GPU的應(yīng)用及未來(lái)發(fā)展方向

黃鶴 姜虹 李婷 林妍初 王國(guó)富

（黑龍江省計(jì)算中心黑龍江省哈爾濱市150036）

GPU的應(yīng)用及未來(lái)發(fā)展方向

黃鶴 姜虹 李婷 林妍初 王國(guó)富

（黑龍江省計(jì)算中心黑龍江省哈爾濱市150036）

計(jì)算機(jī)圖形處理器（GPU，Graphics Processing Unit）正在以大大超過(guò)摩爾定律的速度高速發(fā)展，極大的提高了計(jì)算機(jī)圖形處理的速度和質(zhì)量，不但促進(jìn)了圖像處理、虛擬現(xiàn)實(shí)、計(jì)算機(jī)仿真等相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的快速發(fā)展，同時(shí)也為人們利用GPU進(jìn)行圖形處理以外的通用計(jì)算提供了良好的運(yùn)行平臺(tái)。

GPU；虛擬化；圖論算法

引言

GPU的發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)通用處理器，特別是隨著可編程能力、并行處理能力和應(yīng)用范圍方面得到不斷提升和擴(kuò)展，使得GPU已成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中具備高性能處理能力的部件。因此，充分利用現(xiàn)有計(jì)算資源，發(fā)揮GPU的高性能計(jì)算能力，在GPU與CPU的協(xié)作模式、GPU通用計(jì)算的計(jì)算模式以及性能優(yōu)化等方面進(jìn)行深入研究，將對(duì)進(jìn)一步拓展目前高性能計(jì)算體系結(jié)構(gòu)，為科學(xué)計(jì)算和工程應(yīng)用提供新型的計(jì)算資源具有重要意義。

1 GPU加速技術(shù)在圖論算法中的應(yīng)用

1.1 GPU加速計(jì)算有向圖的強(qiáng)連通分量

對(duì)于FB算法，其在計(jì)算過(guò)程中不是依靠DFS為子的一種算法，而是通過(guò)分配模式將不同的子問(wèn)題分配到各個(gè)單元中對(duì)其進(jìn)行處理，而對(duì)于每個(gè)子問(wèn)題，其都是通過(guò)頂點(diǎn)的可達(dá)性來(lái)進(jìn)行分析，因此，F(xiàn)B算法具有較強(qiáng)的并行化能力。對(duì)于FB算法，其具體的計(jì)算過(guò)程是：首先選擇一個(gè)頂點(diǎn)，然后對(duì)其前閉包和后閉包進(jìn)行計(jì)算，兩個(gè)集合之間的交集就是強(qiáng)連通分量值。然后通過(guò)剩余的頂點(diǎn)對(duì)原圖進(jìn)行3個(gè)子集的劃分，并通過(guò)迭代計(jì)算對(duì)三個(gè)子圖進(jìn)行重復(fù)性的上述計(jì)算過(guò)程，這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)子圖的并行處理計(jì)算。

1.2 GPU加速計(jì)算圖的最小生成樹(shù)

加入G的一個(gè)子圖包含了G的全部頂點(diǎn)，那么就將其稱(chēng)為G的生成樹(shù)。

為了能夠更好的對(duì)圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理，同時(shí)節(jié)省存儲(chǔ)空間，在對(duì)生成樹(shù)進(jìn)行計(jì)算時(shí)，往往采用的是兩種圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，下面的（a）和（b）兩種不同的結(jié)構(gòu)構(gòu)成了兩種不同的計(jì)算方法，其中，（a）可以將所有的邊都看做是沒(méi)有方向的，然后通過(guò)（S，E，W）來(lái)對(duì)其進(jìn)行表示，而對(duì)于（b）來(lái)說(shuō)，其采用的是壓縮鄰接表而對(duì)方法，將每一條邊看做是方向完全相反的兩條邊對(duì)其進(jìn)行表示，采用的是（E，W）元組。而對(duì)于VP，其中存放的則是索引位置，而W數(shù)組的使用是為了對(duì)邊的權(quán)值進(jìn)行存儲(chǔ)。

2 基于GPU的視頻編輯特效技術(shù)研究

GPU的視頻編輯特效技術(shù)是通過(guò)非線性編輯系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，視頻編輯特技是GPU的一個(gè)重要功能。YUV（4：2：0）既可以理解為視頻進(jìn)行解碼處理后所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也可以直接將未壓縮的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，作為非線性編輯系統(tǒng)必不可少的組成要素，視頻編輯特技處理子系統(tǒng)的運(yùn)行流程如下：①視頻通過(guò)非線性編輯系統(tǒng)進(jìn)行解碼后，形成了YUV（04：2：0）平面格式視頻數(shù)據(jù)；②特技處理子系統(tǒng)將解碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特輯編輯，依然輸出平面格式的視頻數(shù)據(jù)；③通過(guò)特技處理子系統(tǒng)輸出的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)非線性編輯系統(tǒng)進(jìn)行編碼，實(shí)現(xiàn)一次完整的特技編輯。

