Capítulo 4: Diseño del Sistema de Memoria GPU
Las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) se han convertido en aceleradores programables y altamente paralelos capaces de lograr un alto rendimiento y eficiencia energética en una amplia gama de aplicaciones. El sistema de memoria es un componente crítico de las arquitecturas GPU modernas, ya que debe suministrar a un gran número de hilos concurrentes un acceso rápido a los datos. En este capítulo, exploraremos los elementos clave del diseño del sistema de memoria GPU, incluyendo las estructuras de memoria de primer nivel, la red de interconexión interna, las unidades de partición de memoria y las direcciones de investigación para los futuros sistemas de memoria GPU.
Estructuras de Memoria de Primer Nivel
Las estructuras de memoria de primer nivel en una GPU son responsables de proporcionar un acceso rápido a los datos utilizados con frecuencia y de reducir el número de accesos a los niveles inferiores de la jerarquía de memoria. Estas estructuras suelen incluir la memoria de scratchpad, la caché de datos L1 y la caché de texturas L1.
Memoria de Scratchpad y Caché de Datos L1
La memoria de scratchpad, también conocida como memoria compartida en el modelo de programación CUDA de NVIDIA o memoria local en OpenCL, es un espacio de memoria de baja latencia y gestionado por software, compartido por todos los hilos dentro de una matriz de hilos cooperativa (CTA) o grupo de trabajo. La memoria de scratchpad suele implementarse utilizando una estructura SRAM con bancos para permitir el acceso paralelo de varios hilos.
La Figura 4.1 ilustra una organización unificada de la caché de datos L1 y la memoria de scratchpad, similar al diseño utilizado en las arquitecturas Fermi y Kepler de NVIDIA [Minkin et al., 2012].
Cruce de Direcciones
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Matriz de Datos (Configurable como Scratchpad o Caché)
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Cruce de Datos
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Unidad de Carga/Almacenamiento
```Figura 4.1: Organización unificada de la memoria caché de datos L1 y la memoria de scratchpad.
Los componentes clave de este diseño son:
1. **Matriz de datos**: Una estructura SRAM muy segmentada que se puede configurar como memoria de scratchpad o como caché de datos L1. Cada banco tiene 32 bits de ancho y tiene su propio decodificador para acceso independiente.
2. **Cruce de direcciones**: Distribuye las direcciones de memoria desde la unidad de carga/almacenamiento a los bancos apropiados en la matriz de datos.
3. **Cruce de datos**: Enruta los datos de los bancos a la unidad de carga/almacenamiento, que luego escribe los datos en el archivo de registros.
4. **Unidad de carga/almacenamiento**: Calcula las direcciones de memoria, aplica reglas de coalescencia y divide los accesos a la memoria en accesos coalescidos individuales.
Los accesos a la memoria de scratchpad omiten la etapa de búsqueda de etiquetas, ya que la memoria está asignada directamente. Los conflictos de banco se manejan dividiendo los accesos en conflicto en múltiples ciclos, con las porciones en conflicto que se vuelven a reproducir en ciclos posteriores.
La caché de datos L1 se usa para almacenar un subconjunto del espacio de direcciones de memoria global. Los accesos a la caché de datos L1 implican una búsqueda de etiquetas para determinar si los datos solicitados están presentes. El tamaño del bloque de caché es típicamente de 128 bytes, que se puede dividir aún más en sectores de 32 bytes para coincidir con el tamaño mínimo de datos que se pueden leer de la memoria DRAM gráfica (por ejemplo, GDDR5) en un solo acceso.
### Caché de texturas L1
La memoria de texturas es un espacio de memoria de solo lectura optimizado para la localidad espacial y se usa comúnmente en cargas de trabajo gráficas. La caché de texturas L1 está diseñada para aprovechar la localidad espacial 2D presente en los accesos a las texturas.
La Figura 4.2 muestra una organización típica de la caché de texturas L1.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:
Figura 4.2: Organización de la caché de textura L1.
