چگونه چیپ GPU طراحی کنیم
Chapter 5 Gpu Memory System Design

This is the Persian translation for the given Markdown file:

فصل 5: طراحی سیستم حافظه‌ی GPU

واحدهای پردازشگر گرافیکی (GPU) به شتاب‌دهنده‌های قابل‌برنامه‌ریزی و بسیار موازی تبدیل شده‌اند که قادرند عملکرد و کارایی انرژی بالایی را در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها ارائه دهند. سیستم حافظه یک جزء حیاتی از معماری‌های GPU مدرن است، زیرا باید به تعداد زیادی رشته‌های همزمان دسترسی سریع به داده‌ها را ارائه کند. در این فصل، به بررسی عناصر کلیدی طراحی سیستم حافظه‌ی GPU می‌پردازیم، از جمله فناوری‌های DRAM استفاده‌شده در GPU‌ها، کنترل‌کننده‌های حافظه و داوری، حافظه‌ی مشترک و حافظه‌ی نهان، و تکنیک‌های بهره‌برداری کارآمد از حافظه.

فناوری‌های DRAM برای GPU‌ها

حافظه‌ی تصادفی دینامیکی (DRAM) فناوری اصلی مورداستفاده برای پیاده‌سازی حافظه‌ی اصلی در سیستم‌های محاسباتی مدرن، از جمله GPU‌ها، است. DRAM چگالی بالا و هزینه‌ی نسبتاً پایینی در مقایسه با سایر فناوری‌های حافظه ارائه می‌دهد. با این حال، DRAM همچنین نسبت به حافظه‌های درون‌چیپی مانند حافظه‌ی نهان و فایل‌های ثبت، دارای زمان دسترسی بالاتر و پهنای باند کمتری است.

GPU‌ها معمولاً از فناوری‌های DRAM تخصصی استفاده می‌کنند که برای پهنای باند بالا بهینه‌سازی شده‌اند، نه تأخیر کم. برخی از فناوری‌های DRAM رایج مورداستفاده در GPU‌ها عبارت‌اند از:

  1. GDDR (Graphics Double Data Rate): GDDR فناوری DRAM تخصصی‌ای است که برای کارت‌های گرافیکی و کنسول‌های بازی طراحی شده است. این فناوری پهنای باند بیشتری نسبت به DRAM DDR استاندارد ارائه می‌دهد، با استفاده از اتوبوس‌های عریض‌تر و سرعت‌های ساعت بیشتر. GDDR5 و GDDR6 جدیدترین نسخه‌های آن هستند که به ترتیب پهنای باند تا 512 گیگابایت بر ثانیه و 768 گیگابایت بر ثانیه ارائه می‌دهند.

  2. HBM (High Bandwidth Memory): HBM یک فناوری DRAM 3D-stacked با عملکرد بالا است که پهنای باند بسیار بالا و مصرف انرژی پایین را ارائه می‌دهد. HBM چندین تراشه‌ی DRAM را روی هم قرار می‌دهد و آنها را با استفاده از TSV (through-silicon vias) به هم متصل می‌کند، امکان نرخ انتقال داده بسیار بالاتری نسبت به DRAM سنتی را فراهم می‌آورد. HBM2 می‌تواند پهنای باند تا 1 ترابایت بر ثانیه ارائه دهد.

شکل 5.1 تفاوت بین حافظه‌ی GDDR سنتی و HBM 3D-stacked را نشان می‌دهد.

   GDDR Memory

# Explanation:
# This code block is not translated as it represents code, not comments.
```HBM حافظه
  ____________                   ______________________  
 |            |                 |  ___________________  |
 |   DRAM     |                 | |                   | |
 |   Chips    |                 | |      DRAM Dies    | |
 |            |                 | |___________________| |
 |            |                 |           .          |
 |            |                 |           .          | 
 |            |                 |           .          |
 |____________|                 |  ___________________  |
      |                         | |                   | |
     PCB                        | |  Logic Die (GPU)  | |
                                | |___________________| |
                                |______________________|

تصویر 5.1: مقایسه معماری های حافظه GDDR و HBM.

