Kapitel 4: Entwurf des GPU-Speichersystems

Grafik-Prozessoren (GPUs) haben sich zu hochgradig parallelen, programmierbaren Beschleunigern entwickelt, die in der Lage sind, hohe Leistung und Energieeffizienz bei einer Vielzahl von Anwendungen zu erreichen. Das Speichersystem ist eine kritische Komponente moderner GPU-Architekturen, da es den massiven Strom von gleichzeitigen Threads mit schnellem Datenzugriff versorgen muss. In diesem Kapitel werden wir die Schlüsselelemente des GPU-Speichersystemdesigns untersuchen, einschließlich der Speicherstrukturen der ersten Ebene, des On-Chip-Interconnect-Netzwerks, der Speicherpartitionseinheiten und der Forschungsrichtungen für zukünftige GPU-Speichersysteme.

Speicherstrukturen der ersten Ebene

Die Speicherstrukturen der ersten Ebene in einer GPU sind dafür verantwortlich, einen schnellen Zugriff auf häufig verwendete Daten zu ermöglichen und die Anzahl der Zugriffe auf die unteren Ebenen der Speicherhierarchie zu reduzieren. Zu diesen Strukturen gehören in der Regel Scratchpad-Speicher, L1-Datencache und L1-Texturcache.

Scratchpad-Speicher und L1-Datencache

Der Scratchpad-Speicher, auch als gemeinsamer Speicher (shared memory) im NVIDIA-CUDA-Programmiermodell oder als lokaler Speicher (local memory) in OpenCL bekannt, ist ein Speicherbereich mit geringer Latenz, der von allen Threads innerhalb eines kooperativen Thread-Arrays (CTA) oder einer Arbeitsgruppe gemeinsam genutzt wird. Der Scratchpad-Speicher wird in der Regel durch eine bankenbasierte SRAM-Struktur implementiert, um einen parallelen Zugriff mehrerer Threads zu ermöglichen.

Abbildung 4.1 veranschaulicht eine einheitliche Organisation von L1-Datencache und Scratchpad-Speicher, ähnlich dem Design, das in den NVIDIA-Fermi- und Kepler-Architekturen verwendet wird [Minkin et al., 2012].

