支持OpenGL的GPU的仿真与集成方法及系统与流程

本发明涉及gpu虚拟化，具体地，涉及一种支持opengl的gpu的仿真与集成方法及系统。

背景技术：

1、当前的gpu仿真领域主要包含三种仿真方案：

2、1、软件直接模拟。由于gpu中包含大量并行计算处理单元，而宿主机cpu的包含大量的逻辑控制单元。两者的用途分工不同，设计架构不同。因而使用通用宿主机cpu来仿真虚拟机gpu效率较低。但该方案可用于多gpu的计算机系统仿真。

3、2、显卡直通。利用不同显卡厂家提供的特殊接口实现虚拟机直接利用gpu硬件，这种方案虚拟gpu效率高，但gpu不能共享，不适用于仿真多gpu的计算机系统的场景。

4、3、api转发。这种方案是通过时间片将gpu硬件分配给虚拟机使用即实现了虚拟的多系统共享gpu，同时虚拟机也有较高的仿真运行效率。

5、公开号为cn111399976a的发明专利，公开了一种基于api重定向技术的gpu虚拟化实现系统及方法，其中：位于客户端的指令代理模块截获客户端的图像应用程序中与opengl相关的api调用指令，并对该指令进行处理后，发送至远程服务器端执行渲染任务；任务调度模块将客户端发来的指令数据进行相应处理得到指令流，并分配给各个微gpu模块；微gpu模块完成指令流的渲染任务，并回传至客户端。该专利中宿主机为远程的服务器，虚拟机为本地的客户端，且网络传输带了性能的损失，性能不如本地应用程序直接数据引用的方式。

6、公开号为cn111552554a的发明专利，公开了一种基于图形库api代理的gpu虚拟化方法、系统及介质，该方法不仅配置不具有gpu硬件资源的虚拟机，使其需要处理渲染任务时，调用其图形代理库的api并发出相应的调用通知；而且，还配置具有gpu硬件资源的虚拟机或主机，接收由其它虚拟机的调用通知，并根据接收到的调用通知，调用与图形代理库的api相对应的硬件加速图形库的api，从而通过gpu硬件资源处理其它虚拟机的渲染任务。该专利中虚拟机使用进程间通信的方式传递api信息到宿主机，也有一定的性能损失。并且查找api的方式也有性能损失。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种支持opengl的gpu的仿真与集成方法及系统。