انتخاب فناوری DRAM بستگی به الزامات خاص GPU، مانند بودجه توان، فرم فاکتور، و کاربردهای هدف دارد. GPU های سطح بالا برای بازی و گرافیک حرفه ای اغلب از GDDR6 به دلیل پهنای باند بالا استفاده می کنند، در حالی که HBM2 در مراکز داده و GPU های HPC که کارایی توان موضوع کلیدی است، رایج تر است.

## کنترلرهای حافظه و داوری

کنترلرهای حافظه مسئول مدیریت جریان داده بین GPU و DRAM خارج از چیپ هستند. آنها درخواست های حافظه از هسته های GPU را مدیریت می کنند، فرمان های DRAM را زمان بندی می کنند و الگوهای دسترسی به حافظه را برای حداکثر سازی استفاده از پهنای باند و کاهش لتانسی بهینه می کنند.

کنترلرهای حافظه GPU معمولاً از طراحی چند کاناله استفاده می کنند تا پهنای باند بالا و دسترسی موازی به DRAM را فراهم کنند. هر کانال حافظه به یک یا چند تراشه DRAM متصل است و دارای مسیرهای فرمان و داده خود است. کنترلر حافظه درخواست های حافظه را در بین کانال های موجود توزیع می کند تا موازی سازی را ماکزیمم و تضادهای کانال را به حداقل برساند.

تصویر 5.2 یک طرح ساده از کنترلر حافظه GPU با چهار کانال را نشان می دهد.

هسته های GPU | | | | | کنترلر حافظه| | | |_____________| | | DRAM Channels


meory     |
       |  کنترلر حافظه |
       |_____________|
         |    |    |    |
        Ch0  Ch1  Ch2  Ch3
         |    |    |    |
        DRAM DRAM DRAM DRAM

شکل 5.2: کنترلر حافظه GPU با چهار کانال.

تخصیص حافظه فرایند تصمیم‌گیری برای خدمت‌رسانی به کدام درخواست‌های حافظه است هنگامی که درخواست‌های متعددی برای خدمت‌رسانی وجود دارد. GPU‌ها از سیاست‌های مختلف تخصیص حافظه برای بهینه‌سازی عملکرد و عدالت سیستم حافظه استفاده می‌کنند:

  1. First-Come, First-Served (FCFS): ساده‌ترین سیاست تخصیص، که در آن درخواست‌ها به ترتیب زمانی که آنها دریافت شده‌اند خدمت‌رسانی می‌شوند. FCFS عادلانه است اما ممکن است به علت عدم بازآرایی درخواست‌ها منجر به عملکرد بهینه نشود.

  2. Round-Robin (RR): درخواست‌ها به صورت چرخشی خدمت‌رسانی می‌شوند، تا اولویت برابر برای همه درخواست‌کنندگان تضمین شود. RR عدالت را فراهم می‌کند اما ممکن است برای محلیت یا فوریت درخواست‌ها بهینه نباشد.

  3. اولویت‌بندی: درخواست‌ها بر اساس معیارهای مختلف مانند نوع درخواست (مانند خواندن در مقابل نوشتن)، منبع (مانند بافر بافت در مقابل کش L2)، یا سن درخواست، به آن‌ها اولویت اختصاص داده می‌شود. درخواست‌های با اولویت بالاتر اول خدمت‌رسانی می‌شوند.

  4. آگاه از مهلت: درخواست‌ها بر اساس مهلت‌های خود برنامه‌ریزی می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که به موقع تکمیل می‌شوند. این موضوع به‌ویژه برای کاربردهای گرافیکی بدون وقفه اهمیت دارد.

  5. آگاه از محلیت: کنترلر حافظه سعی می‌کند درخواست‌هایی که به مکان‌های حافظه نزدیک دسترسی دارند را با هم برنامه‌ریزی کند تا به حداکثر رساندن برخوردهای بافر ردیف و کاهش هزینه‌های فعال‌سازی و پیش‌شارژ DRAM را به دست آورد.

