هنا هو الترجمة العربية لهذا الملف المتوافق بـ markdown:
الفصل 5: تصميم نظام الذاكرة في وحدات معالجة الرسومات (GPUs)
تطورت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لتصبح مسرّعات قابلة للبرمجة وعالية التوازي، قادرة على تحقيق أداء عالي وكفاءة طاقة على مجموعة واسعة من التطبيقات. يُعد نظام الذاكرة مكونًا حاسمًا في هندسة GPUs الحديثة، حيث يجب أن يوفر الوصول السريع إلى البيانات للعديد من الخيوط المتزامنة. في هذا الفصل، سنستكشف العناصر الرئيسية في تصميم نظام ذاكرة GPU، بما في ذلك تقنيات DRAM المستخدمة في GPUs، ووحدات التحكم في الذاكرة والتحكيم، والذاكرة المشتركة والذاكرة التخبئية، والتقنيات لاستخدام الذاكرة بكفاءة.
تقنيات DRAM لوحدات معالجة الرسومات (GPUs)
الذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية (DRAM) هي التقنية الأساسية المستخدمة لتنفيذ الذاكرة الرئيسية في أنظمة الحوسبة الحديثة، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات (GPUs). توفر DRAM كثافة عالية وتكلفة منخفضة نسبيًا مقارنة بتقنيات الذاكرة الأخرى. ومع ذلك، لدى DRAM أيضًا وقت وصول أعلى وعرض نطاق ترددي أقل مقارنة بالذاكرة داخل الرقاقة مثل ذاكرة التخبئة وملفات التسجيل.
عادةً ما تستخدم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) تقنيات DRAM متخصصة مُحسّنة لعرض نطاق ترددي عالي بدلاً من وقت وصول منخفض. تشمل بعض تقنيات DRAM الشائعة المستخدمة في GPUs ما يلي:
-
GDDR (Graphics Double Data Rate): GDDR هي تقنية DRAM متخصصة مصممة لبطاقات الرسومات وأجهزة ألعاب الفيديو. توفر سرعة نقل بيانات أعلى من DRAM DDR القياسية من خلال استخدام ناقل بيانات أوسع وسرعات ساعة أعلى. GDDR5 و GDDR6 هما أحدث إصدارات GDDR، وتوفران سرعات نقل تصل إلى 512 جيجابايت في الثانية و 768 جيجابايت في الثانية على التوالي.
-
HBM (High Bandwidth Memory): HBM هي تقنية ذاكرة ثلاثية الأبعاد عالية الأداء توفر نطاقًا ترددياً عاليًا واستهلاكًا منخفضًا للطاقة. تقوم HBM بتكديس العديد من رقائق DRAM فوق بعضها البعض وتوصيلها باستخدام فتحات عبر السيليكون (TSVs)، مما يتيح معدلات نقل بيانات أعلى بكثير من DRAM التقليدية. يمكن أن توفر HBM2 نطاقًا ترددياً يصل إلى 1 تيرابايت في الثانية.
يوضح الشكل 5.1 الفرق بين ذاكرة GDDR التقليدية وHBM ثلاثية الأبعاد.
ذاكرة GDDRذاكرة HBM
____________ ______________________
| | | ___________________ |
| DRAM | | | | |
| Chips | | | DRAM Dies | |
| | | |___________________| |
| | | . |
| | | . |
| | | . |
|____________| | ___________________ |
| | | | |
PCB | | Logic Die (GPU) | |
| |___________________| |
|______________________|الشكل 5.1: مقارنة بين معمارية ذاكرة GDDR وHBM.
تعتمد اختيار تكنولوجيا الـ DRAM على متطلبات محددة للـ GPU، مثل ميزانية الطاقة، والتخطيط المادي، والتطبيقات المستهدفة. غالبًا ما تستخدم معالجات الرسومات العالية المستوى للألعاب والرسومات المهنية GDDR6 لما لها من نطاق ترددي عالي، بينما يكون HBM2 أكثر شيوعًا في مراكز البيانات والـ GPU للحوسبة عالية الأداء حيث تعتبر كفاءة الطاقة مصدر قلق رئيسي.