Los principales componentes de la caché de textura L1 son:
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Asignación de direcciones: Convierte las coordenadas de textura en direcciones de caché.
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Matriz de etiquetas: Almacena las etiquetas de cada línea de caché para determinar si los datos solicitados están presentes.
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Matriz de datos: Almacena los datos de textura reales.
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Filtrado de textura: Realiza operaciones de interpolación y filtrado en los datos de textura recuperados para generar los texels filtrados finales.
La caché de textura L1 suele emplear una organización basada en mosaicos para aprovechar la localidad espacial. La caché se divide en mosaicos más pequeños (por ejemplo, 4x4 u 8x8 texels), y cada mosaico se almacena de manera contigua para minimizar el número de líneas de caché a las que se accede para una determinada búsqueda de textura.
Caché de textura y datos unificada
Las arquitecturas de GPU recientes, como Maxwell y Pascal de NVIDIA, han introducido una caché de textura y datos unificada para mejorar la utilización de la caché y reducir el tamaño total de la caché [Heinrich et al., 2017]. En este diseño, la caché de datos L1 y la caché de textura L1 se combinan en una sola caché física, con la capacidad de asignar dinámicamente la capacidad entre las dos en función de los requisitos de la carga de trabajo.
La Figura 4.3 ilustra una organización de caché de textura y datos unificada.
Figura 4.3: Organización unificada de la caché de texturas y datos.
Los principales componentes del diseño de caché unificada son:
1. **Controlador de caché**: Recibe solicitudes de memoria y determina si deben ser atendidas por la partición de caché de datos o la partición de caché de texturas.
2. **Partición de caché de datos**: Maneja los accesos al espacio de memoria global, similar a la caché L1 de datos independiente.
3. **Partición de caché de texturas**: Maneja los accesos a la memoria de texturas, similar a la caché L1 de texturas independiente.
4. **Matriz de datos**: Una matriz de datos compartida que almacena tanto los datos de memoria global como los datos de texturas.
El diseño de caché unificada permite un mejor aprovechamiento de la capacidad de caché disponible, ya que los tamaños de las particiones se pueden ajustar en función de los patrones de acceso de la carga de trabajo. Esta flexibilidad puede conducir a un mejor rendimiento y eficiencia energética en comparación con las cachés L1 separadas de tamaño fijo.
## Red de interconexión en chip
La red de interconexión en chip es responsable de conectar los núcleos GPU (también llamados multiprocesadores de flujo o unidades de cómputo) a las unidades de partición de memoria. La interconexión debe proporcionar un ancho de banda alto y una latencia baja para admitir el paralelismo masivo en las cargas de trabajo de GPU.
Las GPU modernas suelen emplear una topología de cruce o de malla para la interconexión en chip. Un cruce proporciona conectividad completa entre todos los núcleos y particiones de memoria, lo que permite una comunicación de alto ancho de banda a costa de un mayor consumo de área y energía. Una topología de malla, por otro lado, ofrece una solución más escalable al conectar cada núcleo a sus núcleos y particiones de memoria vecinos, formando una estructura en forma de rejilla.
La Figura 4.4 muestra un ejemplo de una interconexión en malla en una GPU.| |
Núcleo Núcleo Núcleo Núcleo
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Núcleo Núcleo Núcleo Núcleo
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Mem Mem Mem Mem
Part. Part. Part. Part.Figura 4.4: Interconexión en malla en una GPU.
La interconexión en malla permite una transferencia de datos eficiente entre los núcleos y las particiones de memoria, minimizando el área y el consumo de energía. Se emplean algoritmos de enrutamiento avanzados y mecanismos de control de flujo para garantizar un alto rendimiento y evitar la congestión.
Unidad de Partición de Memoria
La unidad de partición de memoria es responsable de manejar las solicitudes de memoria de los núcleos de la GPU y de administrar la DRAM externa. Cada partición de memoria suele incluir una caché L2, soporte para operaciones atómicas y un planificador de acceso a la memoria.