کنترلرهای پیشرفته حافظه GPU اغلب از ترکیبی از این سیاست‌های تخصیص برای به‌دست آوردن بهترین تعادل بین عملکرد، عدالت و الزامات بدون وقفه استفاده می‌کنند.

حافظه اشتراکی و کش‌ها

GPU‌ها از یک سیستم حافظه سلسله‌مراتبی شامل هر دو کش‌های مدیریت‌شده توسط نرم‌افزار و سخت‌افزار استفاده می‌کنند تا به کاهش نهادلات و تقاضای پهنای باند برای حافظه اصلی کمک کنند.

حافظه اشتراکی

حافظه اشتراکی یک فضای حافظه روی تراشه است که توسط رشته‌های یک بلوک رشته (NVIDIA) یا گروه (AMD) به اشتراک گذاشته می‌شوداینجا ترجمه فارسی فایل "kgroup (OpenCL)" است:

کش کاربر کنترل شده، به برنامه‌نویسان امکان مدیریت صریح حرکت و استفاده مجدد داده را در یک بلوک رشته می‌دهد.

حافظه اشتراکی معمولاً با استفاده از بانک‌های SRAM چندپورت سریع پیاده‌سازی می‌شود تا دسترسی با تأخیر پایین و پهنای باند بالا را فراهم کند. هر بانک می‌تواند یک درخواست حافظه در هر چرخه سرویس دهد، بنابراین سخت‌افزار باید بین دسترسی‌های همزمان به همان بانک داوری کند تا از تضاد اجتناب شود.

شکل 5.3 سازماندهی حافظه اشتراکی در هسته GPU را نشان می‌دهد.

        Thread Block
   ______________________
  |  _________________   |
  | |    Thread 0     |  |
  | |_________________|  |
  |         .            |
  |         .            |
  |         .            |
  |  _________________   |
  | |    Thread N-1   |  |
  | |_________________|  |
  |______________________|
             |
     ________|________
    |                 |
    |  Shared Memory  |
    |  ____________   |
    | | Bank 0     |  |
    | |____________|  |
    | | Bank 1     |  |
    | |____________|  |
    |       .         |
    |       .         |
    |       .         |
    | | Bank M-1   |  |
    | |____________|  |
    |_________________|

شکل 5.3: سازماندهی حافظه اشتراکی در یک هسته GPU.

استفاده مناسب از حافظه اشتراکی می‌تواند عملکرد کرنل‌های GPU را به طور چشمگیری بهبود بخشد با کاهش تعداد دسترسی‌ها به DRAM آهسته‌تر. با این حال، این امر نیازمند برنامه‌نویسی دقیق است تا تبادل مؤثر داده و اجتناب از تضاد بانک تضمین شود.

کش های مدیریت شده توسط سخت‌افزار

علاوه بر حافظه اشتراکی مدیریت شده توسط نرم‌افزار، GPU ها همچنین از کش های مدیریت شده توسط سخت‌افزار استفاده می‌کنند تا به طور خودکار محلی بودن داده را بهره‌برداری و دسترسی‌های DRAM را کاهش دهند. رایج‌ترین انواع کش مدیریت شده توسط سخت‌افزار در GPU ها عبارتند از:

  1. L1 Data Cache: یک کش کوچک، مخصوص به هسته که داده های اخیرا دسترسی‌یافته به حافظه جهانی را ذخیره می‌کند. کش L1 معمولاً خصوصی به هر هسته GPU است و برای کاهش تأخیر دسترسی‌های به حافظه جهانی استفاده می‌شود.

  2. Texture Cache: یک کش تخصصی طراحی شده برای بهینه‌سازی دسترسی به داده‌های خواندنیاینجا ترجمه فارسی برای این فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کرده‌ام، نه خود کد:

داده‌های بافت گرافیکی. حافظه‌ی پنهان بافت برای محلی‌سازی فضایی ۲D بهینه‌سازی شده و از عملیات فیلتر و درون‌یابی شتاب‌دهنده‌ی سخت‌افزاری پشتیبانی می‌کند.

