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Linux 內(nèi)核新增的異構(gòu)內(nèi)存管理(HMM)會(huì)帶來(lái)什么不一樣?資料下載

2021-04-10 | pdf | 203.17KB | 次下載 | 2積分

資料介紹

Linux 內(nèi)核新增的異構(gòu)內(nèi)存管理將解鎖加速 GPU 的新途徑,并挖掘其它的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件的潛能,一項(xiàng)開發(fā)了很久的內(nèi)存管理技術(shù)將會(huì)給機(jī)器學(xué)習(xí)和其它 GPU 驅(qū)動(dòng)的程序很大幅度的提升,而它也將在接下來(lái)的幾個(gè)版本中進(jìn)入 Linux 內(nèi)核。 異構(gòu)內(nèi)存管理(HMM)可以允許設(shè)備驅(qū)動(dòng)為在其自身內(nèi)存管理下的進(jìn)程鏡像地址空間。正如紅帽的開發(fā)者 Jér?me Glisse 所解釋的,這讓像 GPU 這樣的硬件設(shè)備可以直接訪問進(jìn)程內(nèi)存,而不用花費(fèi)復(fù)制帶來(lái)的額外開銷。它還不違反現(xiàn)代操作系統(tǒng)提供的內(nèi)存保護(hù)功能。 一類會(huì)從 HMM 中獲益最多的應(yīng)用是基于 GPU 的機(jī)器學(xué)習(xí)。像 OpenCL 和 CUDA 這樣的庫(kù)能夠從 HMM 中獲得速度的提升。HMM 實(shí)現(xiàn)這個(gè)的方式和加速基于 GPU 的機(jī)器學(xué)習(xí)相似,就是讓數(shù)據(jù)留在原地,靠近 GPU 的地方,在那里直接操作數(shù)據(jù),盡可能少地移動(dòng)數(shù)據(jù)。 像這樣的加速對(duì)于 CUDA(英偉達(dá)基于 GPU 的處理庫(kù))來(lái)說(shuō),只會(huì)有益于在英偉達(dá) GPU 上的操作,這些 GPU 也是目前加速數(shù)據(jù)處理的主要硬件。但是,OpenCL 設(shè)計(jì)用來(lái)編寫可以針對(duì)多種硬件的代碼——CPU、GPU、FPGA 等等——隨著這些硬件的成熟,HMM 能夠提供更加廣泛的益處。 要讓 Linux 中的 HMM 處于可用狀態(tài)還有一些阻礙。第一個(gè)是內(nèi)核支持,在很長(zhǎng)一段時(shí)間里都受到限制。早在 2014年,HMM 最初作為 Linux 內(nèi)核補(bǔ)丁集提出,紅帽和英偉達(dá)都是關(guān)鍵開發(fā)者。需要做的工作不少,但是開發(fā)者認(rèn)為代碼可以提交上去,也許接下來(lái)的幾個(gè)內(nèi)核版本就能把它包含進(jìn)去。 第二個(gè)阻礙是顯卡驅(qū)動(dòng)支持,英偉達(dá)一直在自己?jiǎn)为?dú)做一些工作。據(jù) Glisse 的說(shuō)法,AMD 的 GPU 可能也會(huì)支持 HMM,所以這種特殊優(yōu)化不會(huì)僅限于英偉達(dá)的 GPU。AMD 一直都在嘗試提升它的 GPU 市場(chǎng)占有率,有可能會(huì)將 GPU 和 CPU 整合到同一模具。但是,軟件生態(tài)系統(tǒng)依然更青睞英偉達(dá);要使其兌現(xiàn),還需要更多的像 HMM 這樣的中立項(xiàng)目,以及讓 OpenCL 提供和 CUDA 相當(dāng)?shù)男阅堋? 第三個(gè)阻礙是硬件支持,因?yàn)?HMM 的工作需要一項(xiàng)稱作可重現(xiàn)頁(yè)面故障的硬件特性。只有英偉達(dá)的帕斯卡系列高端 GPU 才支持這項(xiàng)特性。從某些意義上來(lái)說(shuō)這是個(gè)好消息,因?yàn)檫@意味著英偉達(dá)只需要提供單一硬件的驅(qū)動(dòng)支持就能讓 HMM 正常使用,工作量就少了。 一旦 HMM 到位,對(duì)于提供 GPU 實(shí)例的公有云提供商就會(huì)面臨壓力,他們需要支持最新最好一代的 GPU。這并不是僅僅將老款的開普勒架構(gòu)顯卡換成最新的帕斯卡架構(gòu)顯卡就行了,因?yàn)楹罄m(xù)的每一代顯卡都會(huì)更加優(yōu)秀,像 HMM 這樣的支持優(yōu)化將提供戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。 本文轉(zhuǎn)載自 (mbbeetchina)
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