Caché L2
La caché L2 es una caché compartida que se encuentra entre los núcleos de la GPU y la DRAM externa. Su objetivo principal es reducir el número de accesos a la DRAM de alta latencia y alto consumo de energía, almacenando en caché los datos a los que se accede con frecuencia.
Las cachés L2 de las GPU suelen diseñarse como una caché asociativa por conjuntos, de escritura diferida, con una gran capacidad (por ejemplo, 2-4 MB) y un alto ancho de banda. La caché L2 se particiona entre varias particiones de memoria para permitir el acceso en paralelo y mejorar el rendimiento.
La Figura 4.5 ilustra la organización de una caché L2 en una partición de memoria de una GPU.
Solicitudes de Memoria
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Controlador de Caché L2
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Matriz de Etiquetas
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Matriz de Datos
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Planificador de Memoria
```Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:
DRAMFigura 4.5: Organización de la caché L2 en una partición de memoria de GPU.
El controlador de caché L2 recibe solicitudes de memoria de los núcleos de GPU y verifica la matriz de etiquetas para determinar si los datos solicitados están presentes en la caché. En caso de acierto de caché, los datos se recuperan de la matriz de datos y se envían de vuelta al núcleo solicitante. En caso de fallo de caché, la solicitud se envía al planificador de memoria, que luego recupera los datos de la DRAM.
Operaciones atómicas
Las operaciones atómicas son esenciales para la sincronización y la comunicación entre hilos en cargas de trabajo paralelas. Las GPU admiten una variedad de operaciones atómicas, como suma atómica, mínimo, máximo y comparación y cambio, que garantizan la atomicidad cuando varios hilos acceden a la misma ubicación de memoria simultáneamente.
Las operaciones atómicas se implementan típicamente en las unidades de partición de memoria para garantizar una ejecución de baja latencia y alto rendimiento. Se emplean unidades de hardware dedicadas, como las unidades de operaciones atómicas (AOU), para manejar de manera eficiente las solicitudes atómicas.
La Figura 4.6 muestra un ejemplo de una unidad de operación atómica en una partición de memoria de GPU.
Solicitudes atómicas
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Unidad de operación atómica
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Caché L2/DRAMFigura 4.6: Unidad de operación atómica en una partición de memoria de GPU.
La AOU recibe solicitudes atómicas de los núcleos de GPU y realiza la operación solicitada en la ubicación de memoria de destino. Si la ubicación de memoria está presente en la caché L2, la AOU actualiza directamente los datos de la caché. Si la ubicación de memoria no está en caché, la AOU recupera los datos de la DRAM, realiza la operación atómica y luego escribe el resultado de vuelta en la DRAM.
Planificador de acceso a memoria
El planificador de acceso a memoria es responsable de administrar el flujo deAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:
Solicitudes de memoria a la DRAM fuera del chip. Su objetivo principal es maximizar la utilización del ancho de banda de la DRAM mientras se minimiza la latencia de los accesos a la memoria.
Los planificadores de memoria de GPU emplean diversos algoritmos de planificación y optimizaciones para lograr un alto rendimiento. Algunas técnicas comunes incluyen:
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Planificación fuera de orden: Reordenar las solicitudes de memoria para maximizar los aciertos en el búfer de filas y minimizar la sobrecarga de precarga y activación de la DRAM.
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Paralelismo a nivel de banco: Aprovechar el paralelismo disponible en varios bancos de DRAM para permitir el acceso concurrente a diferentes regiones de memoria.
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Optimización del cambio de escritura a lectura: Minimizar la penalización de latencia incurrida al cambiar entre operaciones de escritura y lectura en la DRAM.
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Intercalado de direcciones: Distribuir los accesos a la memoria a través de diferentes canales, rangos y bancos para maximizar el paralelismo y evitar la contención.
La Figura 4.7 ilustra una vista de alto nivel de un planificador de acceso a memoria en una partición de memoria de GPU.
Solicitudes de memoria
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Planificador de memoria
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Canal Canal Canal Canal
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Rango Rango Rango Rango
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Banco Banco Banco BancoFigura 4.7: Planificador de acceso a memoria en una partición de memoria de GPU.