۳. حافظه‌ی پنهان ثابت: یک حافظه‌ی پنهان کوچک و فقط‌خواندنی که داده‌های ثابت پرکاربرد را ذخیره می‌کند. حافظه‌ی پنهان ثابت به همه‌ی رشته‌های موازی در یک وارپ پخش می‌شود، که برای داده‌هایی که توسط بسیاری از رشته‌ها به‌اشتراک گذاشته می‌شوند کارآمد است.

۴. حافظه‌ی پنهان L2: یک حافظه‌ی پنهان بزرگ‌تر و به‌اشتراک‌گذاشته‌شده که بین هسته‌های GPU و حافظه‌ی اصلی قرار دارد. حافظه‌ی پنهان L2 داده‌هایی را که از حافظه‌های پنهان L۱ خارج می‌شوند ذخیره می‌کند و برای کاهش تعداد دسترسی‌های به DRAM استفاده می‌شود.

شکل ۵.۴ یک سلسله‌مراتب حافظه‌ی GPU با حافظه‌های پنهان مدیریت‌شده توسط سخت‌افزار را نشان می‌دهد.

      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 Memory

شکل ۵.۴: سلسله‌مراتب حافظه‌ی GPU با حافظه‌های پنهان مدیریت‌شده توسط سخت‌افزاراینجا ترجمه فارسی فایل Markdown "ches" است. برای قسمت کد، تنها توضیحات را ترجمه کرده‌ایم، خود کد را ترجمه نکرده‌ایم.

سیستم‌های حافظه کش مدیریت‌شده توسط سخت‌افزار به بهبود عملکرد برنامه‌های GPU کمک می‌کنند با بهره‌برداری خودکار از موضعیت داده و کاهش تعداد دسترسی‌های DRAM. با این حال، آنها همچنین می‌توانند چالش‌های همگنی و یکپارچگی حافظه کش را ایجاد کنند، به ویژه در زمینه مدل‌های برنامه‌نویسی موازی مانند CUDA و OpenCL.

تکنیک‌های استفاده کارآمد از حافظه

استفاده کارآمد از سیستم حافظه GPU برای دستیابی به عملکرد و کارایی انرژی بالا حیاتی است. برخی از تکنیک‌های کلیدی برای بهینه‌سازی استفاده از حافظه در برنامه‌های GPU شامل موارد زیر است:

  1. همگرایی: مرتب کردن دسترسی‌های حافظه از رشته‌های یک وارپ به محل‌های حافظه مجاور، امکان ادغام آنها توسط سخت‌افزار در یک تراکنش حافظه واحد و پهن‌تر را فراهم می‌کند. همگرایی بیشترین استفاده از پهنای باند DRAM را به همراه دارد و تعداد تراکنش‌های حافظه را کاهش می‌دهد.

  2. بهینه‌سازی چینش داده: سازماندهی ساختارهای داده در حافظه برای حداکثرسازی موضعیت مکانی و کاهش حداقل خطاهای حافظه کش. این شامل تکنیک‌هایی مانند چینش ساختار-از-آرایه‌ها (SoA)، که عناصر داده با همان نوع را با هم گروه‌بندی می‌کند، و چینش آرایه-از-ساختارها (AoS)، که عناصر داده متعلق به همان ساختار را با هم نگه می‌دارد.

  3. حافظه‌کش و پیش‌بارگیری: استفاده موثر از حافظه‌های کش مدیریت‌شده توسط سخت‌افزار با بهره‌گیری از موضعیت زمانی و مکانی در الگوهای دسترسی به حافظه. این می‌تواند از طریق تکنیک‌هایی همچون تقسیم‌بندی داده، که داده را به قطعات کوچکتری که در حافظه کش جای می‌گیرند، تقسیم می‌کند، و پیش‌بارگیری نرم‌افزاری، که داده را صریحاً قبل از نیاز به آن در حافظه کش بارگذاری می‌کند، انجام شود.

  4. 排轩计划: تغییر ترتیب دسترسی‌های حافظه برای حداکثرسازی اصابت‌های بافر ردیف و کاهش بیشینه‌سازی اضافه‌بار فعال‌سازی و پیش‌بارگیری DRAM. این می‌تواند از طریق مکانیزم‌های سخت‌افزاری در کنترل‌کننده حافظه یا از طریق تکنیک‌های نرم‌افزاری مانند بهینه‌سازی الگوی دسترسی و تبدیلات چینش داده انجام شود.

