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将虚拟化技术应用在高性能计算领域是当前高性能计算研究的一个热点,但对于小规模高性能计算来说,由于自身硬件资源异构、追求峰值计算速度等特点,因此对虚拟化技术有着自己的特定需求,并不是所有的虚拟化技术都适合。目前国内外都是围绕着虚拟化对高性能计算整体解决方案的研究,然而,基于小规模高性能计算,当前缺乏对虚拟化核心技术的研究。针对以上问题,本文深入研究了虚拟化技术,通过基准测试对Xen和KVM进行针对高性能计算的性能评估,实验显示KVM比Xen更适合构建小规模高性能虚拟集群；接着通过对KVM调度策略进行改进优化以获得性能上的提升；最后提出一种针对小规模高性能虚拟集群的解决方案。如下是本文主要研究的内容：·首先深入研究了虚拟化技术的原理,包括完全虚拟化和类虚拟化等,并对当前流行的开源虚拟化技术KVM和Xen进行性能评估(包括整体系统性能评估和针对HPC的系统扩展性评估两部分),选出最适合高性能计算的虚拟化技术；·深入分析了KVM的调度策略,为了减少虚拟化所带来的性能开销,对优化后的KVM调度机制进行评估,通过HPC Challenge Benchmark Suite基准测试显示优化后的KVM调度机制可表现出较好的性能；·由集群和虚拟集群的概念,说明虚拟集群的优势,同时介绍了Rocks集群系统的PXE网络启动协议、Kickstart自动安装工具、Ganglia监控系统和Sun Grid Engine(SGE)集群管理系统。·最后介绍了基于所研究的两项关键技术构建Rocks高性能计算集群的设计与部署过程。对所构建的Rocks高性能虚拟集群从Linpack微观基准测试和NPB宏观基准测试两方面进行了评估(包括KVM调度策略改进前和改进后),结果显示改进的KVM调度策略表现出接近物理集群的性能,对实施高性能服务是一个可行的解决方案。本文的主要研究特色如下：·研究了虚拟化技术的本质,针对HPC负载,对Xen和KVM虚拟化进行评估,得出KVM是较适合高性能计算的虚拟化技术；·研究了KVM虚拟机管理器调度策略,通过基准测试显示优化后的KVM调度策略表现较好的性能；·基于以上关键技术描述了Rocks虚拟集群的设计与构建过程；·通过基准测试指出Rocks Clusters是一个有效的实施高性能计算负载的虚拟集群；·指出针对KVM的CPU调度策略的优化,通过基准测试显示出Rocks虚拟集群与高性能物理集群相当的性能,把虚拟化性能损失控制到最小。