El planificador de memoria recibe solicitudes de memoria desde la caché L2 y las unidades de operaciones atómicas, y decide cuándo y en qué orden emitir estas solicitudes a la DRAM. Al programar cuidadosamente los accesos a la memoria, el planificador puede mejorar significativamente la utilización del ancho de banda de la DRAM y reducir la latencia media de acceso a la memoria.
InvestigaciónDirecciones para los sistemas de memoria GPU
A medida que las arquitecturas GPU continúan evolucionando y las demandas de las cargas de trabajo paralelas crecen, hay varias direcciones de investigación dirigidas a mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de memoria GPU. Algunas de las áreas clave de investigación incluyen:
Programación de acceso a memoria y diseño de la red de interconexión
A medida que aumenta el número de núcleos y particiones de memoria en las GPU, el diseño del programador de acceso a memoria y la red de interconexión se vuelve crucial para lograr un alto rendimiento. La investigación en esta área se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos de programación y topologías de interconexión que puedan manejar de manera eficiente el paralelismo masivo y los patrones complejos de acceso a la memoria de las cargas de trabajo GPU.
Por ejemplo, Jia et al. [2012] proponen un algoritmo de programación de memoria llamado "Programación de memoria por etapas" (SMS) que tiene como objetivo mejorar el paralelismo a nivel de banco DRAM y reducir la latencia de acceso a la memoria. SMS divide la cola de solicitudes de memoria en dos etapas: formación de lotes y programación de lotes. En la etapa de formación de lotes, las solicitudes se agrupan en lotes en función de sus direcciones de banco y fila para aprovechar la localidad de fila. En la etapa de programación de lotes, los lotes se priorizan en función de su antigüedad y criticidad para garantizar la equidad y reducir los bloqueos.
Otro ejemplo es el trabajo de Kim et al. [2012], que propone una arquitectura de memoria de alta ancho de banda (HBM) para GPU. HBM apila múltiples dados DRAM uno encima del otro y los conecta mediante vías de silicio (TSV), lo que permite una mayor ancho de banda y una latencia más baja en comparación con las memorias GDDR tradicionales. Los autores también proponen un diseño de controlador de memoria novedoso que puede administrar de manera eficiente el mayor paralelismo y complejidad de HBM.
Eficacia del almacenamiento en caché
Las GPU emplean una variedad de mecanismos de almacenamiento en caché para reducir el número de accesos a la memoria externa y mejorar el rendimiento. Sin embargo, la eficacia de estas memorias caché puede variar significativamente dependiendo de las características de la carga de trabajo y el diseño de la memoria caché.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios del código traducidos al español:
La investigación en esta área tiene como objetivo mejorar la eficacia de las memorias caché de GPU a través de técnicas como el bypass de caché, la compresión de caché y la gestión adaptativa de la caché.
Por ejemplo, Huangfu y Xie [2016] proponen un esquema de bypass de caché dinámico para GPU que utiliza una heurística simple pero eficaz para determinar si una solicitud de memoria debe almacenarse en caché o evitarse en función de su distancia de reutilización. El esquema se adapta al comportamiento en tiempo de ejecución de la aplicación y puede reducir significativamente la contaminación de la caché y mejorar el rendimiento.
Otro ejemplo es el trabajo de Vijaykumar et al. [2015], que propone una arquitectura de caché comprimida para GPU. Los autores observan que muchas aplicaciones de GPU exhiben una redundancia de datos significativa, que se puede explotar para aumentar la capacidad efectiva de las cachés. Proponen un nuevo esquema de compresión que puede lograr altas tasas de compresión con una sobrecarga de latencia mínima.
Priorización de solicitudes de memoria y bypass de caché
En las GPU, las solicitudes de memoria de diferentes warps y hilos pueden tener diferentes niveles de criticidad e impacto en el rendimiento general. Priorizar las solicitudes críticas y omitir las no críticas puede ayudar a reducir la latencia de memoria y mejorar la utilización de los recursos.
