NVIDIA GPU支持下的Docker高性能并行系统设计

"基于Docker的高性能并行异构系统设计" 本文探讨了如何在Docker环境下设计一个高性能并行异构系统，特别是涉及到利用NVIDIA GPU的场景。Docker容器通常用于跨多平台无痛部署CPU密集型应用，但原生Docker并不支持直接在容器内利用GPU资源，因为GPU需要特定的硬件和驱动支持。 早期解决GPU支持的方法是在容器内安装NVIDIA驱动，但这要求主机和容器内的驱动版本严格匹配，且限制了Docker镜像的可移植性。为克服这些挑战，nvidia-docker项目应运而生，它使得Docker镜像可以与NVIDIA驱动解耦，当容器启动时，会在目标机器上自动安装必要的驱动和设备文件，确保GPU功能在不同环境中的一致性。 Docker作为主流的容器化平台，现在能够支持GPU加速应用的集成和隔离，简化了在GPU基础设施上的部署。通过包含所有依赖项，应用容器可以在任何数据中心无缝运行，大大简化了高性能计算系统的管理与监控。 本文的研究目标集中在基于金融IC卡标准的市民卡多应用平台的设计与实现，以及高性能计算系统在虚拟化技术中的应用。研究内容涵盖了IC卡应用的生命周期管理、卡片安全域管理、行业应用接入等多个方面，同时关注虚拟化技术，特别是Docker容器技术，以及CUDA编程模型、合作组织（CG）、多进程服务（MPS）、动态并行度、NVML、GPU间的P2P通信和GPUDirect等相关技术。 系统开发环境的建立和高性能计算模型的研究与设计是本文的重点，其中CUDA编程模型提供了GPU编程的基础，而CG、MPS、NVML等技术则帮助优化GPU在容器内的性能。此外，动态并行度允许根据需求调整计算任务的并行级别，而NVML用于监控和管理GPU资源，GPUP2P和GPUDirect则促进了GPU之间的直接通信，提高数据传输效率。 在研究进度安排上，论文首先介绍了课题背景、国内外研究现状和论文目标，接着深入研究了相关技术，最后设计并实现了高性能计算模型。整个过程中，作者将对技术的可行性进行分析，预期的创新点可能在于提供了一种高效、可移植的Docker容器化GPU应用解决方案，以及在市民卡多应用平台中的具体应用实践。 参考文献的列举将为读者提供更广泛的阅读材料，帮助理解本文所涉及的技术和理论基础。本文将对Docker环境下GPU的高效利用和高性能计算系统的设计提供深入见解，对于GPU计算和虚拟化技术的结合具有重要的实践价值。