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Analyzing GPU Performance in Virtualized Environments: A Case Study
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OA
AI
DOI：10.3390/fi16030072.png)
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摘要
En 中文
图形处理器（GPU）在提升应用程序性能和增强计算任务方面发挥着关键作用。得益于其并行架构和能效优势，GPU已成为许多计算场景中的核心组件。另一方面，GPU虚拟化的出现是一项重大突破，因为它为虚拟机提供了可扩展且灵活的GPU资源。然而，这项技术在调试和分析GPU加速应用性能方面面临挑战。大多数现有性能分析工具不支持虚拟GPU（vGPU），凸显了开发更高级工具的必要性。因此，本文介绍了一种专为使用vGPU的系统设计的新型性能分析工具。该工具与Intel GVT-g虚拟化解决方案兼容，但其底层原理可应用于许多基于vGPU的系统。该工具采用软件追踪技术收集详细的运行时数据，并生成相关性能指标。它还提供多种同步的图形化视图，使实践者能够深入理解GVT-g的运行机制，并帮助他们识别vGPU虚拟机中存在的潜在性能瓶颈。
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