1. 场景是多个用户的程序共享一个GPU（常见于云服务器）
2. 动态迁移的单位是整个程序不是kernel，正在执行的kernel是不能被打断的
3. 在某个CUDA API或kernel执行结束后，下一个执行之前的间隔，可以迁移整个程序到其他GPU
4. User Code → DCUDA（分析kernel call的参数） → CUDA/GPU，DCUDA通过在中间层分析函数估算程序资源需求，以此为依据决定迁移策略
5. 数据统一使用CUDA Unified Memory分配，数据迁移后，程序内使用的虚拟地址可以不变

核心内容简介：

DCUDA 是一个面向数据中心和云计算环境的 GPU 动态调度系统，支持运行中的 CUDA 应用在多 GPU 之间的“实时迁移”（live migration），旨在解决当前主流 GPU 调度方法的“静态性”和由此带来的 GPU 资源负载不均衡问题。

背景与动机

• 现代数据中心广泛部署多 GPU 服务器，但现有方法仅在应用启动前进行“静态调度”，无法感知运行时 GPU 负载变化。
• 现实中经常出现某些 GPU 过载、而其他 GPU 空闲的情况，这种负载不均衡问题降低了 GPU 利用率，增加了能耗并拉长应用执行时间。
• CUDA 等主流编程模型本身并不支持运行时迁移。

DCUDA 的贡献

1. 轻量级实时监控：通过拦截 CUDA API 并分析参数，实时准确监控 GPU 利用率与应用资源需求，开销极小。
2. 通用运行时迁移机制：无需修改应用源码，兼容所有 CUDA 应用，利用统一内存（Unified Memory）实现数据按需迁移，迁移开销低于 0.3%。

3. 动态调度框架：

   • 通过实时迁移实现多 GPU 负载平衡。
   • 进一步通过轻量任务压缩提升 GPU 能效。
   • 采用优先级切片机制保障不同应用的公平性与 QoS。

4. 原型与实验：

   • 实验表明，DCUDA 能平均减少 78.3% GPU 过载时间，应用平均执行时间缩短 42.1%，在轻负载场景节能可达 13.3%。

技术架构

DCUDA 基于前后端架构：

• 前端：拦截 CUDA API（以动态链接库方式提供）。
• 后端：包含监控（Monitor）、调度器（Scheduler）、迁移器（Migrator）三大模块。
• 利用 CUDA Unified Memory 支持跨 GPU 的按需数据访问与迁移。

核心技术难点与优化

• 利用句柄池（Handle Pooling）、数据预取（Prefetching）等方法降低迁移开销。
• 引入滞回控制避免“迁移震荡”（ping-pong effect）。
• 综合考虑负载均衡、能耗与公平性多维目标。

评价实验

• 基于 NVIDIA 1080Ti 多 GPU 服务器，使用 CUDA Samples、SHOC、TensorFlow 等 20 个基准测试。
• 相较经典静态调度（Least-Loaded），DCUDA 显著提升 GPU 利用率与公平性，降低执行时长与能耗。

总结

DCUDA 是业内首个支持所有 CUDA 应用实时迁移的系统，突破了现有静态调度方案的局限，为提升数据中心 GPU 资源利用率、降低能耗、提升性能与公平性提供了有效方案。