在 本系列的第 1 部分 中，我們引入了新的 API 函數(shù) cudaMallocAsync 和 cudaFreeAsync ，它們使內(nèi)存分配和釋放成為流順序操作。在這篇文章中，我們通過分享一些大數(shù)據(jù)基準測試結果來強調(diào)這一新功能的好處，并為修改現(xiàn)有應用程序提供代碼 MIG 定量指南。我們還介紹了在多 GPU 訪問和 IPC 使用環(huán)境中利用流順序內(nèi)存分配的高級主題。這一切都有助于提高現(xiàn)有應用程序的性能。

GPU 大數(shù)據(jù)基準

為了衡量新的流式有序分配器在實際應用程序中的性能影響，以下是來自 RAPIDS GPU 大數(shù)據(jù)基準 （ GPU -bdb］的結果。 GPU -bdb 是 30 個查詢的基準，這些查詢以各種比例因子表示現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)科學和機器學習工作流： SF1000 是 1 TB 的數(shù)據(jù)， SF10000 是 10 TB 的數(shù)據(jù)。事實上，每個查詢都是一個模型工作流，可以包括 SQL 、用戶定義函數(shù)、仔細的子集和聚合以及機器學習。

圖 1 顯示了在 SF1000 上在 NVIDIA DGX-2 上跨 16 個 V100 GPU 執(zhí)行的 gpu-bdb 查詢子集的 cudaMallocAsync 與 cudaMalloc 的性能比較。如您所見，由于內(nèi)存重用和消除無關同步，使用 cudaMallocAsync 時端到端性能提高了 2-5 倍。

圖 1 加速 cudaMallocAsync 結束 cudaMalloc 對于 RAPIDS GPU 大數(shù)據(jù)基準的各種查詢 。

與 CUDA Malloc 和 CUDA Free 的互操作性

應用程序可以使用 cudaFreeAsync 釋放 cudaMalloc 分配的指針。在下一次同步傳遞到 cudaFreeAsync 的流之前，不會釋放基礎內(nèi)存。

cudaMalloc(&ptr, size);
kernel<<<..., stream>>>(ptr);
cudaFreeAsync(ptr, stream);
cudaStreamSynchronize(stream); // The memory for ptr is freed at this point 

類似地，應用程序可以使用 cudaFree 釋放使用 cudaMallocAsync 分配的內(nèi)存。但是，在這種情況下， cudaFree 不會隱式同步，因此應用程序必須插入適當?shù)耐剑源_保對要釋放的內(nèi)存的所有訪問都已完成。任何有意或無意依賴 cudaFree 的隱式同步行為的應用程序代碼都必須更新。

cudaMallocAsync(&ptr, size, stream);
kernel<<<..., stream>>>(ptr);
cudaStreamSynchronize(stream); // Must synchronize first
cudaFree(ptr);

多 – GPU 訪問

默認情況下，可以從與指定流關聯(lián)的設備訪問使用 cudaMallocAsync 分配的內(nèi)存。從任何其他設備訪問內(nèi)存需要啟用從該其他設備訪問整個池。正如 cudaDeviceCanAccessPeer 所報告的，它還要求這兩個設備具有對等功能。與 cudaMalloc 分配不同， cudaDeviceEnablePeerAccess 和 cudaDeviceDisablePeerAccess 對從內(nèi)存池分配的內(nèi)存沒有影響。

例如，考慮啟用設備 4Access 到設備 3 的內(nèi)存池：

cudaMemPool_t mempool;
cudaDeviceGetDefaultMemPool(&mempool, 3);
cudaMemAccessDesc desc = {};
desc.location.type = cudaMemLocationTypeDevice;
desc.location.id = 4;
desc.flags = cudaMemAccessFlagsProtReadWrite;
cudaMemPoolSetAccess(mempool, &desc, 1 /* numDescs */); 

調(diào)用 cudaMemPoolSetAccess 時，可以使用 cudaMemAccessFlagsProtNone 撤銷對內(nèi)存池所在設備以外的設備的訪問。無法撤消對內(nèi)存池自身設備的訪問。

進程間通信支持

使用與設備關聯(lián)的默認內(nèi)存池分配的內(nèi)存不能與其他進程共享。應用程序必須顯式創(chuàng)建自己的內(nèi)存池，以便與其他進程共享使用 cudaMallocAsync 分配的內(nèi)存。以下代碼示例顯示如何創(chuàng)建具有進程間通信（ IPC ）功能的顯式內(nèi)存池：

cudaMemPool_t exportPool;
cudaMemPoolProps poolProps = {};
poolProps.allocType = cudaMemAllocationTypePinned;
poolProps.handleTypes = cudaMemHandleTypePosixFileDescriptor;
poolProps.location.type = cudaMemLocationTypeDevice;
poolProps.location.id = deviceId;
cudaMemPoolCreate(&exportPool, &poolProps); 

