context类似于CPU上的进程,管理由Driver层分配的资源的生命周期 多线程分配调用的GPU资源同属一个context下,通常与CPU的一个进程对应。 Context上下文是设备与特定进程相关联的所有状态 例如Kernel Code会对GPU的使用造成不同的状态如:内存映射、分配、加载等 Context主要用来保存所管理数据来控制和使用设备 GPU中的Conte...
假设第一组Context需要访问缓存或内存,会导致2~3个周期的延迟,此时调度器会激活第二组Context以利用ALU。 当第二组Context访问缓存或内存又卡住,会依次激活第三、第四组Context,直到第一组Context恢复运行或所有都被激活。延迟的后果是每组Context的总体执行时间被拉长了,越多Context可用就越可以提升运算单元的吞吐量。
例如下图中,有4组上下文(Context),它们共用同一组运算单元ALU。 假设第一组Context需要访问缓存或内存,会导致2~3个周期的延迟,此时调度器会激活第二组Context以利用ALU: 当第二组Context访问缓存或内存又卡住,会依次激活第三、第四组Context,直到第一组Context恢复运行或所有都被激活: 延迟的后果是每组Context的总体...
GPU ConText和延迟 context: GPU可以理解位需要执行任务单元的上下文,以Sp为基本单位,一个Sp中多个ALU共享一组Context。 Context以Core为单位组成共享的结构,同一个Core的多个ALU共享一组Context: 在SM中,warp schedule调度sp执行任务时候,当Context需要访问纹理,缓存时候就会非常慢,这时候可以将SP正在执行的计算单元切换...
CPU 的线程切换会有明显的上下文(Context)切换开销。因为切换到其他线程需要将寄存器和程序计数器保存起来,等切换回来的时候还需要恢复寄存器和程序计数器。所以 CPU 会尽可能避免频繁的线程切换。而 GPU 因为寄存器数量很多,线程切换时不需要保存上下文,所以就可以通过零成本的切换线程来遮掩延迟。
当使用MPS时，MPS Server会通过一个 CUDA Context 管理GPU硬件资源，多个MPS Clients会将他们的任务通过MPS Server 传入GPU ，从而越过了硬件时间分片调度的限制，使得他们的CUDA Kernels 实现真正意义上的并行。但MPS由于共享CUDA Context也带来一个致命缺陷，其故障隔离差，如果一个在执行kernel的任务退出，和该任务...
GPU Context: - GPU Context代表了GPU计算的状态。 - 在GPU中拥有自己的虚拟地址。 - GPU 中可以并存多个活跃态下的Context。 由于SIMT技术的引入,导致很多同一个SM内的很多Core并不是独立的,当它们当中有部分Core需要访问到纹理、常量缓存和全局内存时,就会导致非常大的卡顿(Stall)。
4.4.2 GPU Context和延迟 由于SIMT技术的引入,导致很多同一个SM内的很多Core并不是独立的,当它们当中有部分Core需要访问到纹理、常量缓存和全局内存时,就会导致非常大的卡顿(Stall)。 例如下图中,有4组上下文(Context),它们共用同一组运算单元ALU。 假设第一组Context需要访问缓存或内存,会导致2~3个周期的延迟,此...
To be clear, how does the performance of--gpu-context=waylandcompare to--gpu-context=x11egland--gpu-context=x11(withvo=gpuof course)? Theyshouldbe more or less the same. At least my brief tests with them have suggested that. vo=x11andvo=xvare completely different and for compatibility ...
每个 GPU 有一个内核线程进行此 GPU 上所有 CUDA Context 的调度。 我们实现了 4 种内核态算力调度算法: Fixed Share:每个 POD 分配固定的算力资源,即整个 GPU 的算力固定分为 n 份,每个 POD 分 1/n 的算力。 Equal Share:所有活跃的 POD 平分算力资源,即活跃的 POD 数为 n,每个 POD 分 1/n 的...