2、根据本发明提供的一种支持opengl的gpu的仿真与集成方法及系统，所述方案如下：

3、第一方面，提供了一种支持opengl的gpu的仿真与集成方法，所述方法包括：

4、步骤s1：制作虚拟gpu驱动库；

5、步骤s2：根据所述虚拟gpu驱动库，重新编译在虚拟机上运行的应用程序；

6、步骤s3：制作虚拟gpu接口转发库；

7、步骤s4：虚拟机软件集成所述虚拟gpu接口转发库。

8、优选地，所述步骤s1包括：

9、步骤s1.1：虚拟gpu驱动库api接口与opengl接口一致，采用所述api接口使虚拟方案适用于多种gpu和多种操作系统；

10、步骤s1.2：编写实现所有的虚拟gpu驱动库api函数；

11、步骤s1.3：使用待虚拟化的目标机的开发工具链，将所有api接口函数编译成对应的opengl链接库。

12、优选地，所述步骤s1.2包括：

13、步骤s1.2.1：填充约定好的数据结构：其中包括api函数索引值、api函数传入参数的数目、api函数的各个参数以及返回值结构体指针；

14、步骤s1.2.2：填充完成触发虚拟机转发接口函数的运行；

15、步骤s1.2.3：读取转发接口函数的运行结果；

16、步骤s1.2.4：如果运行成功，继续运行，运行不成功则重新开始步骤s1.2.1；

17、步骤s1.2.5：如果有返回值，则将返回值返回给虚拟驱动api。

18、优选地，所述步骤s2包括：

19、步骤s2.1：利用所述虚拟gpu驱动库替换应用程序所引用的opengl驱动库；

20、步骤s2.2：使用待虚拟化的目标机的开发工具链重新链接应用程序。

21、优选地，所述步骤s3包括：

22、步骤s3.1：对应于虚拟gpu驱动库中的每个api函数都有对应的虚拟gpu接口转发库函数，实现每个虚拟gpu接口转发库函数的流程如下：

23、步骤s3.1.1：读取约定好的数据结构：其中包括api函数索引值、api函数传入参数的数目以及api函数的各个参数；

24、步骤s3.1.2：建立能够通过api函数索引值作为索引查找宿主机的gpu驱动库的hash表；

25、步骤s3.1.3：使用hash表查找gpu驱动库；

26、步骤s3.1.4：将传入数据结构中的参数填入运行宿主机gpu驱动api函数；

27、步骤s3.1.5：如果有返回值，将返回值放到数据结构中的指定位置；

28、步骤s3.2：使用开发虚拟机的开发工具链，将所有的api接口转发库编译成虚拟机软件可引用的链接库。

29、优选地，所述步骤s4包括：

30、步骤s4.1：虚拟机软件按照步骤s3集成后运行步骤s2得到虚拟机上的应用；

31、步骤s4.2：步骤s2的虚拟机上的应用程序运行时调用虚拟gpu驱动库；

32、步骤s4.3：虚拟gpu驱动库在虚拟机中通过步骤s3的api转发库调用真实物理机的gpu驱动库从而在宿主机的物理gpu上进行图形运算处理。

33、第二方面，提供了一种支持opengl的gpu的仿真与集成系统，所述系统包括：

34、模块m1：制作虚拟gpu驱动库；

35、模块m2：根据所述虚拟gpu驱动库，重新编译在虚拟机上运行的应用程序；

36、模块m3：制作虚拟gpu接口转发库；

37、模块m4：虚拟机软件集成所述虚拟gpu接口转发库。

38、优选地，所述模块m1包括：

39、模块m1.1：虚拟gpu驱动库api接口与opengl接口一致，采用所述api接口使虚拟方案适用于多种gpu和多种操作系统；

40、模块m1.2：编写所有用到的api接口的虚拟gpu驱动库函数即api函数；

41、模块m1.3：实现每个虚拟驱动api函数；

42、模块m1.4：使用待虚拟化的目标机的开发工具链，将所有api函数编译成对应的opengl链接库；

43、所述模块m1.3包括：

44、模块m1.3.1：填充约定好的数据结构：其中包括api函数索引值、api函数传入参数的数目、api函数的各个参数以及返回值结构体指针；

45、模块m1.3.2：填充完成触发api函数的运行；

46、模块m1.3.3：读取api函数的运行结果；

47、模块m1.3.4：如果运行成功，继续运行，运行不成功则重新开始模块m1.2.1；

48、模块m1.3.5：如果有返回值，则将返回值返回给虚拟驱动api。

49、优选地，所述模块m2包括：

50、模块m2.1：利用所述虚拟gpu驱动库替换应用程序所引用的opengl驱动库；

51、模块m2.2：使用待虚拟化的目标机的开发工具链重新链接应用程序；

52、所述模块m3包括：

53、模块m3.1：对应于虚拟gpu驱动库中api函数的虚拟gpu接口转发库，实现每个虚拟驱动gpu接口转发库函数，流程如下：

54、模块m3.1.1：读取约定好的数据结构：其中包括api函数索引值、api函数传入参数的数目以及api函数的各个参数；

55、模块m3.1.2：通过api函数索引值作为索引的hash表直接索引宿主机的gpu驱动库；

56、模块m3.1.3：使用hash表查找gpu驱动库；

57、模块m3.1.4：将传入数据结构中的参数填入运行宿主机gpu驱动api函数；

58、模块m3.1.5：如果有返回值，将返回值放到数据结构中的指定位置；

59、模块m3.2：使用开发虚拟机的开发工具链，将所有的api接口转发库编译成虚拟机软件可引用的链接库。

60、优选地，所述模块m4包括：

61、模块m4.1：虚拟机软件按照模块m3集成后运行模块m2得到虚拟机上的应用；

62、模块m4.2：模块m2的虚拟机上的应用程序运行时调用虚拟gpu驱动库；

63、模块m4.3：虚拟gpu驱动库在虚拟机中通过模块m3的api转发库调用真实物理机的gpu驱动库从而在宿主机的物理gpu上进行图形运算处理。

64、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

65、1、本发明通过采用与真实的gpu驱动库兼容的虚拟openggl驱动库从而实现无需改动计算机系统应用程序源码进行仿真，并且适用于仿真多种计算机系统下的gpu部分；

66、2、本发明通过采用api转发的方法从而实现可同时仿真多个gpu；

67、3、本发明通过api转发调用宿主机真实gpu硬件驱动的方法从而实现仿真的高效率。

68、本发明的其他有益效果，将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述，本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍，应能理解所述技术特征和技术方案带来的有益技术效果。