以GPU為中心的通信

逍遙設(shè)計(jì)自動化

引言
高性能計(jì)算(HPC)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域已經(jīng)因GPU的廣泛應(yīng)用而發(fā)生了變革。截至2024年6月，世界排名前10的超級計(jì)算機(jī)中有9個依賴GPU集群進(jìn)行加速。GPU在計(jì)算方面表現(xiàn)出色，但GPU之間的通信可能成為重大瓶頸，特別是當(dāng)每個節(jié)點(diǎn)和集群中的GPU數(shù)量增加時。
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傳統(tǒng)上，多GPU通信由CPU管理。然而，近期以GPU為中心的通信進(jìn)展正在挑戰(zhàn)這一范式，減少CPU參與，賦予GPU更多通信任務(wù)自主權(quán)，并解決多GPU通信與計(jì)算之間的不匹配問題[1]。

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圖1：展示了不同類型的節(jié)點(diǎn)內(nèi)通信方法的數(shù)據(jù)路徑和API調(diào)用。

理解GPU中心通信
/ z1 B9 {% \) r2 [" VGPU中心通信可以廣泛定義為減少CPU在多GPU執(zhí)行關(guān)鍵路徑中參與的機(jī)制。這包括供應(yīng)商層面的改進(jìn)（賦予GPU通信自主權(quán)）和利用這些改進(jìn)的用戶層面實(shí)現(xiàn)。
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/ R) k9 K" M0 T' YGPU中心通信主要分為兩類：

節(jié)點(diǎn)內(nèi)通信：在單個節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行通信，該節(jié)點(diǎn)包含多個連接到共享內(nèi)存主機(jī)的GPU卡。

節(jié)點(diǎn)間通信：跨多個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，每個GPU由不同的進(jìn)程控制，不同節(jié)點(diǎn)上的進(jìn)程之間不共享內(nèi)存。
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支持GPU中心通信的關(guān)鍵技術(shù)
4 O* \/ _9 J( ]5 A% Z" X幾項(xiàng)技術(shù)為高效的GPU中心通信奠定了基礎(chǔ)：

1. 統(tǒng)一虛擬尋址(UVA)：在CUDA 4.0中引入，UVA允許節(jié)點(diǎn)內(nèi)的所有GPU和CPU共享同一統(tǒng)一虛擬地址空間，簡化了內(nèi)存管理。
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2. GPUDirect：一系列優(yōu)化GPU與其他器件之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)募夹g(shù)：

GPUDirect RDMA：支持NVIDIA GPU跨節(jié)點(diǎn)直接通信，無需CPU參與。

GPUDirect P2P：允許同一PCIe根復(fù)合體上的GPU之間直接內(nèi)存訪問。
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3 ?' B8 u5 X8 A3. NVLink：高帶寬、低延遲的GPU到GPU互連，顯著提高了GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸速率。
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- v0 \& m1 u( h4 b+ E  c+ l8 P  G圖2：呈現(xiàn)了NVIDIA支持GPU中心通信和網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)時間線。

4. CUDA IPC：允許同一節(jié)點(diǎn)上的進(jìn)程訪問其他進(jìn)程的器件緩沖區(qū)，無需額外復(fù)制。

5. 統(tǒng)一內(nèi)存(UVM)：創(chuàng)建一個節(jié)點(diǎn)內(nèi)所有處理器可訪問的單一地址空間，自動管理CPU和GPU內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)移動。


GPU中心通信庫
幾個庫已經(jīng)開發(fā)出來利用這些技術(shù)并提供高效GPU為中心的通信：
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GPU感知MPI：可以區(qū)分主機(jī)和器件緩沖區(qū)的MPI實(shí)現(xiàn)，允許GPU之間直接通信，無需通過主機(jī)內(nèi)存中轉(zhuǎn)。

NCCL (NVIDIA集體通信庫)：提供針對深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載優(yōu)化的拓?fù)涓兄�集體原語，用于GPU間通信。

NVSHMEM：NVIDIA對CUDA器件OpenSHMEM規(guī)范的實(shí)現(xiàn)，為進(jìn)程提供高效的單邊put/get API以訪問遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)對象。

ROC_SHMEM：AMD對NVSHMEM的對應(yīng)實(shí)現(xiàn)，為AMD GPU提供類似功能。
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1 c: z( _3 h* L' Y圖3：展示了各種以GPU為中心的通信方法的節(jié)點(diǎn)間通信數(shù)據(jù)和控制路徑。


挑戰(zhàn)和未來方向
# n* }  u! q, c1 t; c' E- J以GPU為中心的通信提供了顯著優(yōu)勢，但仍存在幾個挑戰(zhàn)和未來研究方向：

語義不匹配：MPI和GPU編程模型之間存在根本的語義不匹配，因?yàn)镸PI不了解GPU流。這可能導(dǎo)致強(qiáng)制同步和內(nèi)核啟動流水線受損。

資源爭用：當(dāng)通信和計(jì)算都由GPU線程執(zhí)行時，它們會爭用相同的有限資源，可能導(dǎo)致性能問題。

內(nèi)存一致性：確保內(nèi)核運(yùn)行時GPU和NIC內(nèi)存之間的一致性可能具有挑戰(zhàn)性，特別是對于持久內(nèi)核。

集體算法設(shè)計(jì)：多GPU系統(tǒng)復(fù)雜且非傳統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以及GPU對之間不均勻的帶寬，使設(shè)計(jì)高效的集體通信算法變得復(fù)雜。
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3 P2 u8 z8 x7 z未來研究方向包括：

無CPU網(wǎng)絡(luò)：將整個網(wǎng)絡(luò)棧移至GPU，實(shí)現(xiàn)完全自主的多GPU執(zhí)行。

更廣泛的GPU自主性：使GPU能夠處理傳統(tǒng)上由CPU管理的任務(wù)，如文件系統(tǒng)訪問和系統(tǒng)調(diào)用。

改進(jìn)調(diào)試和分析工具：開發(fā)能夠監(jiān)控和可視化GPU中心通信的工具，包括器件原生傳輸和多GPU環(huán)境中的競爭檢測。
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* m" @1 [1 A3 L. G! n7 X6 U* h結(jié)論
& N, E  h4 P! r: U) V' X" b以GPU為中心的通信代表了多GPU執(zhí)行范式的重大轉(zhuǎn)變，提供了提高性能、降低延遲和增強(qiáng)可擴(kuò)展性的潛力。隨著GPU繼續(xù)主導(dǎo)HPC和ML領(lǐng)域，理解和利用這些通信技術(shù)對于開發(fā)人員、研究人員和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師來說將變得越來越重要，以便從多GPU系統(tǒng)中獲得最大性能。

以GPU為中心的通信領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，新的硬件特性、軟件庫和編程模型不斷涌現(xiàn)。了解這些發(fā)展及其影響對于任何使用大規(guī)模GPU加速系統(tǒng)的人來說都是必要的。
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5 z$ @' o/ t/ C3 n  c/ s) T0 K展望未來，可以期待GPU中心通信的進(jìn)一步優(yōu)化，這將由硬件互連的進(jìn)步、更復(fù)雜的軟件庫和創(chuàng)新的編程模型推動。這些發(fā)展將繼續(xù)推動高性能計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)的邊界，使更復(fù)雜和要求更高的應(yīng)用能夠在大規(guī)模GPU集群上高效運(yùn)行。

: I3 y4 o. O# C9 R9 }# U+ o' s( K參考文獻(xiàn)
[1] D. Unat et al., "The Landscape of GPU-Centric Communication," ACM Comput. Surv., vol. 37, no. 4, Article 111, Aug. 2024.


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