【发布时间】：2011-03-22 16:59:33
【问题描述】：
有没有一种方法可以在两个独立的支持 OpenCL 的程序之间共享 GPU，或者更具体地说，在两个独立的进程之间共享 GPU，同时都需要 GPU 执行 OpenCL 内核？如果是这样，这是如何完成的？
【问题讨论】：
标签： opencl
【发布时间】：2011-03-22 16:59:33
【问题描述】：
当前的 GPU（NVidia 的 Fermi 除外）不支持同时执行多个内核。此外，到目前为止，GPU 还不支持抢占式多任务处理；这是完全合作的！内核的执行不能暂停并在以后继续。因此，任何基于时间的 GPU 共享的粒度都取决于内核的执行时间。
如果您有多个需要 GPU 访问的程序正在运行，那么您应该确保您的内核具有较短的运行时间（经验法则是
【讨论】：
这取决于你所说的共享。
一般来说，您可以在同一个 GPU 上创建 2 个创建 OpenCL 设备的进程。然后，驱动程序/操作系统/GPU 有责任确保一切正常运行。
也就是说，大多数实现都会对 GPU 执行进行时间切片以实现这一点（就像它发生在图形上一样）。
我感觉这并不是你所追求的。你能用一个用例来扩展你的问题吗？
【讨论】：
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用例将是一个使用 OpenCL 的单个进程来长时间使用 GPU。如果启动了另一个同样需要 GPU 的 OpenCL 进程，如何处理？您的回答表明驱动程序将进行时间切片，即在任何给定时间将整个 GPU 分配给一个进程。考虑到与每个进程关联的数据必须在设备和主机之间来回复制，这肯定是低效的吗？
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@Chris：简短的回答是不需要复制所有数据。执行是按时间分片的，但如果两者都适合卡，内存可以保持共享（内存是“虚拟化的”。请参见下面的 URL）。如果它确实不适合，那么它肯定会复制数据。时间片的粒度也很粗。假设我们谈论的是 Windows，在 WDDM 1.1 中，CL 内核运行永远不会被中断，等等。请参阅en.wikipedia.org/wiki/Windows_Display_Driver_Model 了解更多信息。
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这个ppt真的很有趣。 Linux下如何实现更细粒度的时间切片？
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@Chris：不知道。但可以肯定的是，GPU 硬件，至少到当前这一代，还没有真正支持任意时间切片（Fermi 可能是一个例外，不确定）。所以操作系统不能提供硬件不支持的东西。