【摘 要】
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近年来,随着大数据的发展,GPU应用的数据集规模急剧增加,这对GPU的处理能力提出了挑战。由于摩尔定律即将达到极限,提升单一GPU的性能变得越发困难,而多GPU系统通过提升GPU处理器级的并行性,成为应对该挑战的一种解决方案。GPU制造商对内存虚拟化的支持进一步简化了多GPU系统的编程,提升了资源利用率。内存虚拟化需要地址转换的支持,现阶段的研究表明,地址转换请求若未在TLB命中,会引起页漫游导致
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近年来,随着大数据的发展,GPU应用的数据集规模急剧增加,这对GPU的处理能力提出了挑战。由于摩尔定律即将达到极限,提升单一GPU的性能变得越发困难,而多GPU系统通过提升GPU处理器级的并行性,成为应对该挑战的一种解决方案。GPU制造商对内存虚拟化的支持进一步简化了多GPU系统的编程,提升了资源利用率。内存虚拟化需要地址转换的支持,现阶段的研究表明,地址转换请求若未在TLB命中,会引起页漫游导致多个线程暂停,破坏GPU的线程级并行性,对GPU系统性能具有重要影响。因此本文将研究点放在多GPU系统的虚实地址转换架构上,主要工作有如下三点:·多GPU系统虚实地址转换架构分析:本文结合单GPU虚实地址转换架构,将多GPU系统虚实地址转换架构归纳为分布式地址转换架构与集中式地址转换架构,并且对二者进行了深入的分析。通过对两种地址转换架构的分析本文发现:分布式地址转换架构的性能普遍高于集中式地址转换架构,适用于数据集中访问本地数据较多的应用程序;集中式地址转换架构有着更低的硬件开销,适用于数据集中访问共享数据较多的应用程序。·动态旁路GMMU机制:本文通过对多GPU系统虚实地址转换架构的分析,发现两种地址转换架构都有性能下降的特定情况。为解决此问题,本文提出了动态旁路GMMU机制:GMMU Bypass,该机制允许地址转换请求动态地旁路GMMU,以减少转换开销。实验结果表明,GMMU Bypass性能平均比分布式地址转换架构高出6%,比集中式地址转换架构平均高出106%。·阈值自适应GMMU Bypass:研究表明,各激励在不同阈值的GMMU Bypass下性能有所差异,进一步分析发现,性能差异与IOMMU的拥塞情况相关。因此本文提出阈值自适应GMMU Bypass,根据IOMMU的拥塞情况调整GMMU Bypass的阈值,以提升多GPU系统虚实地址转换效率。仿真结果表明,阈值自适应GMMU Bypass的性能比分布式地址转换架构高出12%,与GMMU Bypass相比提升了6%,达到理想情况的99.2%。
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