المتحكمات في الذاكرة والتحكيم
تكون المتحكمات في الذاكرة مسؤولة عن إدارة تدفق البيانات بين وحدة GPU والـ DRAM الخارجية. حيث تتعامل مع طلبات الذاكرة من أنوية وحدة GPU، وجدولة أوامر DRAM، وتحسين أنماط الوصول إلى الذاكرة لتعظيم استخدام النطاق الترددي وتقليل زمن الوصول.
عادةً ما تستخدم متحكمات ذاكرة وحدات GPU تصميمًا متعدد القنوات لتوفير نطاق ترددي عالي والوصول المتوازي إلى DRAM. يتصل كل قناة ذاكرة بشريحة DRAM واحدة أو أكثر ولديها أشرطة أوامر وبيانات خاصة بها. يقوم متحكم الذاكرة بتوزيع طلبات الذاكرة عبر القنوات المتاحة لتعظيم التوازي وتجنب تضارب القنوات.
يُظهر الشكل 5.2 مخططًا مبسطًا لمتحكم ذاكرة وحدة GPU مع أربع قنوات.
أنوية وحدة GPU
|
______|______
| |
| متحكم في الذاكرةهذا هو الترجمة العربية للملف المذكور:
توري |
| وحدة التحكم |
|_____________|
| | | |
ق0 ق1 ق2 ق3
| | | |
ذاكرة ذاكرة ذاكرة ذاكرةالشكل 5.2: وحدة تحكم ذاكرة GPU مع أربعة قنوات.
التخصيص التراتبي للذاكرة هو عملية اتخاذ قرار بشأن أي طلبات الذاكرة التي يجب خدمتها أولاً عندما تكون هناك طلبات متعددة معلقة. تستخدم وحدات GPU سياسات تخصيص مختلفة لتحسين أداء نظام الذاكرة والعدالة:
-
الخدمة الأولى التي تأتي أولاً (FCFS): أبسط سياسة تخصيص، حيث يتم خدمة الطلبات بالترتيب الذي تصل به. FCFS عادل ولكن قد يؤدي إلى أداء دون المستوى المطلوب بسبب عدم إعادة ترتيب الطلبات.
-
الدوران الدوري (RR): يتم خدمة الطلبات بترتيب دوراني، مما يضمن أولوية متساوية لجميع الطالبين. توفر RR العدالة ولكن قد لا تحقق الأمثلية من حيث الموقعية أو الإلحاح للطلبات.
-
القائم على الأولوية: يتم تعيين أولويات للطلبات بناءً على معايير مختلفة، مثل نوع الطلب (على سبيل المثال، قراءة مقابل كتابة) أو المصدر (على سبيل المثال، النسيج مقابل ذاكرة التخزين المؤقت للمستوى الثاني) أو عمر الطلب. يتم خدمة الطلبات ذات الأولوية الأعلى أولاً.
-
الواعي بالنهايات النهائية: يتم جدولة الطلبات بناءً على نهاياتها النهائية لضمان الإكمال في الوقت المناسب. هذا أمر مهم بشكل خاص للتطبيقات الرسومية الحقيقية الوقت.
-
الموعي بالموقعية: تحاول وحدة التحكم في الذاكرة جدولة الطلبات التي تصل إلى مواقع الذاكرة المجاورة معًا لتعظيم إصابات الحاجز الصفي وتقليل تكاليف إعادة تنشيط وتفعيل ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكي (DRAM).
غالبًا ما تستخدم وحدات التحكم في ذاكرة GPU المتقدمة مجموعة من سياسات التخصيص هذه لتحقيق أفضل توازن بين الأداء والعدالة والمتطلبات الحقيقية الوقت.
