[发明专利]云桌面vGPU超分配方法

说明书

本发明公开了云桌面vGPU超分配方法，包括以下步骤：步骤1，初始化资源池：步骤1.1，云桌面平台启动，并扫描所有PCI设备；步骤1.2，对步骤1中所有PCI设备进行物理服务器计算节点；步骤1.3，对设备进行是否为vGPU设备进行判断；步骤1.4，若设备为vGPU设备，则加入vGPU资源池，初始化完成；步骤2，用户登录：步骤2.1，用户登录；步骤2.2，所述步骤1中认证通过；步骤2.3，若步骤2.2中判定为GPU虚拟机；步骤2.4，若步骤2.3中有vGPU资源可用；步骤3，回收vGPU资源：步骤3.1，虚拟机关机；步骤3.2，若步骤1中已分配vGPU。本发明中云桌面平台启动后，扫描服务器PCI设备并与内置vGPU显卡特征码对比，枚举出物理服务器所有vGPU资源，将其汇总为vGPU资源池。

技术领域

本发明涉及vGPU超分配技术领域，尤其涉及云桌面vGPU超分配方法。

背景技术

在GPU虚拟化领域，目前存在三类典型的技术方案。

(1)NVIDIA主导的GRIDGPU虚拟化技术

NVIDIA的GPU虚拟化方案基于其特殊设计的一款GPU显卡，该类型GPU可以模拟若干GPU的能力，从而同时为若干台虚拟机提供服务，这些模拟出来的GPU单元称为vGPU。每台虚拟机绑定一个独立的vGPU，使得GUEST操作系统和其中运行的3D应用直接使用vGPU的处理能力，达到接近于物理计算机使用本地硬件GPU处理的效果体验。

(2)INTEL的XENGT/KVMGTGPU虚拟化技术方案

IntelXENGT/KVMGT方案的主要原理是，在虚拟化层为每台虚拟机模拟一块独立GPU显卡(以下也称为vGPU)，vGPU对上层应用提交的3D操作请求，按照其类型识别为两类：显存操作请求和寄存器IO操作请求。对于显存操作请求，直接映射操作宿主机层硬件GPU中的一块对应显存，称为Passthrough方式，由于跨过中间若干环节，可以减少时间资源的消耗，提高整体处理效率；对于寄存器IO操作请求，采用陷入再模拟的方式统一安排调度，称为Trap方式，达到一套硬件GPU计算单元分时复用的目的。所以，XENGT/KVMGT方案试图通过一块成本较低GPU卡，同时支持多台虚拟机对GPU的需求。

(3)利用纯软件库模拟GPU

前面所述两种技术方案最终都需要硬件GPU支持，与它们相对应，还有一种纯软件模拟的技术方案。其原理是：在API层实现一个软件库，使得在没有GPU或仅具备低端GPU的设备上，可以模拟运行3D应用。最典型的实现是MESA，一个用于模拟OpenGL设备的开源软件库，它最基本的运行模式是纯软件模拟方式；Microsoft的Directx也支持类似的软设备模拟模式。

但是当前云桌面技术在需要图形图像计算的场景，通常会使用专为虚拟化设计的显卡为虚拟机提供GPU支撑，但这种显卡价格非常昂贵，因此还会使用虚拟化显卡切割技术，将一块物理显卡切割为多个vGPU(如4个或8个)，再将这些vGPU分配给不同虚拟机使用。这种技术可以在满足用户图形图像计算需求的同时，降低后端服务器成本，但vGPU与虚拟机是固定绑定关系，即使虚拟机未开机使用，也无法释放vGPU资源给其它虚拟机使用。

发明内容

1.要解决的技术问题

本发明的目的是为了解决现有技术中vGPU与虚拟机是固定绑定关系，即使虚拟机未开机使用，也无法释放vGPU资源给其它虚拟机使用的的问题，而提出的云桌面vGPU超分配方法。

2.技术方案

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

云桌面vGPU超分配方法，包括以下步骤：

步骤1，初始化资源池：

步骤1.1，云桌面平台启动，并扫描所有PCI设备；