文献类型：期刊文章

作　　者：梁桂才[1] 李玉荣[2]

LIANG Guicai;LI Yurong(Information Management Center,Guangxi Technological College of Machinery and Electricity,Nanning 530007,China;Department of Mathematics and Computer Science,Shanxi Normal University Linfen College,Linfen 041000,China)

机构地区：[1]广西机电职业技术学院信息管理中心,广西南宁530007 [2]山西师范大学临汾学院数计系,山西临汾041000

出　　处：《通信与信息技术》

基　　金：2023年广西科技厅广西重点研发计划项目“基于GPU的高性能AI算力一体化资源池的构建”(项目编号:2023AB01399)。

年　　份：2024

期　　号：2

起止页码：114-120

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：研究探讨混合现实(MR)应用中,通过GPU虚拟化优化AI计算,聚焦于多任务调度与资源共享。研究提出了一个模型,其包含一种根据任务优先级、资源需求和等待时间,动态为正在执行的任务分配GPU资源的机制。同时,模型采用优化的多任务调度算法,以提高调度效率。实验结果表明,尽管在单任务性能测试中模型的执行时间、GPU利用率和内存使用方面略逊于物理GPU,但在多任务并发和资源共享方面,研究提出的模型展现了显著优势。未来研究将探索设计更公平高效的资源共享策略,以及进一步优化多任务调度算法。

关 键 词：混合现实  AI计算  多任务调度 资源共享 GPU虚拟化  

分 类 号：TP399]