                                    Adress-Crossbar
                                          |
                                          v
                        Datenspeicher (konfigurierbar als Scratchpad oder Cache)
                                          |
                                          v  
                                    Daten-Crossbar
                                          |
                                          v
                                 Load/Store-Einheit
```Abbildung 4.1: Einheitliche Organisation des L1-Datencaches und des Scratchpad-Speichers.

Die Schlüsselkomponenten dieses Designs sind:

1. **Datenfeld**: Eine stark aufgeteilte SRAM-Struktur, die entweder als Scratchpad-Speicher oder als L1-Datencache konfiguriert werden kann. Jede Bank ist 32 Bit breit und hat ihren eigenen Decoder für unabhängigen Zugriff.

2. **Adress-Crossbar**: Verteilt Speicheradressen von der Load/Store-Einheit an die entsprechenden Bänke im Datenfeld.

3. **Daten-Crossbar**: Leitet Daten von den Bänken an die Load/Store-Einheit, die sie dann in das Registerfile schreibt.

4. **Load/Store-Einheit**: Berechnet Speicheradressen, wendet Koaleszenzregeln an und zerlegt Speicherzugriffe in einzelne koaleszierte Zugriffe.

Scratchpad-Speicherzugriffe umgehen die Tag-Lookup-Stufe, da der Speicher direkt abgebildet ist. Bankkonflikte werden durch Aufteilung der konfligierenden Zugriffe in mehrere Zyklen behandelt, wobei die konfligierenden Teile in nachfolgenden Zyklen erneut ausgeführt werden.

Der L1-Datencache wird verwendet, um eine Teilmenge des globalen Speicheradressraums zu speichern. Zugriffe auf den L1-Datencache beinhalten einen Tag-Lookup, um zu bestimmen, ob die angeforderten Daten vorhanden sind. Die Cacheblocklänge beträgt typischerweise 128 Byte, die weiter in 32-Byte-Sektoren unterteilt werden können, um die minimale Datengröße zu matchen, die in einem einzigen Zugriff aus dem Grafik-DRAM (z.B. GDDR5) gelesen werden kann.

### L1-Texturcache

Textur-Speicher ist ein schreibgeschützter Speicherbereich, der für räumliche Lokalität optimiert ist und häufig in Grafikanwendungen verwendet wird. Der L1-Texturcache ist so konzipiert, dass er die 2D-räumliche Lokalität von Texturzugriffen ausnutzt.

Abbildung 4.2 zeigt eine typische L1-Texturcache-Organisation.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

Abbildung 4.2: Organisation des L1-Textur-Caches.

Die Hauptkomponenten des L1-Textur-Caches sind:

Adresszuordnung: Wandelt Texturkoordinaten in Cache-Adressen um.
Tag-Array: Speichert die Tags für jede Cache-Zeile, um zu bestimmen, ob die angeforderten Daten vorhanden sind.
Daten-Array: Speichert die eigentlichen Texturdaten.
Texturfilterung: Führt Interpolations- und Filteroperationen auf den abgerufenen Texturdaten durch, um die endgültigen gefilterten Texel zu erzeugen.

Der L1-Textur-Cache verwendet in der Regel eine kachelbasierte Organisation, um die räumliche Lokalität auszunutzen. Der Cache ist in kleinere Kacheln (z.B. 4x4 oder 8x8 Texel) unterteilt, und jede Kachel wird in zusammenhängender Weise gespeichert, um die Anzahl der abgerufenen Cache-Zeilen für einen bestimmten Texturabruf zu minimieren.

Vereinigter Textur- und Datencache

Neuere GPU-Architekturen wie NVIDIAs Maxwell und Pascal haben einen vereinigten Textur- und Datencache eingeführt, um die Cache-Auslastung zu verbessern und den Gesamtcache-Fußabdruck zu reduzieren [Heinrich et al., 2017]. In diesem Design werden der L1-Datencache und der L1-Textur-Cache zu einem einzigen physischen Cache zusammengelegt, mit der Möglichkeit, die Kapazität dynamisch zwischen den beiden Caches basierend auf den Anforderungen der Arbeitsauslast zuzuweisen.

Abbildung 4.3 veranschaulicht die Organisation eines vereinigten Textur- und Datencaches.

Abbildung 4.3: Vereinheitlichte Textur- und Datencache-Organisation.

Die Hauptkomponenten des vereinheitlichten Cache-Designs sind:

Cache-Controller: Empfängt Speicheranfragen und bestimmt, ob sie vom Datencache-Partition oder vom Texturcache-Partition bedient werden sollen.
Datencache-Partition: Verwaltet den Zugriff auf den globalen Speicherbereich, ähnlich wie der eigenständige L1-Datencache.
Texturcache-Partition: Verwaltet den Textur-Speicherzugriff, ähnlich wie der eigenständige L1-Texturcache.
Datenarray: Ein gemeinsames Datenarray, das sowohl globale Speicherdaten als auch Texturdaten speichert.

Das vereinheitlichte Cache-Design ermöglicht eine bessere Nutzung der verfügbaren Cache-Kapazität, da die Partitionsgrößen an die Zugriffsmuster der Arbeitsauslastung angepasst werden können. Diese Flexibilität kann zu einer verbesserten Leistung und Energieeffizienz im Vergleich zu festen, getrennten L1-Caches führen.