La investigación en esta área explora técnicas para identificar y priorizar las solicitudes de memoria críticas, así como mecanismos para omitir selectivamente las cachés.
Por ejemplo, Jog et al. [2013] proponen un esquema de priorización de solicitudes de memoria llamado "Aceleración de warps consciente de la criticidad" (CAWA). CAWA identifica los warps críticos que probablemente bloqueen el pipeline y prioriza sus solicitudes de memoria sobre las de los warps no críticos. El esquema utiliza una combinación de información estática y dinámica, como el número de instrucciones dependientes y la edad del warp, para determinar la criticidad.
Lee et al. [2015] proponen un esquema de bypass de caché para GPU que tiene como objetivo reducir la contaminación de la caché y mejorar la oportunidad de los accesos a memoria. El esquema utiliza una predicción basada en el contador de programa (PC) para determinar si una solicitud de memoria debe almacenarse en caché o evitarse.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios del código traducidos al español:
Mecanismo de predicción para identificar solicitudes de memoria que es poco probable que se beneficien del almacenamiento en caché y las omite directamente a la jerarquía de memoria de nivel inferior. Los autores muestran que su esquema puede mejorar significativamente el rendimiento y la eficiencia energética en comparación con una GPU base sin omisión.
Explotando la heterogeneidad entre warps
Las GPU ejecutan un gran número de warps de forma concurrente para ocultar la latencia de memoria y lograr un alto rendimiento. Sin embargo, los diferentes warps pueden mostrar una heterogeneidad significativa en términos de sus requisitos de recursos, patrones de acceso a memoria y características de rendimiento.
La investigación en esta área tiene como objetivo explotar esta heterogeneidad entre warps para mejorar la asignación de recursos, la programación y la gestión de la memoria en las GPU.
Por ejemplo, Kayıran et al. [2014] proponen un esquema de gestión de la caché consciente de la divergencia a nivel de warp que adapta dinámicamente las políticas de asignación y reemplazo de la caché en función de las características de divergencia de cada warp. Los warps con alta divergencia se les asignan más recursos de caché para reducir la divergencia de memoria, mientras que a los warps con baja divergencia se les asignan menos recursos para mejorar la utilización de la caché.
Otro ejemplo es el trabajo de Sethia et al. [2015], que propone un diseño de controlador de memoria que explota la heterogeneidad entre warps para mejorar el paralelismo a nivel de banco DRAM. Los autores observan que los diferentes warps pueden tener diferentes grados de paralelismo a nivel de banco, y proponen un algoritmo de programación de memoria consciente de los warps que da prioridad a los warps con alto paralelismo a nivel de banco para reducir la contención de memoria y mejorar el rendimiento del sistema.
Omisión de caché coordinada
La omisión de la caché es una técnica que permite que las solicitudes de memoria omitan la caché y accedan directamente a la jerarquía de memoria de nivel inferior. Si bien la omisión puede ayudar a reducir la contaminación de la caché y mejorar la oportunidad de los accesos a memoria, las decisiones de omisión no coordinadas entre diferentes núcleos y particiones de memoria pueden conducir a un rendimiento subóptimo.
La investigación en esta área explora técnicas...Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos al español y el código sin traducir:
Uso para coordinar las decisiones de omisión de la caché en toda la GPU para mejorar el rendimiento general del sistema y la utilización de los recursos.
Por ejemplo, Li et al. [2015] proponen un esquema de omisión de la caché coordinado para GPU que utiliza un controlador de omisión centralizado para tomar decisiones de omisión globales. El controlador recopila información de tiempo de ejecución de cada núcleo, como las tasas de pérdida de la caché y los patrones de acceso a la memoria, y utiliza esta información para determinar la estrategia de omisión óptima para cada núcleo. Los autores muestran que su esquema puede mejorar significativamente el rendimiento y la eficiencia energética en comparación con la omisión no coordinada.