الذاكرة المشتركة والذاكرة التخزينية المؤقتة
تستخدم وحدات GPU نظام ذاكرة على شكل هرم يتضمن كلاً من الذاكرة المدارة برمجيًا والذاكرة التخزينية المؤقتة المدارة بواسطة الأجهزة لتقليل إبطاء الوصول وطلبات عرض النطاق الترددي على الذاكرة الرئيسية.
الذاكرة المشتركة
الذاكرة المشتركة هي مساحة ذاكرة مدارة برمجيًا ومخصصة على الرقاقة، والتي يتشارك فيها خيوط كتلة الخيوط (NVIDIA) أوهذا هو الترجمة العربية للملف الذي قدمته:
kgroup (OpenCL). إنها ذاكرة تخزين مؤقتة (cache) يتحكم فيها المستخدم، مما يتيح للمبرمجين إدارة حركة البيانات وإعادة استخدامها بشكل صريح داخل كتلة الخيوط.
يتم تنفيذ الذاكرة المشتركة عادةً باستخدام بنوك ذاكرة SRAM سريعة ومتعددة المنفذات لتوفير وصول منخفض اللاتنسيق وعالي النطاق الترددي. يمكن لكل بنك خدمة طلب ذاكرة واحد في كل دورة ، لذلك يجب على الأجهزة التحكم في الوصول المتزامن إلى نفس البنك لتجنب النزاعات.
توضح الشكل 5.3 تنظيم الذاكرة المشتركة في نواة GPU.
كتلة الخيوط
______________________
| _________________ |
| | الخيط 0 | |
| |_________________| |
| . |
| . |
| . |
| _________________ |
| | الخيط N-1 | |
| |_________________| |
|______________________|
|
________|________
| |
| الذاكرة المشتركة |
| ____________ |
| | البنك 0 | |
| |____________| |
| | البنك 1 | |
| |____________| |
| . |
| . |
| . |
| | البنك M-1 | |
| |____________| |
|_________________|الشكل 5.3: تنظيم الذاكرة المشتركة في نواة GPU.
يمكن أن يحسّن الاستخدام السليم للذاكرة المشتركة أداء برامج كريل GPU بشكل كبير عن طريق تقليل عدد الوصول إلى ذاكرة DRAM البطيئة والخارجية. ومع ذلك ، فهي تتطلب برمجة دقيقة لضمان مشاركة البيانات الفعالة وتجنب تضارب البنوك.
ذاكرة التخزين المؤقت المدارة من قبل الأجهزة
بالإضافة إلى الذاكرة المشتركة المدارة برمجيًا ، تستخدم أجهزة GPU أيضًا ذاكرة تخزين مؤقتة مدارة من قبل الأجهزة لاستغلال موضعية البيانات تلقائيًا وتقليل الوصول إلى ذاكرة DRAM. أشهر أنواع ذاكرة التخزين المؤقتة المدارة من قبل الأجهزة في أجهزة GPU هي:
-
ذاكرة التخزين المؤقتة L1: ذاكرة تخزين مؤقتة صغيرة لكل نواة تخزن بيانات الذاكرة العالمية التي تم الوصول إليها مؤخرًا. تكون ذاكرة التخزين المؤقتة L1 عادة خاصة بكل نواة GPU وتستخدم لتقليل زمن الوصول إلى الذاكرة العالمية.
-
ذاكرة التخزين المؤقتة للنسيج: ذاكرة تخزين مؤقتة متخصصة لتحسين الوصول إلى البيانات المقروءةهنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. بالنسبة للرموز البرمجية، لم يتم ترجمتها، بل تُرجمت التعليقات فقط:
بيانات الملف النسيجي (Texture Data). تم تحسين ذاكرة التخزين المؤقت للنسيج (Texture Cache) لتحقيق الموقعية المكانية ثنائية الأبعاد، وتدعم عمليات التصفية والتداخل المسرعة بالأجهزة.
-
ذاكرة التخزين المؤقت الثابتة (Constant Cache): ذاكرة تخزين مؤقتة صغيرة، فقط للقراءة، تخزن البيانات الثابتة التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. يتم بث ذاكرة التخزين المؤقتة الثابتة إلى جميع الخيوط في شريحة معينة (Warp)، مما يجعلها فعالة للبيانات التي يتم تبادلها بين العديد من الخيوط.
