Prof. Dr. Frank Bellosa
Jens Kehne

Deutsche Zusammenfassung

Moderne Grafikkarten sind enorm leistungsstarke, weitgehend asynchron arbeitende Rechenbeschleuniger, die für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Unglücklicherweise behandeln Betriebssysteme Grafikkarten immer noch wie einfache Zusatzgeräte mit vorhersagbarem Laufzeitverhalten. Infolgedessen sind selbst aktuelle Betriebssysteme nicht in der Lage, die zur Verfügung stehende Rechenzeit auf der Grafikkarte gerecht zwischen allen Anwendungen zu verteilen.
Zudem ist Cloud-Computing mittlerweile allgegenwärtig. Unglücklicherweise ist es sehr schwierig, Grafikkarten gut zu virtualisieren, weil es sich meist um geschlossene Geräte handelt, deren genaue interne Arbeitsweise geheim ist. Zwar existieren sowohl für das Problem der mangelnden Fairness, als auch das der Virtualisierung von Grafikkarten jeweils vielversprechende Ansätze, allerdings beschäftigen sich nur die wenigsten mit der Schnittmenge beider Themen, also Fairness in Cloud-Umgebungen. Darüber hinaus sind uns gar keine Ansätze bekannt, die in der Lage wären die Grafikkartennutzung nicht nur zwischen virtuellen Maschinen, sondern gleichzeitig auch zwischen innerhalb dieser laufenden Anwendungen auszugleichen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurden zwei grundlegend unterschiedlich arbeitende Systeme zum Scheduling von Grafikkarten in Cloud-Umgebungen entworfen. Im ersten, zentral arbeitenden System läuft nur ein Scheduler im Hypervisor. Dieser stellt Fairness in allen Virtualisationsschichten gleichzeitig her. Dazu wird der Scheduler mittels Paravirtualisierung mit Informationen über Gastprozesse in virtuellen Maschinen versorgt. Diese Informationen erlauben es, Speichermappings der virtuellen Maschine von Kontrollkanälen der Grafikkarte so zu manipulieren, dass die Grafikkartennutzung jedes Gastprozesses einzeln überwacht und gesteuert werden
kann.
Der zweite Ansatz arbeitet mit mehreren verteilten Schedulern, von denen je einer im Hypervisor und in jeder virtuellen Maschine läuft. Die Scheduler sind dabei lediglich dafür zuständig, lokal Fairness zwischen Unterprozessen ihrer Maschine herzustellen.
In der Implementierung wird auf Basis zweier existierender Systeme zur Virtualisierung und zum Scheduling von Grafikkarten der zentral arbeitende Ansatz vollständig implementiert. Dieser ist in der Lage, eine gerechte Verteilung der Grafikkarte gleichzeitig innerhalb des Hypervisors und innerhalb der virtuellen Maschinen
zu erreichen. Zudem wurde ein Prototyp des dezentralen Ansatzes implementiert.
In der Evaluierung werden die Fähigkeiten des zentralen Schedulers untersucht und eine vom Scheduling verursachte Verlangsamung von lediglich 2.17% gemessen. Darüber hinaus demonstriert der dezentral arbeitende Prototyp, dass es auch möglich ist, eine faire Verteilung der Grafikkarte rein mit Software zu erreichen, die innerhalb der virtuellen Maschine läuft.

BibTex:

@masterarbeit{Fleig,
  autor = {Tobias Fleig},
  titel = {Fair Scheduling of GPU computatio Time in virtualized environments},
  typ = {Master Thesis},
  jahr = 2016,
  monat = sept # "16",
  univ = {Operating Systems Group, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany}
}