On-Chip-Interconnect-Netzwerk

Das On-Chip-Interconnect-Netzwerk ist für die Verbindung der GPU-Kerne (auch als Streaming-Multiprozessoren oder Recheneinheiten bezeichnet) mit den Speicherpartitionseinheiten verantwortlich. Der Interconnect muss eine hohe Bandbreite und geringe Latenz bieten, um die massive Parallelität in GPU-Arbeitslasten zu unterstützen.

Moderne GPUs verwenden in der Regel eine Kreuzschiene oder eine Mesh-Topologie für den On-Chip-Interconnect. Eine Kreuzschiene bietet eine vollständige Konnektivität zwischen allen Kernen und Speicherpartitionen und ermöglicht so eine hochbandbreitige Kommunikation, was jedoch mit erhöhtem Flächen- und Stromverbrauch einhergeht. Eine Mesh-Topologie bietet dagegen eine skalierbarere Lösung, indem jeder Kern mit seinen Nachbarkernen und Speicherpartitionen verbunden wird, was eine gitterartige Struktur ergibt.

Abbildung 4.4 zeigt ein Beispiel für ein Mesh-Interconnect in einer GPU.

        Kern   Kern   Kern   Kern
         |      |      |      |
        ——     ——     ——     ——  
         |      |      |      |
        Kern   Kern   Kern   Kern
         |      |      |      |
        ——     ——     ——     ——
         |      |      |      |  
        Spe.   Spe.   Spe.   Spe.
        Teil.  Teil.  Teil.  Teil.

Abbildung 4.4: Mesh-Interconnect in einer GPU.

Das Mesh-Interconnect ermöglicht einen effizienten Datentransfer zwischen Kernen und Speicherpartitionen, während der Flächen- und Leistungsaufwand minimiert wird. Fortschrittliche Routing-Algorithmen und Flusskontrollmechanismen werden eingesetzt, um eine hohe Leistung zu gewährleisten und Staus zu vermeiden.

## Speicherpartitionseinheit

Die Speicherpartitionseinheit ist für die Bearbeitung von Speicheranfragen der GPU-Kerne und das Management des externen DRAM-Speichers verantwortlich. Jede Speicherpartition enthält in der Regel einen L2-Cache, Unterstützung für Atomoperationen und einen Speicherzugriffs-Scheduler.

### L2-Cache

Der L2-Cache ist ein gemeinsam genutzter Cache, der zwischen den GPU-Kernen und dem externen DRAM liegt. Sein Hauptzweck ist es, die Anzahl der Zugriffe auf den hochlatenten und energieintensiven DRAM-Speicher durch das Zwischenspeichern von häufig verwendeten Daten zu reduzieren.

GPU-L2-Caches sind in der Regel als set-assoziative, write-back-Caches mit einer großen Kapazität (z.B. 2-4 MB) und einer hohen Bandbreite ausgelegt. Der L2-Cache ist über mehrere Speicherpartitionen verteilt, um parallelen Zugriff und eine höhere Durchsatzrate zu ermöglichen.

Abbildung 4.5 veranschaulicht die Organisation eines L2-Caches in einer GPU-Speicherpartition.

Speicheranfragen | v L2-Cache-Controller | v Tag-Array | v Daten-Array | v Speicher-SchedulerHier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

Abbildung 4.5: L2-Cache-Organisation in einer GPU-Speicherpartition.

Der L2-Cache-Controller empfängt Speicheranfragen von den GPU-Kernen und überprüft das Tag-Array, um festzustellen, ob die angeforderten Daten im Cache vorhanden sind. Bei einem Cache-Treffer werden die Daten aus dem Daten-Array abgerufen und an den anfragenden Kern zurückgesendet. Bei einem Cache-Fehler wird die Anfrage an den Speicherplaner weitergeleitet, der dann die Daten aus dem DRAM abruft.

### Atomare Operationen

Atomare Operationen sind für die Synchronisation und Kommunikation zwischen Threads in parallelen Arbeitslasten von wesentlicher Bedeutung. GPUs unterstützen eine Vielzahl atomarer Operationen wie atomares Addieren, Minimum, Maximum und Vergleichen und Tauschen, die die Atomizität garantieren, wenn mehrere Threads gleichzeitig auf denselben Speicherort zugreifen.

Atomare Operationen werden in der Regel in den Speicherpartitionseinheiten implementiert, um eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz zu gewährleisten. Dedizierte Hardware-Einheiten wie Atomare-Operationen-Einheiten (AOEs) werden eingesetzt, um Atomare-Anfragen effizient zu bearbeiten.

Abbildung 4.6 zeigt ein Beispiel für eine Atomare-Operationen-Einheit in einer GPU-Speicherpartition.

Atomare Anfragen | v Atomare-Operationen-Einheit | v L2-Cache/DRAM

Abbildung 4.6: Atomare-Operationen-Einheit in einer GPU-Speicherpartition.

Die AOE empfängt atomare Anfragen von den GPU-Kernen und führt die angeforderte Operation auf dem Ziel-Speicherort durch. Wenn sich der Speicherort im L2-Cache befindet, aktualisiert die AOE direkt die Cache-Daten. Wenn der Speicherort nicht gecacht ist, ruft die AOE die Daten aus dem DRAM ab, führt die atomare Operation durch und schreibt das Ergebnis dann zurück in den DRAM.

### Speicherzugriffs-Scheduler

Der Speicherzugriffs-Scheduler ist für die Verwaltung des Flusses von
```Hier ist die deutsche Übersetzung der Datei:

Speicheranforderungen an den externen DRAM-Speicher. Ihr Hauptziel ist es, die DRAM-Bandbreitennutzung zu maximieren und gleichzeitig die Latenz der Speicherzugriffe zu minimieren.

GPU-Speicherscheduler verwenden verschiedene Scheduling-Algorithmen und Optimierungen, um eine hohe Leistung zu erreichen. Einige gängige Techniken sind:

1. **Out-of-order-Scheduling**: Umordnen von Speicheranforderungen, um Zeilenpuffertreffer zu maximieren und den DRAM-Lösch- und Aktivierungsaufwand zu minimieren.

2. **Bank-Level-Parallelität**: Ausnutzen der Parallelität, die über mehrere DRAM-Bänke verfügbar ist, um den gleichzeitigen Zugriff auf verschiedene Speicherbereiche zu ermöglichen.

3. **Write-to-read-Turnaround-Optimierung**: Minimierung der Latenzstrafe, die beim Umschalten zwischen Schreib- und Lesevorgängen im DRAM anfällt.

4. **Adressinterleaving**: Verteilung der Speicherzugriffe über verschiedene Kanäle, Ränge und Bänke, um die Parallelität zu maximieren und Konflikte zu vermeiden.

Abbildung 4.7 zeigt eine Übersicht über einen Speicherzugriffs-Scheduler in einer GPU-Speicherpartition.

Abbildung 4.7: Speicherzugriffs-Scheduler in einer GPU-Speicherpartition.

Der Speicher-Scheduler empfängt Speicheranforderungen vom L2-Cache und den Einheiten für atomare Operationen und entscheidet, wann und in welcher Reihenfolge diese Anforderungen an den DRAM gesendet werden. Durch sorgfältiges Scheduling der Speicherzugriffe kann der Scheduler die DRAM-Bandbreitennutzung deutlich verbessern und die durchschnittliche Speicherzugriffslatenz reduzieren.

## ForschungAnweisungen für GPU-Speichersysteme

Da sich die GPU-Architekturen weiterentwickeln und die Anforderungen an parallele Arbeitslasten wachsen, gibt es mehrere Forschungsrichtungen, die darauf abzielen, die Leistung und Effizienz von GPU-Speichersystemen zu verbessern. Einige der wichtigsten Forschungsbereiche sind:

### Speicherzugriffs-Scheduling und Interconnect-Netzwerk-Design
Da die Anzahl der Kerne und Speicherpartitionen in GPUs weiter zunimmt, wird das Design des Speicherzugriffs-Schedulers und des Interconnect-Netzwerks entscheidend für die Erzielung hoher Leistung. Die Forschung in diesem Bereich konzentriert sich auf die Entwicklung neuartiger Scheduling-Algorithmen und Interconnect-Topologien, die die massive Parallelität und komplexen Speicherzugriffsmuster von GPU-Arbeitslasten effizient bewältigen können.

Zum Beispiel schlagen Jia et al. [2012] einen Speicherscheduling-Algorithmus namens "Staged Memory Scheduling" (SMS) vor, der darauf abzielt, die DRAM-Bankparallelität zu verbessern und die Speicherzugriffslatenz zu reduzieren. SMS teilt die Speicheranforderungswarteschlange in zwei Stufen auf: Batch-Bildung und Batch-Scheduling. In der Batch-Bildungsstufe werden Anfragen basierend auf ihren Bank- und Zeilendressen zu Batches gruppiert, um die Zeilenlokalität auszunutzen. In der Batch-Scheduling-Stufe werden die Batches basierend auf ihrem Alter und ihrer Kritikalität priorisiert, um Fairness zu gewährleisten und Staus zu reduzieren.

