一种GPU服务器IO资源分配的方法及系统技术方案

本申请公开了一种GPU服务器IO资源分配的方法，包括：通过POST自检对连接于GPU服务器的PCI设备进行扫描；根据扫描到的参数信息判断PCI设备是否为预设型号的显卡；若是，则不为其分配IO资源。本申请根据扫描到的参数信息判断连接的PCI设备是否为预设型号的显卡；若是，则不为其分配IO资源，使得消费级显卡不消耗有限GPU服务器的BIOS本身的IO资源，因此不需要限制GPU服务器的消费级显卡连接数量来避免IO资源的消耗，突破了GPU服务器显卡的数量限制，进而增加了GPU服务器的性能。本申请同时还提供了一种GPU服务器IO资源分配的系统、GPU服务器及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

A Method and System of IO Resource Allocation in GPU Server

This application discloses a method of IO resource allocation for GPU servers, including scanning PCI devices connected to GPU servers through POST self-check; judging whether PCI devices are preset models of graphics cards based on the scanned parameters information; and, if so, not allocating IO resources for them. This application determines whether the connected PCI device is a preset type of graphics card based on the scanned parameter information; if so, it does not allocate IO resources for it, so that the consumer graphics card does not consume IO resources of the BIOS itself of the limited GPU server, so there is no need to limit the number of connection of the consumer graphics card of the GPU server to avoid the consumption of IO resources. It breaks through the limitation of the number of graphics cards in GPU server, and then increases the performance of GPU server. The application also provides a GPU server IO resource allocation system, a GPU server and a computer readable storage medium with the above beneficial effects.

【技术实现步骤摘要】
一种GPU服务器IO资源分配的方法及系统
本申请涉及资源分配领域，特别涉及一种GPU服务器IO资源分配的方法、系统、GPU服务器及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着人工智能(ArtificialIntelligence，AI)科学技术的发展及成熟，AI技术已经无处不在的渗透到现代的各个应用场景中。国家目前已将人工智能发展定位为国家发展战略，极力的促进了中国人工智能的发展。人工智能对于计算处理能力要求较高，而Intel传统服务器的处理器已经无法满足对于计算能力要求较高及准确率极高的要求，此时英伟达推出了用于人工智能领域的GPU处理器，这极大的节约了各个涉及人工智能领域公司的投入成本，保证了各个公司可以使用最低廉的价格达到最大化的收益。因为GPU服务器的发展已经成为了一种新的技术方向及趋势。但GPU分为企业级和消费级，企业级显卡对于小公司而言是一笔不小的开销，但消费级显卡同样支持计算能力故采用消费级显卡搭建人工智能硬件环境更加的节约成本，故消费级显卡得到了许多公司的青睐。然而，由于GPU服务器的BIOS本身IO资源有限，而每张消费级显卡需要使用一定数量的IO资源，当连接的消费级显卡数量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种GPU服务器IO资源分配的方法，其特征在于，包括：通过POST自检对连接于GPU服务器的PCI设备进行扫描；根据扫描到的参数信息判断所述PCI设备是否为预设型号的显卡；若是，则不为所述预设型号的显卡分配IO资源。

【技术特征摘要】
1.一种GPU服务器IO资源分配的方法，其特征在于，包括：通过POST自检对连接于GPU服务器的PCI设备进行扫描；根据扫描到的参数信息判断所述PCI设备是否为预设型号的显卡；若是，则不为所述预设型号的显卡分配IO资源。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不为所述预设型号的显卡分配IO资源，包括：在PCI枚举时读取所述预设型号的显卡的IO资源需求；将所述预设型号的显卡的IO资源需求设置为零。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不为所述预设型号的显卡分配IO资源，包括：发送关闭指令至所述预设型号的显卡，以使所述预设型号的显卡的微BIOS执行所述关闭指令，将所述预设型号的显卡的IO资源开关关闭。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述PCI设备不为预设型号的显卡时，还包括：在PCI枚举时读取所述PCI设备的IO资源需求；根据所述PCI设备的IO资源需求对所述PCI设备进行IO资源分配。5.一种GPU服务器IO资源分配的系统，其特征在于，包括：扫描模块，用于通过POST自检对连接于GPU服务器的PCI设备进行扫描；判断模块，用于根据扫描到的参数信息判断所述PCI设备是否为预设型号的显卡；第一资源分配模块，用于当所述PCI设备为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙秀强，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41