用GPU加速Linux Kernel？

由NVIDIA部分资助，Utah大学的研究人员正在进行一项如何利用GPU来加速Linux Kernel的研究。此研究的目的是不仅仅让所有用户正常使用的应用程序（也就是用户空间）利用现代图形处理器（GPU）的强大功能，也让linux 内核的部分（也就是内核空间）能直接运行在GPU上。

在其项目主页上写到：“KGPU（即kernel和GPU的合体）的想法是把GPU当成操作系统的协同处理器，允许在Linux内核中进行数据的并 行计算。这样允许我们使用SIMD（或者CUDA中的SIMT）风格的代码来加速Linux内核功能，让之前认为太过于密集的计算功能进入内核。简单来 说，KGPU为内核增加了矢量运算功能“，另外，"它是Linux内核真正地开始并行化，不仅仅是处理多个并发请求，而且将大的数据计算请求分割到开来， 将这些计算平铺到GPU上大量的核心中"。

听起来是一个很新奇的概念，这目前仅是个研究项目，这个”KGPU“项目离可见的发规模应用还有一些限制因素。最大的问题是，目前Linux 内核DRM（Direct Rendering Manager）子系统中的开源图形驱动都无法支持GPGPU。虽然目前有OpenCL Gallium3D state tracker +Clover的计划，但是还远远没有准备好。

因为目前研究使用的是Compute Unified Device Architecture，而且使用NVIDIA最新的闭源专有驱动，故只支持Nvidia的硬件架构。所以更好的选择是拥抱工业标准OpenCL，这样 都对AMD和NVIDIA的GPUs都有很好的支持
在目前KGPU的研究进程中，研究人员已经用GPU-加速的AES密码来加密eCryptfs文件系统，展示了GPU可以用来处理加密技术。

这是KGPU的的Google Code page主页。当然还有GitHub。

总结：利用GPU加速Linux内核肯定是件很有意义的事情，但是开源的内核图形驱动一定要改善和提高，能够处理OpenCL 和/或GPGPU.

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