  5. فشرده‌سازی: اعمال تکنیک‌های فشرده‌سازی داده برای کاهش اندازه داده انتقال‌یافته بین حافظه و هسته‌های GPU. این می‌تواند باعث کاهش بار ترافیک حافظه و افزایش پهنای باند موثر شود.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون داده شده است. برای کد، تنها نظرات ترجمه شده‌اند و خود کد ترجمه نشده است.

برای کاهش محدودیت‌های پهنای باند و کاهش مصرف انرژی مرتبط با انتقال داده‌ها.

  1. مجازی‌سازی حافظه: استفاده از تکنیک‌های حافظه مجازی برای فراهم آوردن یک فضای آدرس یکپارچه و پیوسته برای برنامه‌های GPU. این امر باعث مدیریت انعطاف‌پذیرتر حافظه و امکان ویژگی‌هایی مثل صفحه‌بندی تقاضا می‌شود که می‌تواند به کاهش اثر حافظه و بهبود استفاده از سیستم کمک کند.

شکل 5.5 برخی از این تکنیک‌ها را در زمینه سیستم حافظه GPU نشان می‌دهد.

       هسته‌های GPU
          |
    ______|______
   |             |
   |  ادغام     |
   |_____________|
          |
    ______|______
   |             |
   | بهینه‌سازی |
   |  چیدمان    |
   |  داده‌ها   |
   |_____________|
          |
    ______|______
   |             |
   | کش‌کردن و  |
   | پیش‌آورده‌   |
   |_____________|
          |
    ______|______
   |             |
   |  برنامه‌ریزی|
   |   دسترسی   |
   |    به       |
   |   حافظه    |
   |_____________|
          |
    ______|______
   |             |
   |  فشرده‌سازی |
   |_____________|
          |
    ______|______
   |             |
   |  مجازی‌سازی |
   |   حافظه     |
   |_____________|
          |
        DRAM

شکل 5.5: تکنیک‌های بهره‌وری حافظه در سیستم حافظه GPU.

  1. ادغام: چیدن دسترسی‌های حافظه از رشته‌های یک وارپ به محل‌های حافظه مجاور، که به سخت‌افزار اجازه می‌دهد تا آن‌ها را به یک تراکنش حافظه واحد و پهن‌تر ترکیب کند. ادغام باعث به‌حداکثررساندن استفاده از پهنای باند DRAM و کاهش تعداد تراکنش‌های حافظه می‌شود.

    مثال:

    // الگوی دسترسی غیرادغام‌شده
int idx = threadIdx.x;
float val = input[idx * stride];
 
// الگوی دسترسی ادغام‌شده
int idx = threadIdx.x;
float val = input[idx];

  2. بهینه‌سازی چیدمان داده: سازماندهی ساختارهای داده در حافظه به منظور بیشینه‌سازی محلی‌سازی فضایی و کمینه‌سازی شکست‌های کش. این شامل تکنیک‌هایی مثل چیدمان ساختار-از-آرایه‌ها (SoA) که عناصر داده را از یک نوع را در کنار هم قرار می‌دهد، و چیدمان آرایه-از-ساختارها (AoS) است.Here is the Persian translation of the provided markdown file, with the code comments translated:

سایر تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد حافظه:

  1. چیدمان داده‌ها: استفاده از چیدمان ساختار-از-آرایه‌ها (SoA) به جای چیدمان آرایه-از-ساختارها (AoS)، که باعث می‌شود عناصر داده متعلق به همان ساختار کنار هم نگه داشته شوند.