Ein weiteres Beispiel ist die Arbeit von Kim et al. [2012], die eine High-Bandwidth-Memory (HBM)-Architektur für GPUs vorschlägt. HBM stapelt mehrere DRAM-Chips übereinander und verbindet sie über Through-Silicon-Vias (TSVs), was eine deutlich höhere Bandbreite und geringere Latenz im Vergleich zu herkömmlichen GDDR-Speichern ermöglicht. Die Autoren schlagen auch einen neuartigen Speichercontroller-Entwurf vor, der die erhöhte Parallelität und Komplexität von HBM effizient verwalten kann.

### Caching-Effektivität
GPUs verwenden eine Vielzahl von Caching-Mechanismen, um die Anzahl der Off-Chip-Speicherzugriffe zu reduzieren und die Leistung zu verbessern. Die Effektivität dieser Caches kann jedoch je nach Charakteristik der Arbeitsauslastung und des Cache-Designs stark variieren.Forschung in diesem Bereich zielt darauf ab, die Effektivität von GPU-Caches durch Techniken wie Cache-Bypassing, Cache-Kompression und adaptive Cache-Verwaltung zu verbessern.

Zum Beispiel schlagen Huangfu und Xie [2016] ein dynamisches Cache-Bypassing-Schema für GPUs vor, das eine einfache, aber effektive Heuristik verwendet, um zu bestimmen, ob eine Speicheranforderung zwischengespeichert oder umgangen werden soll, basierend auf ihrer Wiederverwendungsentfernung. Das Schema passt sich an das Laufzeitverhalten der Anwendung an und kann die Cache-Verschmutzung erheblich reduzieren und die Leistung verbessern.

Ein weiteres Beispiel ist die Arbeit von Vijaykumar et al. [2015], die eine komprimierte Cache-Architektur für GPUs vorschlägt. Die Autoren beobachten, dass viele GPU-Anwendungen eine erhebliche Datenredundanz aufweisen, die genutzt werden kann, um die effektive Kapazität der Caches zu erhöhen. Sie schlagen ein neuartiges Kompressionsschema vor, das hohe Kompressionsraten bei minimaler Latenzüberlastung erreichen kann.

### Priorisierung von Speicheranforderungen und Cache-Bypassing
In GPUs können Speicheranforderungen von verschiedenen Warps und Threads unterschiedliche Kritikalitätsstufen und Auswirkungen auf die Gesamtleistung haben. Das Priorisieren kritischer Anforderungen und das Umgehen nicht kritischer Anforderungen kann dazu beitragen, die Speicherlatenz zu reduzieren und die Ressourcennutzung zu verbessern.

Forschung in diesem Bereich untersucht Techniken zur Identifizierung und Priorisierung kritischer Speicheranforderungen sowie Mechanismen zum selektiven Umgehen der Caches.

Zum Beispiel schlagen Jog et al. [2013] ein Speicheranforderungspriorisierungsschema namens "Critical-Aware Warp Acceleration" (CAWA) vor. CAWA identifiziert kritische Warps, die wahrscheinlich die Pipeline blockieren, und priorisiert ihre Speicheranforderungen gegenüber denen nicht kritischer Warps. Das Schema verwendet eine Kombination aus statischen und dynamischen Informationen wie die Anzahl der abhängigen Anweisungen und das Alter des Warps, um die Kritikalität zu bestimmen.

Lee et al. [2015] schlagen ein Cache-Bypassing-Schema für GPUs vor, das darauf abzielt, die Cache-Verschmutzung zu reduzieren und den Zeitpunkt der Speicherzugriffe zu verbessern. Das Schema verwendet eine PC-basierte pHier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

### Ausnutzung der Inter-Warp-Heterogenität
GPUs führen eine große Anzahl von Warps gleichzeitig aus, um Speicherlatenz zu verbergen und einen hohen Durchsatz zu erreichen. Allerdings können verschiedene Warps eine erhebliche Heterogenität in Bezug auf ihre Ressourcenanforderungen, Speicherzugriffsmuster und Leistungsmerkmale aufweisen.

