虚拟基础架构时常遭遇简单解决方案效率低下的困扰。虚拟机执行匮乏的现状阻碍了虚拟化技术的普及。以下的**虚拟机优化小窍门能帮助用户轻松解决每个难题。本文列出的十个小技巧能提高效率，减少意料之外的宕机并让你的虚拟化努力物有所值。虚拟基础架构时常遭遇简单解决方案效率低下的困扰。虚拟机执行匮乏的现状阻碍了虚拟化技术的普及。以下的**虚拟机优化小窍门能帮助用户轻松解决每个难题。本文列出的十个小技巧能提高效率，减少意料之外的宕机并让你的虚拟化努力物有所值。1.对硬件更新换代虽然在你的虚拟基础架构上使用新的硬件系统能明显优化性能，但升级硬件主要指的是对防火墙和BIOS的升级。这两个领域的关键升级并保证定期对硬件进行补丁维护。硬件补丁维护作为整个支持计划的组成部分经常会被用户所忽略。忽视给硬件打补丁会导致系统故障或者安全缺口。性能优化通常是硬件更新的积极效应。2.主机许可证授权主机许可证授权并不会提升性能。但是从你的厂商处购买许可证授权或者延长许可证使用期限能释放那些**版本或者标准化版本中无法提供的特性。举例来说，从VMwarevSphereEnterprise升级为EnterprisePlus能能从中获得扩展性特性。它被中小型企业***使用。虚拟化带来的主要好处是节省成本并集中管理您的IT运营。宁夏Huawei服务器虚拟化系统
并对未被读回的渲染上下文进行渲染操作，同时在判断获知欲对已读回的渲染上下文使用时(这里的欲对已读回的渲染上下文使用是指：欲对已读回的渲染上下文执行渲染操作时)，通过读取内存缓存中的渲染上下文将内存缓存中的渲染上下文恢复并在gpu中构建该渲染上下文，在恢复渲染上下文时，若恢复出的渲染上下文数量超过预设渲染上下文数量阈值，则需要重新从恢复出的渲染上下文中读回不活跃的渲染上下文并对未被读回的渲染上下文进行渲染操作。在本实施例中，需要说明的是，虚拟化渲染资源限制处理过程可通过渲染上下文限制器和虚拟渲染上下文模块这两个逻辑器件实现。具体来说，在opengles渲染器的数据接收端添加渲染上下文限制器，以及，在opengles渲染器内添加虚拟渲染上下文模块。在本实施例中，基于多操作系统的并行**渲染处理方式，在opengles渲染器中可以预先添加虚拟渲染上下文模块和渲染上下文限制器，通过渲染上下文限制器指定android实例可用的预设渲染上下文数量阈值a，在android实例保有的渲染上下文数量超出a时，虚拟渲染上下文模块通过将不活跃的gpu的渲染上下文读回并投入将要使用的渲染上下文实现android实例对gpu计算资源使用量的限制。由此可见。广东存储虚拟化安装降低总体拥有成本（TCO）、提高投资回报率（ROI）。
本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。正如背景技术部分所述，当前操作系统领域对cpu、硬盘、网络等计算机组成单元的虚拟化支持较好，但在gpu相关的虚拟化方面工作尚处于早期阶段，*有的可查gpu虚拟化相关的技术主要在google公司的android模拟器中，android模拟器采用emulator程序通过emulator内封装的qemupipe，实现了android系统opengles指令向qemu虚拟化引擎的传输，并且在qemu内实现了opengles指令的拆解渲染。opengles指令的拆解分发在qemu虚拟化引擎中实现，导致需要强稳定性的底层渲染引擎不得不调用并不稳定的opengles渲染库，易发生未知的qemu虚拟化引擎崩溃。此外，这种虚拟化引擎执行渲染的方法同样存在无法对单android实例的gpu计算资源进行限制的问题，即先启动的android实例可占用全部gpu计算资源，后启动的android实例则只能等待gpu出现空闲的情况下使用计算资源，这导致对gpu计算资源限制的无力。为解决该问题，本发明提供了一种gpu虚拟化资源限制处理方法及装置，在本发明中，在qemu虚拟化引擎之外，**设置了opengles渲染器，使得渲染指令的处理变为由**的opengles渲染器控制。
