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gpu集群调度管理系统关键技术的研究.华中科技大学硕士学位论文GPU集群调度管理系统关键技术的研究姓名：李文亮申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：黄本雄2011-01-19摘要人类面临的许许多多重要科技问题的数据规模已经达到TB甚至PB量级...
基于GPU集群的能效优化调度算法.孙明昊.【摘要】：近年来,随着GPGPU技术的飞速发展,GPU计算性能不断提高,其能耗问题也愈发严重,促使人们开始更多地用能效来评价计算机系统的性能。.对GPGPU进行能效情况的分析以帮助GPU集群实现节能减排是“绿色计算”的...
面向节点异构GPU集群的能量有效调度方案.pdf,第30卷第3期计算机应用与软件Vol30No．32013年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar...
讲者介绍谢佳明：北京大学高能效计算与应用中心在读硕士，主要研究方向为神经网络的GPU加速和分布式异构系统。报告题目：面向神经网络的GPU集群调度报告摘要：神经网络近年的迅猛发展，得益于具有超高并行性、超强计算力的计算设备GPU的迅猛发展。
ElasticDeepLearninginMulti-TenantGPUClusters论文和代码的下载地址：文章和代码（么得）弹性伸缩深度学习分布式训练DNN训练作业的弹性伸缩能力，在multi-TenantGPU集群的管理的场景下，具有显著优势。首…
单GPU及GPU异构集群的若干关键技术研究.作者：师大云端图书馆时间：2015-11-19分类：期刊论文喜欢：3124.【摘要】现代GPU由于其超强的计算能力、高速访存带宽、高数据级并行体系结构等特点,作为高性能运算部件在集群计算环境中得到广泛应用,并且GPU异构...
（2）GPU池化。虽然需要一机8卡，但实际上8卡不在一台机器上。有CPU机器和GPU机器通信的时延。（3）GPU共享。比如一台机只剩下一张空卡，两卡任务可以使用这张卡，以及另一张被别的任务占着的卡。有时延，对调度要求也很高。
Localcoordinator：负责每张卡上的任务调度，可以理解为GPUOpManager的上层。优先将资源留给resource-guarantee型任务，剩余的再给opportunistic任务。Antman在一个超5000GPU的集群做了部署，平均任务排队时间缩短了一半，显存利用率提升了42%
数据密集型作业包含大量的任务，使用GPU设备来提高任务的性能是目前的主要手段，但是，在解决数据密集型作业之间的GPU资源公平共享以及降低任务所需数据在网络间的传输代价方面，现有的研究方法没有综合考虑资源公平与数据传输代价的矛盾.论文分析了GPU集群资源调度的特点，提出了一…
GPU分配,很少能够实现细粒度的资源共享.鉴于以上的问题,面向DataFlow模型,建立一种适用于批处理作业和流处理作业融合的异构集群资源混合式调度框架就成为本论文的核心目标.通常情况下,混合式调度框架应该具有以下特征:一是可以感知作业的特征,不同
gpu集群调度管理系统关键技术的研究.华中科技大学硕士学位论文GPU集群调度管理系统关键技术的研究姓名：李文亮申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：黄本雄2011-01-19摘要人类面临的许许多多重要科技问题的数据规模已经达到TB甚至PB量级...
基于GPU集群的能效优化调度算法.孙明昊.【摘要】：近年来,随着GPGPU技术的飞速发展,GPU计算性能不断提高,其能耗问题也愈发严重,促使人们开始更多地用能效来评价计算机系统的性能。.对GPGPU进行能效情况的分析以帮助GPU集群实现节能减排是“绿色计算”的...
面向节点异构GPU集群的能量有效调度方案.pdf,第30卷第3期计算机应用与软件Vol30No．32013年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar...
讲者介绍谢佳明：北京大学高能效计算与应用中心在读硕士，主要研究方向为神经网络的GPU加速和分布式异构系统。报告题目：面向神经网络的GPU集群调度报告摘要：神经网络近年的迅猛发展，得益于具有超高并行性、超强计算力的计算设备GPU的迅猛发展。
ElasticDeepLearninginMulti-TenantGPUClusters论文和代码的下载地址：文章和代码（么得）弹性伸缩深度学习分布式训练DNN训练作业的弹性伸缩能力，在multi-TenantGPU集群的管理的场景下，具有显著优势。首…
单GPU及GPU异构集群的若干关键技术研究.作者：师大云端图书馆时间：2015-11-19分类：期刊论文喜欢：3124.【摘要】现代GPU由于其超强的计算能力、高速访存带宽、高数据级并行体系结构等特点,作为高性能运算部件在集群计算环境中得到广泛应用,并且GPU异构...
（2）GPU池化。虽然需要一机8卡，但实际上8卡不在一台机器上。有CPU机器和GPU机器通信的时延。（3）GPU共享。比如一台机只剩下一张空卡，两卡任务可以使用这张卡，以及另一张被别的任务占着的卡。有时延，对调度要求也很高。
Localcoordinator：负责每张卡上的任务调度，可以理解为GPUOpManager的上层。优先将资源留给resource-guarantee型任务，剩余的再给opportunistic任务。Antman在一个超5000GPU的集群做了部署，平均任务排队时间缩短了一半，显存利用率提升了42%
数据密集型作业包含大量的任务，使用GPU设备来提高任务的性能是目前的主要手段，但是，在解决数据密集型作业之间的GPU资源公平共享以及降低任务所需数据在网络间的传输代价方面，现有的研究方法没有综合考虑资源公平与数据传输代价的矛盾.论文分析了GPU集群资源调度的特点，提出了一…
GPU分配,很少能够实现细粒度的资源共享.鉴于以上的问题,面向DataFlow模型,建立一种适用于批处理作业和流处理作业融合的异构集群资源混合式调度框架就成为本论文的核心目标.通常情况下,混合式调度框架应该具有以下特征:一是可以感知作业的特征,不同
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