Forschung in diesem Bereich zielt darauf ab, diese Inter-Warp-Heterogenität zu nutzen, um die Ressourcenzuweisung, Planung und Speicherverwaltung in GPUs zu verbessern.

Zum Beispiel schlagen Kayıran et al. [2014] ein divergenzorientiertes Cache-Management-Schema auf Warp-Ebene vor, das die Cache-Zuweisung und Ersetzungsrichtlinien dynamisch an die Divergenzmerkmale jedes Warps anpasst. Warps mit hoher Divergenz werden mehr Cache-Ressourcen zugewiesen, um die Speicherdivergenz zu reduzieren, während Warps mit geringer Divergenz weniger Ressourcen zugewiesen werden, um die Cache-Auslastung zu verbessern.

Ein weiteres Beispiel ist die Arbeit von Sethia et al. [2015], die einen Speichercontroller-Entwurf vorschlägt, der die Inter-Warp-Heterogenität nutzt, um die DRAM-Bankparallelität auf Ebene zu verbessern. Die Autoren beobachten, dass verschiedene Warps unterschiedliche Grade an Bankparallelität aufweisen können, und schlagen einen warp-bewussten Speicherplanungsalgorithmus vor, der Warps mit hoher Bankparallelität priorisiert, um die Speicherkontention zu reduzieren und den Systemdurchsatz zu verbessern.

### Koordiniertes Cache-Bypassing
Cache-Bypassing ist eine Technik, die es Speicheranfragen ermöglicht, den Cache zu überspringen und direkt auf die darunterliegende Speicherhierarchie zuzugreifen. Während Bypassing dazu beitragen kann, Cache-Verschmutzung zu reduzieren und die Rechtzeitigkeit von Speicherzugriffen zu verbessern, können unkoordinierte Bypassing-Entscheidungen über verschiedene Kerne und Speicherpartitionen hinweg zu suboptimaler Leistung führen.

Forschung in diesem Bereich untersucht Techniken, um Bypassing-Entscheidungen über verschiedene Kerne und Speicherpartitionen hinweg zu koordinieren, um die Leistung und Energieeffizienz zu verbessern.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

Verwendung zur Koordinierung von Cache-Bypass-Entscheidungen über die GPU hinweg, um die Gesamtsystemleistung und Ressourcennutzung zu verbessern.

Zum Beispiel schlagen Li et al. [2015] ein koordiniertes Cache-Bypass-Schema für GPUs vor, das eine zentrale Bypass-Steuerung verwendet, um globale Bypass-Entscheidungen zu treffen. Die Steuerung sammelt Laufzeitinformationen von jedem Kern, wie z.B. Cache-Fehlraten und Speicherzugriffsmuster, und verwendet diese Informationen, um die optimale Bypass-Strategie für jeden Kern zu bestimmen. Die Autoren zeigen, dass ihr Schema die Leistung und Energieeffizienz im Vergleich zu unkoordinierten Bypass-Verfahren deutlich verbessern kann.

### Adaptive Cache-Verwaltung
Die optimale Cache-Konfiguration für eine GPU-Anwendung kann je nach Speicherzugriffsmuster, Arbeitssatzgröße und Ressourcenanforderungen stark variieren. Statische Cache-Verwaltungsrichtlinien, die zur Entwurfszeit festgelegt sind, können möglicherweise nicht an das vielfältige und dynamische Verhalten verschiedener Anwendungen angepasst werden.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht Techniken zur dynamischen Anpassung der Cache-Konfiguration und -Verwaltungsrichtlinien basierend auf dem Laufzeitverhalten der Anwendung.

Zum Beispiel schlagen Wang et al. [2016] ein adaptives Cache-Verwaltungsschema für GPUs vor, das die Cache-Partitionsgrößen und Ersetzungsrichtlinien dynamisch an die Speicherzugriffsmuster der Anwendung anpasst. Das Schema verwendet eine Kombination aus Hardware- und Softwaretechniken, um das Cache-Verhalten zu überwachen und dynamische Anpassungen vorzunehmen, um die Cache-Auslastung und Leistung zu verbessern.