位置類型設備和位置 ID deviceId 指示必須在特定 GPU 上分配池內(nèi)存。分配類型 pinted 表示內(nèi)存應該是 non-migratable ，也稱為不可分頁。句柄類型 PosixFileDescriptor 表示用戶打算查詢池的文件描述符，以便與其他進程共享。

通過 IPC 共享此池中的內(nèi)存的第一步是查詢表示該池的文件描述符：

int fd;
cudaMemAllocationHandleType handleType = cudaMemHandleTypePosixFileDescriptor;
cudaMemPoolExportToShareableHandle(&fd, exportPool, handleType, 0); 

然后，應用程序可以與另一個進程共享文件描述符，例如通過 UNIX 域套接字。然后，另一個進程可以導入文件描述符并獲得進程本地池句柄：

cudaMemPool_t importPool;
cudaMemAllocationHandleType handleType = cudaMemHandleTypePosixFileDescriptor;
cudaMemPoolImportFromShareableHandle(&importPool, &fd, handleType, 0); 

下一步是導出過程從池中分配內(nèi)存：

cudaMallocFromPoolAsync(&ptr, size, exportPool, stream); 

cudaMallocAsync還有一個重載版本，它采用與cudaMallocFromPoolAsync相同的參數(shù)：

cudaMallocAsync(&ptr, size, exportPool, stream); 

通過這兩個 API 中的任何一個從該池分配內(nèi)存后，指針就可以與導入進程共享。首先，導出過程獲得一個表示內(nèi)存分配的不透明句柄：

cudaMemPoolPtrExportData data;
cudaMemPoolExportPointer(&data, ptr); 

然后，可以通過任何標準 IPC 機制（例如通過共享內(nèi)存、管道等）與導入進程共享此不透明數(shù)據(jù)。導入進程然后將不透明數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為進程本地指針：

cudaMemPoolImportPointer(&ptr, importPool, &data); 

現(xiàn)在，兩個進程共享對相同內(nèi)存分配的訪問。在導出過程中釋放內(nèi)存之前，必須先在導入過程中釋放內(nèi)存。這是為了確保在導出過程中，當導入過程仍在訪問以前的共享內(nèi)存分配時，內(nèi)存不會重新用于另一個 cudaMallocAsync 請求，從而可能導致未定義的行為。

現(xiàn)有函數(shù) cudaIpcGetMemHandle 僅適用于通過 cudaMalloc 分配的內(nèi)存，不能用于通過 cudaMallocAsync 分配的任何內(nèi)存，無論該內(nèi)存是否從顯式池分配。

更改設備池

如果應用程序期望大部分時間使用顯式內(nèi)存池，則可以考慮通過 cudaDeviceSetMemPool 將其設置為設備的當前池。這使應用程序可以避免每次必須從池中分配內(nèi)存時都必須指定池參數(shù)。

cudaDeviceSetMemPool(device, pool);
cudaMallocAsync(&ptr, size, stream); // This now allocates from the earlier pool set instead of the device’s default pool. 

這樣做的好處是，使用 cudaMallocAsync 分配的任何其他函數(shù)現(xiàn)在都會自動使用新池作為默認池。可以使用 cudaDeviceGetMemPool 查詢與設備關聯(lián)的當前池。

庫可組合性

通常，庫不應該更改設備的池，因為這樣做會影響整個頂級應用程序。如果庫必須分配具有不同于默認設備池屬性的內(nèi)存，它可以創(chuàng)建自己的池，然后使用 cudaMallocFromPoolAsync 從該池進行分配。該庫還可以使用 cudaMallocAsync 的重載版本，該版本將池作為參數(shù)。

為了使應用程序的互操作更容易，庫應該考慮為頂級應用程序提供 API 以協(xié)調(diào)所使用的池。例如，庫可以提供 set 或 get API ，使應用程序能夠以更明確的方式控制池。庫還可以將池作為單個 API 的參數(shù)。

代碼遷移指南

當將使用 cudaMalloc 或 cudaFree 的現(xiàn)有應用程序移植到新的 cudaMallocAsync 或 cudaFreeAsync API 時，考慮以下準則。

確定適當人才庫的指南：

初始默認池適用于許多應用程序。

今天，顯式構造的池只需要在與 CUDA IPC 的進程之間共享池內(nèi)存。這可能會隨著將來的功能而改變。

為了方便起見，考慮將顯式創(chuàng)建池設置為設備的當前池，以確保進程內(nèi)的所有 cudaMallocAsync 調(diào)用都使用該池。這必須由頂級應用程序而不是庫來完成，以避免與頂級應用程序的目標沖突。

