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J-GLOBAL ID：202202212879854652   整理番号：22A0732429

gShare:コンテナのためのGPUメモリ共有を可能にする集中GPUメモリ管理フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

gShare: A centralized GPU memory management framework to enable GPU memory sharing for containers

著者 (4件)： Lee Munkyu (Chung-Ang University, Seoul, South Korea) ,  Ahn Hyunho (Chung-Ang University, Seoul, South Korea) ,  Hong Cheol-Ho (Chung-Ang University, Seoul, South Korea) ,  Nikolopoulos Dimitrios S. (Virginia Tech, Blacksburg, USA)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 130  ページ： 181-192  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低いオーバヘッドと迅速な展開のために,コンテナは,GPUsを利用する深層学習と高性能コンピューティング(HPC)アプリケーションのための魅力的なシステムソフトウェアプラットフォームになっている。残念なことに,既存のコンテナソフトウェアは,各コンテナがGPUメモリをどのように割り当てるかを懸念しない。したがって,あるコンテナがGPUメモリの大部分を消費するならば,他のコンテナは不十分なメモリのためにそれらの作業負荷を実行できない。本論文は,コンテナのためのGPUメモリ共有を可能にする集中GPUメモリ管理フレームワークであるgShareを提示した。現代のオペレーティングシステムと同様に,gShareは,フレームワークの中で全体のGPUメモリを割り当てて,洗練されたメモリアロケータでメモリを管理して,次に,メモリ割り当て呼び出しを媒介することによって,各コンテナのGPUメモリ限界を強化できる。その目的を達成するために,gShareは,軽量で効率的なGPUメモリ管理を可能にするAPIリモッティングコンポーネント,メディエーター,および3レベルメモリアロケータを導入する。このプロトタイプ実装は,一般的な深層学習とHPC作業負荷において,安全な分離と少ないメモリ廃棄物で,ほぼ自然な性能を達成する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  オペレーティングシステム ,  *コンテナ ,  記憶割当 ,  廃棄物 ,  応用プログラム ,  ソフトウェア ,  *記憶管理 ,  プロトタイプ ,  *フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  ソフトウェアプラットフォーム
準シソーラス用語： 高性能コンピューティング ,  オーバヘッド ,  仮想化 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コンテナ ,  GPUメモリ ,  仮想化

分類 (1件)： オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンテナ ,  GPU ,  共有 ,  メモリ管理 ,  フレームワーク