA Driver,如cuda、nvml等
- CUDA Kernel Driver:内核态CUDA Driver,参考官方开源代码,如nvidia.ko等
- Nvidia GPU HW:GPU硬件
2.1 Fungible
2.2 rCUDA
2.3 Bitfusion
- Bitfusion Server:把GPU安装在vSphere服务器上(要求vSphere 7以上版本),然后在上面运行Bitfusion Server,Bitfusion Server可以把物理GPU资源虚拟化,共享给多个用户使用。
- Bitfusion Client:Bitfusion Client是运行在其他vSphere服务器上的Linux虚机(要求 vSphere 6.7 以上版本),机器学习工作负载运行在这些虚拟机上,Bitfusion会把它们对于GPU的服务请求通过网络传输给Bitfusion Server,计算完成后再返回结果。对于机器学习工作负载来说,远程GPU是完全透明的,它就像是在使用本地的GPU硬件。
2.4 OrionX
- Orion Controller:负责整个GPU资源池的资源管理。其响应Orion Client的vGPU请求,并从GPU资源池中为Orion Client端的CUDA应用程序分配并返回Orion vGPU资源。
- Orion Server:负责GPU资源化的后端服务程序,部署在每一个CPU以及GPU节点上,接管本机内的所有物理GPU。当Orion Client端应用程序运行时,通过Orion Controller的资源调度,建立和Orion Server的连接。Orion Server为其应用程序的所有CUDA调用提供一个隔离的运行环境以及真实GPU硬件算力。
- Orion Client:模拟了NVidia CUDA的运行库环境,为CUDA程序提供了API接口兼容的全新实现。通过和Orion其他功能组件的配合,为CUDA应用程序虚拟化了一定数量的虚拟GPU(Orion vGPU)。使用CUDA动态链接库的CUDA应用程序可以通过操作系统环境设置,使得一个CUDA应用程序在运行时由操作系统负责链接到Orion Client提供的动态链接库上。由于Orion Client模拟了NVidia CUDA运行环境,因此CUDA应用程序可以透明无修改地直接运行在Orion vGPU之上。
3 其他
3.1 技术难点
3.2 GPU热迁移
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