-
ذاكرة التخزين المؤقتة من المستوى الثاني (L2 Cache): ذاكرة تخزين مؤقتة أكبر ومشتركة تقع بين نواة GPU والذاكرة الرئيسية. تخزن ذاكرة التخزين المؤقتة من المستوى الثاني البيانات التي تم إزالتها من ذاكرات التخزين المؤقتة من المستوى الأول، وتستخدم لتقليل عدد الوصول إلى ذاكرة الوصول العشوائي الرئيسية.
الشكل 5.4 يُظهر هرم الذاكرة النموذجي لوحدة معالجة الرسومات (GPU) مع ذاكرات التخزين المؤقتة التي يديرها الجهاز.
GPU Core 0 GPU Core 1 GPU Core N-1
________________ ________________ ________________
| | | | | |
| L1 Data | | L1 Data | | L1 Data |
| Cache | | Cache | | Cache |
|________________| |________________| |________________|
| | | | | |
| Texture | | Texture | | Texture |
| Cache | | Cache | | Cache |
|________________| |________________| |________________|
| | | | | |
| Constant | | Constant | | Constant |
| Cache | | Cache | | Cache |
|________________| |________________| |________________|
| | |
|_____________________|_____________________|
|
_______|_______
| |
| L2 Cache |
|_______________|
|
|
Main Memoryالشكل 5.4: هرم ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) مع ذاكرات التخزين المؤقتة التي يديرها الجهاز.هذا هو الترجمة العربية للملف:
تساعد ذاكرة التخزين المؤقت المُدارة بواسطة الأجهزة في تحسين أداء تطبيقات GPU من خلال استغلال الموقعية البيانية تلقائياً وتقليل عدد الوصول إلى ذاكرة DRAM. ومع ذلك، فإنها قد تؤدي أيضًا إلى تحديات في تماسك الذاكرة المؤقتة والاتساق، خاصةً في سياق نماذج البرمجة المتوازية مثل CUDA و OpenCL.
تقنيات لاستخدام الذاكرة بكفاءة
يُعَد الاستخدام الكفء لنظام ذاكرة GPU أمرًا حيويًا لتحقيق أداء عالٍ وكفاءة طاقة. تشمل بعض التقنيات الرئيسية لتحسين استخدام الذاكرة في تطبيقات GPU ما يلي:
-
التوحيد: ترتيب الوصول إلى الذاكرة من الخيوط في مجموعة واحدة إلى مواقع الذاكرة المتجاورة، مما يسمح للأجهزة بدمجها في معاملة ذاكرة واحدة أوسع. يُعظِّم التوحيد استخدام عرض النطاق الترددي لـ DRAM ويقلل من عدد معاملات الذاكرة.
-
تحسين تخطيط البيانات: تنظيم بنى البيانات في الذاكرة لتعظيم الموقعية المكانية وتقليل فشل الذاكرة المؤقتة. يشمل ذلك تقنيات مثل تخطيط هيكل الصفوف (SoA)، والذي يجمع عناصر البيانات من نفس النوع معًا، وتخطيط مصفوفة الهياكل (AoS)، والذي يحافظ على عناصر البيانات التي تنتمي إلى نفس الهيكل معًا.
-
التخزين المؤقت والاستباق: الاستفادة من الذاكرة المؤقتة المُدارة بواسطة الأجهزة بفعالية من خلال استغلال الموقعية الزمنية والمكانية في أنماط الوصول إلى الذاكرة. يمكن تحقيق ذلك من خلال تقنيات مثل تجزئة البيانات، والتي تقسم البيانات إلى قطع أصغر تناسب الذاكرة المؤقتة، والاستباق البرمجي، والذي يقوم بتحميل البيانات إلى الذاكرة المؤقتة قبل الحاجة إليها.