Ein weiteres Beispiel ist die Arbeit von Dai et al. [2018], die einen maschinellen Lernansatz für die adaptive Cache-Verwaltung in GPUs vorschlägt. Die Autoren verwenden Reinforcement Learning, um die optimale Cache-Konfiguration für jede Anwendung basierend auf ihrem Laufzeitverhalten automatisch zu erlernen. Die erlernten Richtlinien werden dann mithilfe einer rekonfigurierbaren Cache-Architektur umgesetzt, die sich an die spezifischen Bedürfnisse jeder Anwendung anpassen kann.

### Cache-Priorisierung
In GPUs können verschiedene Arten vonHier ist die deutsche Übersetzung der Datei:

Speicheranforderungen, wie z.B. Lese-, Schreib- und Texturanfragen, können unterschiedliche Latenz- und Bandbreiteanforderungen haben. Das Priorisieren bestimmter Arten von Anfragen gegenüber anderen kann dazu beitragen, die Gesamtleistung des Systems und die Ressourcennutzung zu verbessern.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht Techniken zur Priorisierung verschiedener Arten von Speicheranfragen in der GPU-Cache-Hierarchie.

Zum Beispiel schlagen Zhao et al. [2018] ein Cache-Priorisierungsschema für GPUs vor, das verschiedenen Arten von Speicheranfragen basierend auf ihrer Kritikalität und Latenzempfindlichkeit unterschiedliche Prioritäten zuweist. Das Schema verwendet eine Kombination aus statischen und dynamischen Informationen, wie den Befehlstyp und die Anzahl der abhängigen Befehle, um die Priorität jeder Anfrage zu bestimmen. Die Autoren zeigen, dass ihr Schema die Leistung und Energieeffizienz im Vergleich zu einer Basis-GPU ohne Priorisierung deutlich verbessern kann.

### Virtuelle Speicherseiten-Platzierung
GPUs haben sich traditionell auf das manuelle Speichermanagement verlassen, bei dem der Programmierer für die explizite Allokation und Freigabe von Speicher verantwortlich ist. Neuere GPUs unterstützen jedoch virtuellen Speicher, der es dem Betriebssystem ermöglicht, die Speicherallokation und -platzierung automatisch zu verwalten.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht Techniken zur Optimierung der virtuellen Speicherseiten-Platzierung in GPUs, um die Speicherzugriffslokalität zu verbessern und den Adressübersetzungsaufwand zu reduzieren.

Zum Beispiel schlagen Zheng et al. [2016] ein Seitenplatzierungsschema für GPUs vor, das darauf abzielt, die Speicherzugriffslokalität zu verbessern, indem Seiten, die häufig zusammen abgerufen werden, im selben Speicherkanal oder -bank platziert werden. Das Schema verwendet eine Kombination aus Hardware- und Softwaretechniken, um die Speicherzugriffsmuster der Anwendung zu überwachen und dynamische Seitenplatzierungsentscheidungen zu treffen.

Ein weiteres Beispiel ist die Arbeit von Ganguly et al. [2019], die ein virtuelles Speicherverwaltungsschema für GPUs vorschlägt, das darauf abzielt, den Adressübersetzungsaufwand zu reduzieren. Das Schema verwendet eine Kombination aus Hardware- und SoftwaretechnikenBitte finden Sie hier die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurde der Code selbst nicht übersetzt, sondern nur die Kommentare.

### Datenspeicherung
Die Platzierung von Daten in der GPU-Speicherhierarchie kann sich erheblich auf die Lokalität und Leistung des Speicherzugriffs auswirken. Die Optimierung der Datenspeicherung kann dazu beitragen, die Latenz des Speichers zu reduzieren, die Cache-Auslastung zu verbessern und die Nutzung der Speicherbandbreite zu erhöhen.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht Techniken zur Optimierung der Datenspeicherung in GPUs basierend auf den Speicherzugriffmustern und Ressourcenanforderungen der Anwendung.