RISC架构服务器采用得CPU是所谓的精服务器简指令集的处理器，精简指令集CPU的主要特点是采用定长指令，使用流水线执行指令，这样一个指令的处理可以分成几个阶段，处理器设置不同的处理单元执行指令的不同阶段，比如指令处理如果分成三个阶段，当第N条指令处在第三个处理阶段时，第N+1条指令将处在第二个处理阶段，第N+2条指令将处在***个处理阶段。这种指令的流水线处理方式使得CPU有并行处理指令的能力，这使处理器能够在单位时间内处理更多的指令。IA架构的服务器采用的是CISC体系结构，即复杂指令集体系结构，这种体系结构的特点是指令较长，指令的功能较强，单个指令可执行的功能较多，这样我们可以通过增加运算单元，使一个指令所执行的功能能够同时并行执行来提高运算能力。长时间以来两种体系结构一直在相互竞争中成长，都取得了快速的发展。IA架构的服务器采用了开放体系结构，因而有了大量的硬件和软件的支持者，在近年有了长足的发展。[2]2、根据服务器的规模不同可以将服务器分成工作组服务器、部门服务器和企业服务器。[2]这种分类方法是一种相对比较老的分类方法，主要是根据服务器应用环境的规模来分类。把vSphere集群服务器各个节点内的固态硬盘和硬盘，聚合在一起构成一个共享的存储池。
通常1U的机架式服务器**节省空间，但性能和可扩展性较差，适合一些业务相对固定的使用领域。4U以上的产品性能较高，可扩展性好，一般支持4个以上的高性能处理器和大量的标准热插拔部件。管理也十分方便，厂商通常提供以相应的管理和监控工具，适合大访问量的关键应用，但体积较大，空间利用率不高。[4]服务器刀片刀片式服务器是指在标准高度的机架式机箱内可插装多个卡式的服务器单元，实现高可用和高密度。每一块“刀片”实际上就是一块系统主板。它们可以通过“板载”硬盘启动自己的操作系统，如WindowsNT/2000、Linux等，类似于一个个**的服务器，在这种模式下，每一块母板运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联，因此相较于机架式服务器和机柜式服务器，单片母板的性能较低。不过，管理员可以使用系统软件将这些母板**成一个服务器集群。在集群模式下，所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境，并同时共享资源，为相同的用户群服务。在集群中插入新的“刀片”，就可以提高整体性能。而由于每块“刀片”都是热插拔的，所以，系统可以轻松地进行替换，并且将维护时间减少到**小。[4]服务器塔式塔式服务器应该是大家见得**多。可以看到，混合虚拟化模型依赖于内存管理器和现有的内核cpu调度工具。安徽浪潮存储虚拟化费用
虚拟化平台具有***操作系统兼容性不担心旧系统的无法使用且通过自动更新功能实现维护和升级等一系列问题。宁夏Huawei服务器虚拟化系统
以及能够连通渲染数据流捕获器和opengles渲染器的数据通讯器共同实现了多android操作系统的并行**渲染处理。图3示出了本发明实施例提供的gpu虚拟化资源限制处理装置的结构示意图。如图3所示，本发明实施例提供的gpu虚拟化资源限制处理装置包括：捕获模块21和处理模块22，其中：捕获模块21，用于捕获虚拟化渲染指令；处理模块22，用于将所述虚拟化渲染指令发送给opengles渲染器，使得所述opengles渲染器根据虚拟化渲染资源限制策略调用物理gpu资源执行渲染操作；其中，所述opengles渲染器运行在**于虚拟化引擎进程外的进程中，所述虚拟化渲染资源限制策略预先设置在所述opengles渲染器中。基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述gpu虚拟化资源限制处理装置还包括：设置模块和添加模块，其中：设置模块，用于在**于qemu虚拟化引擎的进程外的进程中设置opengles渲染器，其中，所述opengles渲染器能够**承接多个云操作系统和/或客户端的渲染指令并将渲染指令并行下发到物理gpu执行渲染操作；添加模块，用于在opengles渲染器内添加虚拟化渲染资源限制策略。基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述处理模块，具体用于：将所述虚拟化渲染指令发送给opengles渲染器。宁夏Huawei服务器虚拟化系统
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