為所有內(nèi)存池設置釋放閾值的準則：

設備的共享和釋放方式取決于：

對單個進程是獨占的 ：使用最大釋放閾值。

在合作進程之間共享 ：通過 IPC 協(xié)調(diào)使用相同的池，或?qū)⒚總€進程池設置為適當?shù)闹担员苊馊魏我粋€進程獨占所有設備內(nèi)存。

在未知進程之間共享： 如果已知，請將閾值設置為應用程序的工作集大小。否則，在使用非零值之前，請將其保留為零，并使用探查器確定分配性能是否是瓶頸。

用 cudaMallocAsync 替換 cudaMalloc 的指南：

確保所有內(nèi)存訪問都是在流順序分配之后排序的。

如果需要對等訪問，請使用 cudaMemPoolSetAccess ，因為 cudaEnablePeerAccess 和 cudaDisablePeerAccesss 對池內(nèi)存沒有影響。

與 cudaMalloc 分配不同， cudaDeviceReset 不會隱式釋放池內(nèi)存，因此必須顯式釋放。

如果使用 cudaFree 釋放，請確保在釋放之前通過適當?shù)耐酵瓿伤性L問，因為在這種情況下沒有隱式同步。依賴隱式同步的任何后續(xù)代碼也可能需要更新。

如果內(nèi)存通過 IPC 與另一個進程共享，請從顯式創(chuàng)建的支持 IPC 的池中進行分配，并刪除該指針對 cudaIpcGetMemHandle 、 cudaIpcOpenMemHandle 和 cudaIpcCloseMemHandle 的所有引用。

如果該內(nèi)存必須與 GPU 直接 RDMA 一起使用，請暫時繼續(xù)使用 cudaMalloc ，因為通過 cudaMallocAsync 分配的內(nèi)存目前不支持它。 CUDA 打算在將來支持它。

與使用 cudaMalloc 分配的內(nèi)存不同，使用 cudaMallocAsync 分配的內(nèi)存與 CUDA 上下文不關聯(lián)。這有以下影響：

使用屬性 CU_POINTER_ATTRIBUTE_CONTEXT 調(diào)用 cuPointerGetAttribute 會為上下文返回 null 。

當使用至少一個使用 cudaMallocAsync 分配的源或目標指針調(diào)用 cudaMemcpy 時，必須可以從調(diào)用線程的當前上下文/設備訪問該內(nèi)存。如果無法從該上下文或設備訪問，請改用 cudaMemcpyPeer 。

將 cudaFree 替換為 cudaFree 的指南

確保所有內(nèi)存訪問都是在按流排序的釋放之前排序的。

在下一次同步操作之前，可能無法將內(nèi)存釋放回系統(tǒng)。如果釋放閾值設置為非零值，則在顯式修剪相應的池之前，可能無法將內(nèi)存釋放回系統(tǒng)。

與 cudaFree 不同， cudaFreeAsync 不會隱式同步設備。任何依賴此隱式同步的代碼都必須更新為顯式同步。

結論

CUDA 11 。 2 中添加的流式有序分配器以及 cudaMallocAsync 和 cudaFreeAsync API 函數(shù)通過將內(nèi)存分配和釋放作為流式有序操作引入 CUDA 流編程模型，擴展了 CUDA 流編程模型。這使得分配的范圍能夠限定到內(nèi)核，內(nèi)核使用它們，同時避免了傳統(tǒng) cudaMalloc/cudaFree 可能發(fā)生的昂貴的設備范圍同步。

此外，這些 API 函數(shù)在 CUDA 中添加了內(nèi)存池的概念，從而實現(xiàn)了內(nèi)存的重用，從而避免了代價高昂的系統(tǒng)調(diào)用并提高了性能。使用指南 MIG 評估您現(xiàn)有的代碼，并查看您的應用程序性能有多大改進！

關于作者

Vivek Kini 是 NVIDIA 的高級系統(tǒng)軟件工程師。他致力于 CUDA 驅(qū)動程序，特別關注內(nèi)存管理功能。他旨在簡化 CUDA 應用程序的內(nèi)存管理，而不犧牲它們所需的性能。

Jake Hemstad 是一個高級開發(fā)工程師 NVIDIA ，他在開發(fā)高性能 CUDA C ++軟件加速數(shù)據(jù)分析。他同樣關心開發(fā)高質(zhì)量的軟件，正如他實現(xiàn)最佳的 GPU 性能一樣，也是現(xiàn)代 C ++設計的倡導者。在 NVIDIA 之前，他參加了明尼蘇達大學的研究生院，在那里他與桑迪亞國家實驗室在任務并行 HPC 運行時間和稀疏線性求解器上工作。

審核編輯：郭婷