Gestión adaptativa de la caché
La configuración de caché óptima para una aplicación de GPU puede variar significativamente dependiendo de sus patrones de acceso a la memoria, el tamaño del conjunto de trabajo y los requisitos de recursos. Las políticas de gestión de la caché estáticas que se fijan en el momento del diseño pueden no ser capaces de adaptarse al comportamiento diverso y dinámico de las diferentes aplicaciones.
La investigación en esta área explora técnicas para adaptar dinámicamente la configuración de la caché y las políticas de gestión en función del comportamiento en tiempo de ejecución de la aplicación.
Por ejemplo, Wang et al. [2016] proponen un esquema de gestión de la caché adaptativa para GPU que ajusta dinámicamente los tamaños de partición de la caché y las políticas de reemplazo en función de los patrones de acceso a la memoria de la aplicación. El esquema utiliza una combinación de técnicas de hardware y software para monitorizar el comportamiento de la caché y realizar ajustes dinámicos para mejorar la utilización y el rendimiento de la caché.
Otro ejemplo es el trabajo de Dai et al. [2018], que propone un enfoque basado en aprendizaje automático para la gestión adaptativa de la caché en GPU. Los autores utilizan el aprendizaje por refuerzo para aprender automáticamente la configuración de caché óptima para cada aplicación en función de su comportamiento en tiempo de ejecución. Las políticas aprendidas se implementan entonces utilizando una arquitectura de caché reconfigurable que puede adaptarse a las necesidades específicas de cada aplicación.
Priorización de la caché
En las GPU, los diferentes tipos deAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios traducidos al español y el código sin traducir:
Las solicitudes de memoria, como las de carga, almacenamiento y textura, pueden tener diferentes requisitos de latencia y ancho de banda. Dar prioridad a ciertos tipos de solicitudes sobre otros puede ayudar a mejorar el rendimiento general del sistema y la utilización de los recursos.
La investigación en esta área explora técnicas para priorizar diferentes tipos de solicitudes de memoria en la jerarquía de caché de la GPU.
Por ejemplo, Zhao et al. [2018] proponen un esquema de priorización de caché para GPUs que asigna diferentes prioridades a diferentes tipos de solicitudes de memoria en función de su criticidad y sensibilidad a la latencia. El esquema utiliza una combinación de información estática y dinámica, como el tipo de instrucción y el número de instrucciones dependientes, para determinar la prioridad de cada solicitud. Los autores muestran que su esquema puede mejorar significativamente el rendimiento y la eficiencia energética en comparación con una GPU base sin priorización.
Colocación de páginas de memoria virtual
Las GPU han confiado tradicionalmente en la gestión manual de la memoria, donde el programador es responsable de asignar y liberar memoria de forma explícita. Sin embargo, las GPU más recientes han comenzado a admitir la memoria virtual, lo que permite que el sistema operativo gestione automáticamente la asignación y colocación de la memoria.
La investigación en esta área explora técnicas para optimizar la colocación de páginas de memoria virtual en las GPU, con el fin de mejorar la localidad de acceso a la memoria y reducir la sobrecarga de la traducción de direcciones.
Por ejemplo, Zheng et al. [2016] proponen un esquema de colocación de páginas para GPU que tiene como objetivo mejorar la localidad de acceso a la memoria al colocar las páginas que se acceden con más frecuencia juntas en el mismo canal o banco de memoria. El esquema utiliza una combinación de técnicas de hardware y software para monitorizar los patrones de acceso a la memoria de la aplicación y tomar decisiones dinámicas de colocación de páginas.
Otro ejemplo es el trabajo de Ganguly et al. [2019], que propone un esquema de gestión de memoria virtual para GPU que tiene como objetivo reducir la sobrecarga de la traducción de direcciones. El esquema utiliza una combinación de técnicas de hardware y software.Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios del código traducidos, pero sin traducir el código en sí:
, como el prefetching del búfer de traducción de direcciones (TLB) y la compresión de la tabla de páginas, para reducir la latencia y el uso de ancho de banda de la traducción de direcciones.