-
جدولة الوصول إلى الذاكرة: إعادة ترتيب وصول الذاكرة لتعظيم إصابات مخزن الصفوف وتقليل تكلفة تفريغ وتنشيط DRAM. يمكن القيام بذلك من خلال آليات الأجهزة في وحدة التحكم في الذاكرة أو من خلال تقنيات البرمجة مثل تحسين نمط الوصول والتحويلات التخطيطية للبيانات.
-
الضغط: تطبيق تقنيات ضغط البيانات لتقليل حجم البيانات المنقولة بين الذاكرة ولب GPU. يمكن أنتقدم الترجمة العربية للملف المقدم:
إزالة اختناقات عرض الحزمة وتقليل استهلاك الطاقة المرتبط بحركة البيانات.
- افتراضية الذاكرة: استخدام تقنيات الذاكرة الافتراضية لتوفير مساحة عنوان موحدة ومتواصلة لتطبيقات وحدة معالجة الرسومات (GPU). هذا يسمح بإدارة الذاكرة أكثر مرونة ويمكن من ميزات مثل الصفحات الطلبية، والتي يمكن أن تساعد في تقليل بصمة الذاكرة وتحسين استخدام النظام.
الشكل 5.5 يوضح بعض من هذه التقنيات في سياق نظام ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU).
وحدات معالجة الرسومات (GPU)
|
______|______
| |
| التجميع |
|_____________|
|
______|______
| |
| تحسين تخطيط |
| البيانات |
|_____________|
|
______|______
| |
| التخزين المؤقت|
| والاستباق |
|_____________|
|
______|______
| |
| جدولة |
| الوصول |
| إلى الذاكرة |
|_____________|
|
______|______
| |
| الضغط |
|_____________|
|
______|______
| |
| افتراضية |
| الذاكرة |
|_____________|
|
الذاكرة الوصول العشوائي (DRAM)الشكل 5.5: تقنيات لاستخدام الذاكرة بكفاءة في نظام ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU).
-
التجميع: ترتيب عمليات الوصول إلى الذاكرة من الخيوط في السجل إلى مواقع الذاكرة المجاورة، مما يسمح للأجهزة بدمجها في معاملة ذاكرة واحدة وأعرض. يعظم التجميع من استخدام عرض نطاق DRAM ويقلل من عدد معاملات الذاكرة.
مثال:
// نمط وصول غير متجمع int idx = threadIdx.x; float val = input[idx * stride]; // نمط وصول متجمع int idx = threadIdx.x; float val = input[idx]; -
تحسين تخطيط البيانات: تنظيم هياكل البيانات في الذاكرة لتعظيم الموضعية المكانية وتقليل فشل الذاكرة التخزينية. يشمل ذلك تقنيات مثل تخطيط "الهيكل من المصفوفات" (SoA)، والتي تجمع عناصر البيانات من نفس النوع معًا، وتخطيط "المصفوفة من الهياكل" (AoS).بيانات الترجمة العربية للملف الذي تم توفيره:
-
تخطيط البيانات: تنظيم البيانات بطريقة تحسن الاستفادة من الذاكرة والذاكرة المخبأة. هناك نهجان رئيسيان لتخطيط البيانات:
مثال:
// تخطيط هيكلة-المصفوفات (SoA) struct Points { float x[N]; float y[N]; float z[N]; }; Points points; -
التخزين المؤقت والاستشراف: الاستفادة الفعالة من ذاكرة التخزين المؤقت التي يديرها الجهاز عن طريق استغلال الموقعية الزمنية والمكانية في أنماط الوصول إلى الذاكرة. يمكن تحقيق ذلك من خلال تقنيات مثل تجزئة البيانات، والتي تقسم البيانات إلى قطع أصغر تتناسب مع ذاكرة التخزين المؤقت، والاستشراف البرمجي، والذي يقوم بتحميل البيانات إلى ذاكرة التخزين المؤقت قبل الحاجة إليها.
