RDMA性能在多租户环境下的测量研究虚拟机及容器(3)
图1.1 结合RDMA和FPGA的云系统方案
1.2 技术挑战
虚拟化设计需要涉及系统软硬件从上到下诸多方面[20]，把FPGA资源加入云系统需要做很多考虑和设计。如何使云系统安全高效地向用户提供计算资源面临很多挑战。图1.2中我们总结本文的主要技术挑战和预计的解决方案。
1. 对FPGA资源进行抽象化 [14][15]。因为云计算的本质就是将原本实质的各个计算资源进行抽象，以形成云的方式，并由系统调度提供给用户使用。针对这个问题，首先需要对FPGA资源进行本地虚拟化。本地虚拟化的目标是，在云系统的同一计算结点上，可以把单一的物理FPGA资源虚拟为多个虚拟的FPGA资源。多个不同的用户程序、虚拟机（Virtual Machine）以及Linux容器（Container）都可以共享一个物理FPGA资源。
2. 高性能可扩展的访问加速器的网络。如果仅仅完成了第一步，这样虚拟资源在本地虚拟化，可以为本地应用提供虚拟资源。但这仍然不能满足大规模集群系统上的FPGA资源虚拟化，对于那些没有FPGA资源的计算结点，他们是无法直接享用这些本地虚拟化的FPGA资源的。只有实现了这一步，配备了FPGA的云系统才能算得上真正的FPGA全局虚拟化的云系统。我们提出的解决方案就是使用RDMA高速网络来进行数据传输。
3. FPGA的资源调度。如果前两个挑战能够完成，那么远程非本地的计算结点访问FPGA资源就成为可能。在大规模的系统上，为众多用户和应用提供FPGA的云服务就需要一个公平高效的FPGA资源调度器。我们预计结合主流资源调度算法和优先级，为系统设计一个透明的服务层（transparent service layer），使所有的FPGA资源的访问和请求都必须经过这一服务层来实现。
1.2 主要技术挑战和预想的解决方案
1.3 论文组织
本论文的组织如下：第2章主要讨论一些知识背景和系统设计中用到的核心技术，包括云计算和云系统，加速器，FPGA以及RDMA网络技术等。第3章介绍采用FPGA的云系统的设计和关键技术。特别的，在该章中调讨论FPGA资源在本地的虚拟化。第4章介绍使用RDMA技术设计远程访问FPGA资源的核心方案，包括系统的架构设计、流程图和实现相关细节。第5章讨论系统的性能评估方法和一些预想的优化改进方案。最后第6章做总结。
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