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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种多任务GPU资源分配方法，属于数字处理技术领域。一种多任务GPU资源分配方法包括：为程序平分资源，将程序进行分类；建立计算资源SM的效用函数和存储资源带宽MC的效用函数；为每个资源赋予一个初始价格，各个核心参考价格和效用函数，采用爬山算法给出竞价；主核心收集投标，并计算资源新的价格，判定是否分配资源；若是，给各个程序进行资源分配；若否，将每种资源新的价格发布，重复S3‑S4。本发明采用上述多任务GPU资源分配方法，能够解决多任务GPU中计算资源和存储资源在多个任务之间分配的问题，实现多任务GPU中可扩展的高吞吐量和公平性。

主权项：1.一种多任务GPU资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、为若干个程序平分资源，并在GPU上运行一个周期的程序，硬件监控程序的行为，根据“程序所需的存储资源的带宽是否小于系统当前分配的存储资源的带宽”将程序分为计算密集型程序和访存密集型程序；S2、建立计算资源SM的效用函数和存储资源带宽MC的效用函数；S3、主核心为每个计算资源SM和存储资源带宽MC赋予一个初始价格并发布给各个核心，各个核心参考价格和效用函数，采用爬山算法给出投入计算资源SM和存储资源带宽MC的竞价；S4、在一个全局屏障以确保所有投标计算完成，主核心收集投标，并计算每种计算资源SM和存储资源带宽MC新的价格，判定是否分配资源；若是，给各个程序进行资源分配；若否，将每种计算资源SM和存储资源带宽MC新的价格发布给各个核心，重复S3-S4；S5、完成计算资源SM和存储资源带宽MC的分配；所述S2中，计算资源SM的效用函数为 其中，c为分配的计算资源SM的数量；Performancec为给程序分配c个计算资源SM时计算密集型程序的系统性能；所述S2中，存储资源带宽MC的效用函数为 其中，b为分配的存储资源带宽MC的数量；Performanceb为给程序分配b个存储资源带宽MC时访存密集型程序的系统性能；所述S4中，每种计算资源SM和存储资源带宽MC新的价格根据总竞价和该资源的可用数量动态调整，公式为 其中，是资源的价格，是任务对资源的竞价，是资源的总量；所述S4中，资源根据竞价按比例分配，分配的公式为 其中，是分配给任务的资源的数量。

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权利要求：

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