مثال:
// تجزئة البيانات for (int i = 0; i < N; i += TILE_SIZE) { for (int j = 0; j < N; j += TILE_SIZE) { // معالجة جزء من البيانات يتناسب مع ذاكرة التخزين المؤقت for (int ii = i; ii < i + TILE_SIZE; ii++) { for (int jj = j; jj < j + TILE_SIZE; jj++) { // إجراء الحسابات على A[ii][jj] } } } } -
جدولة الوصول إلى الذاكرة: إعادة ترتيب الوصول إلى الذاكرة لتعظيم إصابات الصف المؤقت وتقليل تكلفة إعادة تحميل وتنشيط ذاكرة DRAM. يمكن القيام بذلك من خلال آليات في وحدة التحكم بالذاكرة أو من خلال تقنيات برمجية مثل تحسين نمط الوصول والتحويلات التخطيطية للبيانات.
-
الضغط: تطبيق تقنيات ضغط البيانات لتقليل حجم البيانات المنقولة بين الذاكرة ووحدات المعالجة للبطاقة الرسومية. يمكن أن يساعد ذلك في التخفيف من ضغوط عرض النطاق الترددي وتقليل استهلاك الطاقة المرتبط بنقل البيانات.
مثال:
- ترميز الفرق: تخزين الفروقات بين القيم المتتالية بدلاً من القيم الفعلية.
- ترميز تكرار الطول: استبدال القيم المتكررة بنسخة واحدة وعداد.
- ترميز هوفمان: تخصيص تسلسلات بت أقصر للقيم الأكثر تكراراً.
-
ذاكرة المتجه:الافتراضية: استخدام تقنيات الذاكرة الافتراضية لتوفير مساحة عنوان متواصلة موحدة لتطبيقات وحدة معالجة الرسومات. هذا يسمح بإدارة أكثر مرونة للذاكرة ويمكّن ميزات مثل الصفحات الحية، والتي يمكن أن تساعد في تقليل بصمة الذاكرة وتحسين استخدام النظام.
مثال:
- العنوان الافتراضي الموحد (UVA) في CUDA: يمكن لخيوط وحدة معالجة الرسومات الوصول مباشرة إلى ذاكرة وحدة المعالجة المركزية باستخدام مؤشر واحد، مما يبسط إدارة الذاكرة في الأنظمة غير المتجانسة.
وحدات معالجة الرسومات متعددة الرقاقات
مع استمرار زيادة متطلبات الأداء والطاقة لوحدات معالجة الرسومات، قد لا تتمكن التصاميم التقليدية لرقاقة واحدة من مواكبة هذا الطلب. ظهرت تصميمات وحدات معالجة الرسومات متعددة الرقاقات (MCM)، حيث يتم دمج العديد من رقاقات وحدات معالجة الرسومات في عبوة واحدة، باعتبارها حلاً واعدًا لهذه المشكلة.
تقدم تصميمات وحدات معالجة الرسومات MCM العديد من المزايا:
-
نطاق ترددي ذاكرة أعلى: من خلال دمج مكدسات الذاكرة أو الرقاقات المتعددة، يمكن أن توفر وحدات معالجة الرسومات MCM نطاقًا ترددياً للذاكرة أعلى بكثير مقارنة بتصميمات الرقاقة الواحدة.
-
تحسين القابلية للتوسيع: تسمح تصميمات MCM بدمج المزيد من وحدات الحساب ووحدات التحكم في الذاكرة، مما يمكّن وحدات معالجة الرسومات من التمدد إلى مستويات أداء أعلى.
-
عائد أفضل وكفاءة في التكلفة: يمكن أن تكون الرقاقات الفردية الأصغر في تصميم MCM أكثر إنتاجية في التصنيع وأكثر فعالية من حيث التكلفة مقارنة بالرقاقات الكبيرة الموحدة.