Colocación de datos
La colocación de los datos en la jerarquía de memoria de la GPU puede tener un impacto significativo en la localidad de acceso a la memoria y el rendimiento. Optimizar la colocación de los datos puede ayudar a reducir la latencia de la memoria, mejorar la utilización de la caché y aumentar la utilización del ancho de banda de la memoria.
La investigación en esta área explora técnicas para optimizar la colocación de datos en las GPU en función de los patrones de acceso a la memoria y los requisitos de recursos de la aplicación.
Por ejemplo, Agarwal et al. [2015] proponen un esquema de colocación de datos para GPU que tiene como objetivo mejorar la localidad de acceso a la memoria al colocar los datos que se acceden con frecuencia juntos en el mismo canal o banco de memoria. El esquema utiliza una combinación de análisis estático y dinámico para determinar la colocación de datos óptima para cada aplicación.
Otro ejemplo es el trabajo de Tang et al. [2017], que propone un esquema de colocación de datos para GPU que tiene como objetivo mejorar la utilización del ancho de banda de memoria al colocar los datos en diferentes canales de memoria en función de sus patrones de acceso. El esquema utiliza un enfoque basado en aprendizaje automático para predecir los patrones de acceso a la memoria de la aplicación y tomar decisiones de colocación de datos de forma dinámica.
GPUs de módulo de múltiples chips
A medida que aumentan los requisitos de rendimiento y energía de las GPU, los diseños tradicionales de un solo chip es posible que no puedan satisfacer la demanda. Los diseños de módulo de múltiples chips (MCM), donde se integran varios chips de GPU en un solo paquete, han surgido como una solución prometedora a este problema.
La investigación en esta área explora el diseño y la optimización de las GPU MCM, incluyendo la arquitectura del sistema de memoria, el diseño del interconector y la gestión de recursos.
Por ejemplo, Arunkumar et al. [2017] proponen un diseño de GPU MCM que utiliza un interconector de alto ancho de banda y baja latencia para conectar varios chips de GPU. Los autores también proponen una arquitectura de sistema de memoria que aprovechaAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios del código traducidos al español:
es el aumento de ancho de banda y capacidad del diseño MCM para mejorar el rendimiento y la eficiencia energética.
Otro ejemplo es el trabajo de Milic et al. [2018], que propone un esquema de gestión de recursos para GPU MCM que tiene como objetivo mejorar la utilización de recursos y reducir la sobrecarga de comunicación entre chips. El esquema utiliza una combinación de técnicas de hardware y software para monitorear el uso de recursos y los patrones de comunicación de la aplicación y tomar decisiones dinámicas de asignación de recursos.
Conclusión
El sistema de memoria es un componente crítico de las arquitecturas GPU modernas, y su diseño y optimización pueden tener un impacto significativo en el rendimiento y la eficiencia general del sistema. A medida que las demandas de las cargas de trabajo paralelas continúan creciendo, los investigadores están explorando una amplia gama de técnicas para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la adaptabilidad de los sistemas de memoria GPU.
Algunas de las principales direcciones de investigación en esta área incluyen la programación de acceso a memoria y el diseño de interconexión, la eficacia del almacenamiento en caché, la priorización de solicitudes de memoria y el desvío de caché, la explotación de la heterogeneidad entre warps, el desvío de caché coordinado, la gestión adaptativa de la caché, la priorización de la caché, la colocación de páginas de memoria virtual, la colocación de datos y los diseños de módulos de chips múltiples.
Al explorar estas y otras técnicas, los investigadores tienen como objetivo desarrollar sistemas de memoria GPU que puedan mantenerse al día con las crecientes demandas de las cargas de trabajo paralelas, manteniendo un alto rendimiento y eficiencia energética. A medida que las GPU continúan evolucionando y encuentran nuevas aplicaciones en áreas como el aprendizaje automático, la computación científica y el análisis de datos, el diseño y la optimización de sus sistemas de memoria seguirán siendo un área importante de investigación e innovación.