    مثال:

    // چیدمان آرایه-از-ساختارها (AoS)
struct Point {
    float x;
    float y;
    float z;
};
Point points[N];
 
// چیدمان ساختار-از-آرایه‌ها (SoA)
struct Points {
    float x[N];
    float y[N];
    float z[N];
};
Points points;

  2. حافظه‌پنهان و پیش‌خوانی: استفاده موثر از حافظه‌پنهان سخت‌افزاری با بهره‌گیری از موضعیت زمانی و مکانی در الگوهای دسترسی به حافظه. این می‌تواند از طریق تکنیک‌هایی مانند تکه‌بندی داده‌ها، که داده‌ها را به تکه‌های کوچکتری تقسیم می‌کند که در حافظه‌پنهان جا می‌شود، و پیش‌خوانی نرم‌افزاری، که به صورت صریح داده‌ها را قبل از نیاز به آن‌ها در حافظه‌پنهان بارگذاری می‌کند، حاصل شود.

    مثال:

    // تکه‌بندی داده‌ها
for (int i = 0; i < N; i += TILE_SIZE) {
    for (int j = 0; j < N; j += TILE_SIZE) {
        // پردازش یک تکه از داده‌ها که در حافظه‌پنهان جا می‌شود
        for (int ii = i; ii < i + TILE_SIZE; ii++) {
            for (int jj = j; jj < j + TILE_SIZE; jj++) {
                // انجام محاسبه بر روی A[ii][jj]
            }
        }
    }
}

  3. 排程存储访问: 重排内存访问以最大化行缓冲区命中率并最小化DRAM预充电和激活开销。这可以通过存储控制器中的硬件机制或者通过访问模式优化和数据布局转换等软件技术来实现。

  4. 压缩: 应用数据压缩技术以减小在GPU核心和内存之间传输的数据大小。这有助于缓解带宽瓶颈并降低数据移动相关的能耗。

    示例:

    • 差分编码: 存储连续值之间的差异而非实际值。
    • 游程编码: 用重复值的单一实例和计数来代替重复值。
    • 霍夫曼编码: 为更常见的值分配更短的比特序列。

  5. 内存虚拟化和页面管理: 提高内存管理的灵活性和效率，例如通过内存页面大小和分布的优化。مجازی‌سازی: استفاده از تکنیک‌های حافظه مجازی برای ارائه یک فضای آدرس یکپارچه و پیوسته برای برنامه‌های GPU. این امکان مدیریت انعطاف‌پذیر حافظه و ویژگی‌هایی مانند صفحه‌بندی تقاضا را فراهم می‌کند که می‌توانند کمک کنند تا اثر حافظه کاهش یافته و بهره‌وری سیستم بهبود یابد.

    مثال:

    • آدرس‌دهی مجازی یکپارچه (UVA) در CUDA: به رشته‌های GPU امکان دسترسی مستقیم به حافظه CPU با استفاده از یک اشاره‌گر واحد را می‌دهد که موجب ساده‌سازی مدیریت حافظه در سیستم‌های هتروژن می‌شود.

چندتراشه‌ای GPUها

همانطور که نیازهای عملکرد و توان GPUها افزایش می‌یابد، طراحی‌های تک‌تراشه‌ای سنتی ممکن است نتوانند با این تقاضا همگام شوند. طراحی‌های چندتراشه‌ای (MCM)، که در آن چندین تراشه GPU در یک بسته واحد ادغام می‌شوند، به عنوان راه‌حل امیدبخشی برای این مشکل ظهور کرده‌اند.

طراحی‌های GPU MCM چندین مزیت را ارائه می‌دهند:

  1. باندwidth حافظه بالاتر: با ادغام چندین پشته یا تراشه حافظه، GPUهای MCM می‌توانند باندwidth حافظه قابل توجهی بیشتر از طراحی‌های تک‌تراشه‌ای ارائه دهند.

  2. مقیاس‌پذیری بهبود یافته: طراحی‌های MCM امکان ادغام واحدهای محاسباتی و کنترلرهای حافظه بیشتر را فراهم می‌کند، که به GPUها امکان می‌دهد به سطوح عملکرد بالاتری مقیاس‌پذیر شوند.

  3. بازده و هزینه‌ای بهتر: تراشه‌های فردی کوچکتر در یک طراحی MCM می‌توانند بازده ساخت بهتری داشته و در مقایسه با تراشه‌های بزرگ یکپارچه هزینه‌ی مقرون‌به‌صرفه‌تری داشته باشند.