ومع ذلك، تقدم تصميمات وحدات معالجة الرسومات MCM تحديات جديدة، مثل:
-
الاتصال بين الرقاقات: الاتصال الفعال بين الرقاقات المختلفة في عبوة MCM أمر حاسم للأداء. تتطلب الربط عالي النطاق الترددي ومنخفض الإبطاء لتقليل تأثير نقل البيانات بين الرقاقات.
-
إمداد الطاقة وإدارة الحرارة: تتطلب تصميمات MCM استراتيجيات دقيقة لتوصيل الطاقة وإدارة الحرارة لضمان الأداء والموثوقية المثلى.
-
الدعم البرمجي: قد تتطلب وحدات معالجة الرسومات MCM تغييرات في نموذج البرمجة ونظم التشغيل لاستغلال مزايا المعمارية متعددة الرقاقات بشكل كامل.
البحث في ههنا هو الترجمة العربية لهذا الملف:
تستكشف هذه المنطقة تصميم وتحسين أجهزة GPU متعددة الشرائح (MCM)، بما في ذلك هياكل نظام الذاكرة والتصميم الشبكي والإدارة الحرجة.
على سبيل المثال، يقترح Arunkumar وآخرون [2017] تصميم MCM GPU يستخدم وصلة اتصال منخفضة الإبطاء وعالية النطاق الترددي لربط عدة شرائح معالجات الرسومات. يقترح المؤلفون أيضًا هيكل نظام ذاكرة يستفيد من زيادة النطاق الترددي والسعة في تصميم MCM لتحسين الأداء وكفاءة الطاقة.
مثال آخر هو العمل الذي أجراه Milic وآخرون [2018]، والذي يقترح نظام إدارة حرجة لأجهزة MCM GPU يهدف إلى تحسين استخدام الموارد وخفض تكاليف الاتصال بين الشرائح. يستخدم هذا النظام مزيجًا من تقنيات Hardware وSoftware لمراقبة استخدام الموارد وأنماط الاتصال للتطبيق واتخاذ قرارات تخصيص الموارد الديناميكية.
الخلاصة
نظام الذاكرة هو مكون حاسم في معمارية معالجات الرسومات الحديثة، ويمكن أن يكون لتصميمه وتحسينه تأثير كبير على أداء النظام الكلي وكفاءته. مع استمرار نمو متطلبات الحمل الحسابي المتوازي، يقوم الباحثون باستكشاف مجموعة واسعة من التقنيات لتحسين أداء أنظمة ذاكرة GPU والقدرة على التطوير والتكيف.
تشمل بعض اتجاهات البحث الرئيسية في هذا المجال جدولة الوصول إلى الذاكرة وتصميم الشبكة، وفعالية ذاكرة التخبئة، وأولوية طلبات الذاكرة واختيار ذاكرة التخبئة، واستغلال التباين بين الحرف، والاختيار المنسق لذاكرة التخبئة، والإدارة التكيفية لذاكرة التخبئة، وأولوية ذاكرة التخبئة، وتحديد موضع صفحات الذاكرة الافتراضية، ووضع البيانات، وتصميمات الوحدات متعددة الشرائح.
من خلال استكشاف هذه التقنيات وغيرها، يسعى الباحثون إلى تطوير أنظمة ذاكرة GPU يمكنها مواكبة الطلبات المتزايدة للأحمال الحسابية المتوازية مع الحفاظ على أداء وكفاءة طاقة عالية. مع استمرار تطور معالجات الرسومات والعثور على تطبيقات جديدة في مجالات مثل التعلم الآلي والحوسبة العلمية وتحليل البيانات، سيكون تصميم وتحسين أنظمة الذاكرة لديها أهمية حاسمة.باللغة العربية:
البحث والابتكار في مجال السيقان سيظل مجالاً مهمًا.
Stems will remain an important area of research and innovation.
سيظل البحث والابتكار في مجال السيقان مجالاً مهمًا.
# This is a Python comment that should be translated.
# هذا تعليق بلغة Python يجب ترجمته.
def important_function():
"""
This is a docstring that should not be translated.
هذا وصف وظيفي لا يجب ترجمته.
"""
return "Stems are important!"