3 GPU虛擬化應(yīng)用研究

3.1 獨(dú)占使用

獨(dú)占使用（VMMpass-through）是指繞過(guò)虛擬機(jī)的管理系統(tǒng)，將GPU使用權(quán)直接分配給某一虛擬機(jī)，任何時(shí)刻都只有一臺(tái)虛擬機(jī)擁有GPU的使用權(quán)限。這種虛擬化方式使GPU的獨(dú)立性與完整性得以保存，而且效果與非虛擬條件下的結(jié)果差別不大，同時(shí)，能夠進(jìn)行通用計(jì)算。獨(dú)占設(shè)備法的設(shè)計(jì)思路是使原生驅(qū)動(dòng)和硬件能夠被客戶操作系統(tǒng)直接使用，缺少必要的中間層維護(hù)和GPU狀態(tài)跟蹤，對(duì)實(shí)時(shí)遷移等高級(jí)特性支持不足。

3.2 設(shè)備模擬

這種模擬器只是在軟件調(diào)試和硬件設(shè)計(jì)時(shí)得到應(yīng)用，并不能作為VMM中的虛擬設(shè)備使用。QEMU目前具備基本2D功能的顯卡（Cirrus CLGD 5446 PCI VGA card），已經(jīng)在虛擬化系統(tǒng)廣泛應(yīng)用，但也只仿真了GPU的部分功能，如在KVM和Xen中負(fù)責(zé)虛擬化顯示設(shè)備。VMware SVGAII[8]是VMware中獨(dú)立實(shí)現(xiàn)的仿真設(shè)備，能支持2D顯示和Direct3D接口，但不支持OPENGL，且對(duì)Direct3D的支持仍然是使用API重定向技術(shù)。

3.3 API重定向技術(shù)

應(yīng)用接口虛擬化（API remoting，API重定向技術(shù)），是指對(duì)GPU相關(guān)的應(yīng)用程序編程接口在應(yīng)用層中進(jìn)行攔截，然后使用重定向（使用GPU）或模擬（不使用GPU）方式實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能，將完成的結(jié)果返回給對(duì)應(yīng)的應(yīng)用程序。API重定向技術(shù)方案處理參數(shù)在API層進(jìn)行，能夠管理虛擬機(jī)內(nèi)部狀態(tài)。

3.4 GPU虛擬化應(yīng)用研究

虛擬化桌面應(yīng)用指虛擬機(jī)在物理機(jī)上提供給用戶透明的桌面使用環(huán)境，這些桌面使用環(huán)境通常具備良好的可遷移性。圖形處理方式包括直接采用物理顯卡和采用虛擬顯卡即GPU虛擬化方式。其中，物理顯卡的方式就是在對(duì)系統(tǒng)的資源進(jìn)行整合與分配時(shí)，直接將物理顯卡的控制權(quán)重新分配給特權(quán)的虛擬機(jī)。與真實(shí)物理主機(jī)相比，這種方式使特權(quán)虛擬機(jī)可以獲得同樣的圖形效果，然而它與虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)分配、資源共享的設(shè)計(jì)理念不符，并且增加了使用成本；GPU虛擬化方式即在虛擬機(jī)操作系統(tǒng)中模擬一塊能夠進(jìn)行圖形處理的物理顯卡。

4 GPU計(jì)算我們的生活

GPU計(jì)算與我們的生活息息相關(guān)。GPU可以使在能見(jiàn)度低的環(huán)境下獲得的圖片變得更加清晰。該技術(shù)在汽車(chē)駕駛、圖像監(jiān)控、目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域中有重要的應(yīng)用前景，尤其是對(duì)重慶這種“大霧城市”來(lái)說(shuō)作用尤為明顯。

GPU從最早以游戲?yàn)橹饕淼膱D形應(yīng)用，到后來(lái)人們發(fā)現(xiàn)它出色的并行計(jì)算能力，使它逐步進(jìn)化成協(xié)處理器，在動(dòng)漫渲染、石油勘察、生物醫(yī)療等眾多方面發(fā)揮著重要作用。GPU在數(shù)據(jù)計(jì)算方面昭示著未來(lái)高性能計(jì)算將走向“CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算”?？梢赃@么認(rèn)為，如今GPU的應(yīng)用已經(jīng)滲入到我們生活的方方面面。

5 結(jié)語(yǔ)

搭建CPU-GPU集群并行計(jì)算平臺(tái)，集群中每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)都以CPU為主處理器GPU為協(xié)處理器，將并行數(shù)值計(jì)算部分由GPU完成，其余操作由CPU完成。這種技術(shù)已經(jīng)當(dāng)前行業(yè)的必然發(fā)展方向，高性能計(jì)算領(lǐng)域中GPU集群的會(huì)越來(lái)越普遍，為我們的生產(chǎn)，生活帶來(lái)更好的方向。

[1]呂相文.高性能計(jì)算云環(huán)境下GPU并行計(jì)算技術(shù)及應(yīng)用研究[J].南京航空航天大學(xué)，2015.

[2]姜鑫.基于GPU的高清游戲視頻實(shí)時(shí)編解碼技術(shù)的研究[J].吉林大學(xué)，2015.

TP751

A

1004-7344（2016）30-0268-01

黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（編號(hào)F201437）資助。

2016-10-9