Zum Beispiel schlagen Agarwal et al. [2015] ein Datenspeicherungsschema für GPUs vor, das darauf abzielt, die Lokalität des Speicherzugriffs zu verbessern, indem Daten, die häufig zusammen abgerufen werden, im selben Speicherkanal oder -bank platziert werden. Das Schema verwendet eine Kombination aus statischer und dynamischer Analyse, um die optimale Datenspeicherung für jede Anwendung zu bestimmen.

Ein weiteres Beispiel ist die Arbeit von Tang et al. [2017], die ein Datenspeicherungsschema für GPUs vorschlägt, das darauf abzielt, die Nutzung der Speicherbandbreite zu verbessern, indem Daten basierend auf ihren Zugriffmustern in verschiedene Speicherkanäle platziert werden. Das Schema verwendet einen maschinellen Lernansatz, um die Speicherzugriffsmuster der Anwendung vorherzusagen und dynamische Entscheidungen zur Datenspeicherung zu treffen.

### Multi-Chip-Modul-GPUs
Da die Leistungs- und Stromanforderungen von GPUs weiter zunehmen, können herkömmliche Einzelchip-Designs möglicherweise nicht mit der Nachfrage Schritt halten. Multi-Chip-Modul (MCM)-Designs, bei denen mehrere GPU-Chips in einem einzigen Gehäuse integriert sind, haben sich als vielversprechende Lösung für dieses Problem erwiesen.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht das Design und die Optimierung von MCM-GPUs, einschließlich der Speichersystemarchitektur, des Interconnect-Designs und des Ressourcenmanagements.

Zum Beispiel schlagen Arunkumar et al. [2017] ein MCM-GPU-Design vor, das einen hochbandbreitigen, niedriglatenzen Interconnect verwendet, um mehrere GPU-Chips zu verbinden. Die Autoren schlagen auch eine Speichersystemarchitektur vor, dieHier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurde der Code selbst nicht übersetzt, sondern nur die Kommentare.

Die erhöhte Bandbreite und Kapazität des MCM-Designs nutzen, um die Leistung und Energieeffizienz zu verbessern.

Ein weiteres Beispiel ist die Arbeit von Milic et al. [2018], die ein Ressourcenmanagement-Schema für MCM-GPUs vorschlägt, das darauf abzielt, die Ressourcennutzung zu verbessern und den Kommunikationsaufwand zwischen den Chips zu reduzieren. Das Schema verwendet eine Kombination aus Hardware- und Softwaretechniken, um die Ressourcennutzung und Kommunikationsmuster der Anwendung zu überwachen und dynamische Ressourcenzuweisungsentscheidungen zu treffen.

## Schlussfolgerung
Das Speichersystem ist eine kritische Komponente moderner GPU-Architekturen, und seine Gestaltung und Optimierung können sich erheblich auf die Gesamtleistung und -effizienz des Systems auswirken. Da die Anforderungen paralleler Arbeitslasten weiter wachsen, erforschen Wissenschaftler eine Vielzahl von Techniken, um die Leistung, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit von GPU-Speichersystemen zu verbessern.

Einige der wichtigsten Forschungsrichtungen in diesem Bereich sind die Planung des Speicherzugriffs und das Design der Interconnects, die Effizienz des Cachings, die Priorisierung von Speicheranfragen und das Umgehen des Caches, die Ausnutzung der Heterogenität zwischen Warps, das koordinierte Umgehen des Caches, das adaptive Cachemanagement, die Cacheprioritisierung, die Platzierung virtueller Speicherseiten, die Datenplatzierung und Multi-Chip-Modul-Designs.

Durch die Erforschung dieser und anderer Techniken wollen die Wissenschaftler GPU-Speichersysteme entwickeln, die mit den wachsenden Anforderungen paralleler Arbeitslasten Schritt halten können und gleichzeitig eine hohe Leistung und Energieeffizienz aufweisen. Da sich GPUs weiterentwickeln und neue Anwendungen in Bereichen wie maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse finden, wird das Design und die Optimierung ihrer Speichersysteme ein wichtiges Forschungs- und Innovationsgebiet bleiben.

Chapter 3 Parallel Programming Models Chapter 5 Gpu Memory System Design