با این حال، طراحی‌های GPU MCM چالش‌های جدیدی را نیز معرفی می‌کنند:

  1. ارتباط بین‌تراشه‌ای: ارتباط کارآمد بین تراشه‌های مختلف در یک بسته MCM برای عملکرد حیاتی است. اتصاالت پرباندwidth و با تأخیر کم مورد نیاز هستند تا بار انتقال داده بین تراشه‌ها را به حداقل برسانند.

  2. تأمین توان و مدیریت حرارتی: طراحی‌های MCM استراتژی‌های دقیق تأمین توان و مدیریت حرارتی را ضروری می‌سازند تا عملکرد و قابلیت اطمینان را تضمین کنند.

  3. پشتیبانی نرم‌افزاری: GPUهای MCM ممکن است نیاز به تغییرات در مدل برنامه‌نویسی و سیستم‌های زمان‌اجرا داشته باشند تا از مزایای معماری چندتراشه‌ای به طور کامل بهره‌برداری کنند.

تحقیق در این زمینه به‌طور مداوم ادامه دارد.اینجا طراحی و بهینه‌سازی GPU های MCM را بررسی می‌کند، که شامل معماری سیستم حافظه، طراحی میان‌رو و مدیریت منابع است.

به عنوان مثال، Arunkumar و همکاران [2017] یک طراحی GPU MCM را پیشنهاد می‌دهند که از یک اتصال پر پهنای باند و کم تأخیر برای اتصال چندین تراشه GPU استفاده می‌کند. نویسندگان همچنین یک معماری سیستم حافظه را پیشنهاد می‌دهند که از افزایش پهنای باند و ظرفیت طراحی MCM برای بهبود عملکرد و کارایی انرژی استفاده می‌کند.

مثال دیگر کار Milic و همکاران [2018] است که یک طرح مدیریت منابع برای GPU های MCM پیشنهاد می‌دهد که به دنبال بهبود استفاده از منابع و کاهش بار ارتباطات بین تراشه‌ها است. این طرح از ترکیبی از تکنیک‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای پایش استفاده از منابع و الگوهای ارتباطی برنامه استفاده می‌کند و تصمیمات تخصیص پویای منابع را اتخاذ می‌کند.

نتیجه‌گیری

سیستم حافظه یک جزء حیاتی در معماری‌های GPU مدرن است، و طراحی و بهینه‌سازی آن می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد و کارایی کلی سیستم داشته باشد. با افزایش تقاضا برای بارهای کاری موازی، پژوهشگران در حال بررسی گستره‌ای از تکنیک‌ها برای بهبود عملکرد، مقیاس‌پذیری و انطباق‌پذیری سیستم‌های حافظه GPU هستند.

برخی از مهم‌ترین جهت‌های تحقیقاتی در این حوزه شامل برنامه‌ریزی دسترسی به حافظه و طراحی میان‌رو، اثربخشی کش، اولویت‌بندی درخواست‌های حافظه و دور زدن کش، بهره‌برداری از ناهمگنی بین رشته‌ها، دور زدن هماهنگ شده کش، مدیریت انطباقی کش، اولویت‌بندی کش، قرارگیری صفحه‌های حافظه مجازی و طرح‌های چند تراشه ای MCM است.

با بررسی این و سایر تکنیک‌ها، پژوهشگران به دنبال توسعه سیستم‌های حافظه GPU هستند که بتوانند با تقاضاهای فزاینده بارهای کاری موازی همگام شوند و در عین حال عملکرد و کارایی انرژی بالایی داشته باشند. با توجه به اینکه GPU ها همچنان در حال تکامل بوده و در زمینه‌هایی چون یادگیری ماشین، محاسبات علمی و تحلیل داده‌ها کاربردهای جدیدی پیدا می‌کنند، طراحی و بهینه‌سازی سیستم‌های حافظه آن‌ها اهمیت روزافزون خواهد داشت.انگشتان همچنان به عنوان یک زمینه مهم در تحقیق و نوآوری باقی خواهند ماند.

Chapter 4 Gpu Memory System DesignChapter 6 Gpu Performance Metrics and Analysis