云桌面vGPU超分配方法与流程

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。

技术实现要素：

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；

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，并进行统一省份认证；

步骤2.2，所述步骤1中认证通过，则进行是否为gpu虚拟机进行判定；

步骤2.3，若步骤2.2中判定为gpu虚拟机，进行物理服务器计算节点的分配，并进行是否有可用vgpu资源进行判断；

步骤2.4，若步骤2.3中有vgpu资源可用，进行物理服务器计算节点的分配，并为虚拟机分配vgpu资源，并启动带gpu虚拟机；

步骤3，回收vgpu资源：

步骤3.1，虚拟机关机，并对设备是否分配vgpu进行判断；

步骤3.2，若步骤1中已分配vgpu，则进行vgpu的回收，并结束关机。

优选地，所述步骤1中若设备不是vgpu设备则初始化完成。

优选地，所述步骤1和步骤2中，物理服务器计算节点分别为vgpu1-vgpun。

优选地，所述步骤2.1中，若统一身份认证失败，则直接结束。

优选地，所述步骤2中，统一身份认证为keystone身份认证。

优选地，所述步骤2.3中，若无vgpu资源可用，则启动无gpu虚拟机。

优选地，所述步骤3.1中，若未分配vgpu，则直接结束关机。

优选地，所述步骤3.2中，对vgpu进行回收后，回收前包括vgpu1-4，回收后为vgpu1-5。

3.有益效果

相比于现有技术，本发明的优点在于：

(1)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；

(2)当接收到用户发出的虚拟机开机请求，且此虚拟机标记为gpu虚拟机时，从资源池查询可用的vgpu资源，将获取到的vgpu资源分配给虚拟机后，再真正启动kvm虚拟机；

(3)当检测到gpu虚拟机关机时，将分配给此虚拟机的vgpu资源回收至vgpu资源池。

附图说明

图1为本发明提出的云桌面vgpu超分配方法的初始化资源池示意图；

图2为本发明提出的云桌面vgpu超分配方法的用户登录示意图；

图3为本发明提出的云桌面vgpu超分配方法的回收vgpu资源示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

实施例1：

参照图1-3，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，并进行统一省份认证；

步骤2.2，步骤1中认证通过，则进行是否为gpu虚拟机进行判定；

步骤2.3，若步骤2.2中判定为gpu虚拟机，进行物理服务器计算节点的分配，并进行是否有可用vgpu资源进行判断；

步骤2.4，若步骤2.3中有vgpu资源可用，进行物理服务器计算节点的分配，并为虚拟机分配vgpu资源，并启动带gpu虚拟机；

步骤3，回收vgpu资源：

步骤3.1，虚拟机关机，并对设备是否分配vgpu进行判断；

步骤3.2，若步骤1中已分配vgpu，则进行vgpu的回收，并结束关机。

本发明中，步骤1中若设备不是vgpu设备则初始化完，步骤1和步骤2中，物理服务器计算节点分别为vgpu1-vgpun，步骤2.1中，若统一身份认证失败，则直接结束，步骤2中，统一身份认证为keystone身份认，步骤2.3中，若无vgpu资源可用，则启动无gpu虚拟机，步骤3.1中，若未分配vgpu，则直接结束关机，步骤3.2中，对vgpu进行回收后，回收前包括vgpu1-4，回收后为vgpu1-5。

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，当接收到用户发出的虚拟机开机请求，且此虚拟机标记为gpu虚拟机时，从资源池查询可用的vgpu资源，将获取到的vgpu资源分配给虚拟机后，再真正启动kvm虚拟机，当检测到gpu虚拟机关机时，将分配给此虚拟机的vgpu资源回收至vgpu资源池。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。