从Kepler的GP10 架构开始，NVIDIA 引入了MPS ，允许多个流（Stream）或者CPU 的进程同时向GPU 发射K ernel 函数，结合为一个单一应用程序的上下文在GPU上运行，从而实现更好的GPU利用率。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...
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。 GPU Channel 任何命令都是由CPU发出。 命令流(command stream)被提交到硬件单元,也就是GPU Channel。 每个GPU Channel关联一个context,而一个GPU Context可以有多个GPU channel。 每个GPU Context 包含相关channel...
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。 GPU Channel 任何命令都是由CPU发出。 命令流(command stream)被提交到硬件单元,也就是GPU Channel。 每个GPU Channel关联一个context,而一个GPU Context可以有多个GPU channel。 每个GPU Context 包含相关channel...
①GPU 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。 ②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) 例如有4组上下文(Context),它们共用同一组运算单元ALU。
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。 GPU Channel 任何命令都是由CPU发出。 命令流(command stream)被提交到硬件单元,也就是GPU Channel。 每个GPU Channel关联一个context,而一个GPU Context可以有多个GPU channel。
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。
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。 GPU Channel 任何命令都是由CPU发出。 命令流(command stream)被提交到硬件单元,也就是GPU Channel。 每个GPU Channel关联一个context,而一个GPU Context可以有多个GPU channel。 每个GPU Context ...
在mesa 中 OpenCL 和 OpenGL GPU 的编译器都在 mesa/src/目录下,编译完成后根据 vulkan 或者 openGL 分别调用 upload_blorp_shader/iris_blorp_upload_shader 拷贝到 res bo 中(batchbuffer),当 context 被调度执行 会读取 batchbuffer 数据,GPU 加载到 EU 执行。
这是因为GPU driver对cuda context有读写保护。当一个cuda context向多个Stream launch kernel时,driver会给kernel launch上比较重的锁。事实上这层锁随着driver更新在逐步减轻,driver510已经将读写锁改成读锁,这层限制大概率会随着驱动的升级进一步被弱化。但当前我们最好的方法还是直接把合并后的每个Stream都放到各自...