Un gestor de GPUs remotas para clusters HPC
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Mostrar el registro completo del ítemcomunitat-uji-handle:10234/158176
comunitat-uji-handle2:10234/71345
comunitat-uji-handle3:10234/94547
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TFG-TFMMetadatos
Título
Un gestor de GPUs remotas para clusters HPCAutoría
Tutor/Supervisor
Mayo, RafaelTutor/Supervisor; Universidad.Departamento
Universitat Jaume I. Departament d'Enginyeria i Ciència dels ComputadorsFecha de publicación
2014Editor
Universitat Jaume IResumen
SLURM es un gestor de recursos para clusters que permite compartir una serie de recursos heterogéneos entre los trabajos en ejecución. Sin embargo, SLURM no está diseñado para compartir recursos como los procesadores ... [+]
SLURM es un gestor de recursos para clusters que permite compartir una serie de recursos heterogéneos entre los trabajos en ejecución. Sin embargo, SLURM no está diseñado para compartir recursos como los procesadores gráficos (GPUs). De hecho, aunque SLURM admita plug-ins de recursos genéricos para poder manejar GPUs, éstas sólo pueden ser accedidas de forma exclusiva por un trabajo en ejecución del nodo que las hospeda. Esto es un serio inconveniente para las tecnologias de virtualización de GPUs remotas, cuya misión es proporcionar al usuario un acceso completamente transparente a todas las GPUs del cluster, independientemente de la ubicación concreta, tanto del trabajo como de la GPU.
En este trabajo presentamos un nuevo tipo de dispositivo en SLURM, “rgpu”, para
conseguir que una aplicación desde su nodo acceda a cualquier GPU del cluster haciendo uso de la tecnología de virtualización de GPUs remotas, rCUDA. Además, con este nuevo mecanismo de planificación, un trabajo puede utilizar tantas GPUs como existan en el cluster, siempre y cuando estén disponibles. Finalmente, presentamos los resultados de varias simulaciones que muestran los beneficios de este nuevo enfoque, en términos del incremento de la flexibilidad de planificación de trabajos. [-]
Palabras clave / Materias
Descripción
Treball de Fi de Màster en Sistemes Intel.ligents (Pla de 2013). Codi: SIU043. Curs 2013-2014
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/masterThesisDerechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
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