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클라우드 환경에서 GPU 자원의 활용성과 적응성을 지원하기 위한 GPU 자원공유와 오토스케일링 기법의 개발

Development of GPU Resource-Sharing and Auto-Scaling Techniques for supporting Usability and Adaptability of GPU Resources in Cloud Environment

보고서 정보
주관연구기관 대구가톨릭대학교
Catholic University of Daegu
연구책임자 길준민
참여연구자 최희석 , 강지훈 , 이재학
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2019-11
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202000001695
과제고유번호 1345304039
사업명 이공학학술연구기반구축(R&D)
DB 구축일자 2020-07-29
키워드 클라우드 환경.GPU 가상화.GPU 자원 활용성.GPU 자원 적응성.자원공유.오토스케일링.모니터링.하이퍼바이저.서비스품질.

초록

□ 연구개요
GPU 공유 기법 부재로 인해 다수의 가상머신에게 GPU를 할당해 줄 수 없는 문제는 클라우드 환경에서 GPU를 적용할 경우 다음과 같은 치명적인 제약점을 발생시킴.
• GPU 공유 기법의 부재
• GPU 작업 스케줄링 기법의 부재
• GPU 동적 할당 기법의 부족
클라우드 환경에서 GPU의 연산 능력을 효율적으로 이용하기 위해서는 GPU 자원의 공유 기법, GPU 작업 스케줄링 기법 그리고 GPU 동적 할당 기법이 반드시 필요함. 본 연구에서는 클라우드 환경에서 효율적으로 GPU 자원을 활용

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 8
  • 4. 참고문헌 ... 9
  • 5. 연구성과 ... 9
  • 끝페이지 ... 11

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