CUDA: GPU内存架构示意_gpu有l3 cache吗

GPU内存架构示意

---

GPU架构示意图: 流处理器+内存

---

内存访问速度示意图

---

Kernel执行内存各部示意图

---

---

---

CUDA异构并行编程内存模型

对于一种并行语言、技术、或系统，可以从四个方面进行考虑

• 编程模型
• 执行模型
• 内存模型
• 硬件模型

其中内存模型包括内存资源的申请和释放，不同内存数据之间的移动，读写访问方式等。当前CPU处理器和GPU加速卡都配有多级高速缓存(CPU一般有L1D+L1T,L2,L3三级Cache缓存，GPU一般有L1,L2两级Cache),有些缓存资源对程序可见,比如GPU的共享内存(Shared Memory), 一些底层指令可以影响到数据读入和写出(Load/Store)使用缓存策略。大多数并行计算都需要处理大规模数据，其中多数可归类为内存访问密集型应用(memory-bound application),如何根据应用特点高效利用不同内存资源，使用合适读写策略，都会对整体性能产生很大影响。

本篇笔记对CPU和GPU上个内存相关资源进行分类介绍，依据CUDA开发手册资料，列出相关API函数，同时配有代码片段描述API函数使用方式和场景

---

系统内存(System Memory)

操作系统可直接管理的内存资源，主要指主板上配置的各类DDR内存。

系统内存使用

• malloc/free
• cudaHostAlloc/cudaHostFree
• cudaManagedMalloc

---

GPU卡上全局内存(Global Memory)/设备内存(Device Memory)

---

Constant Memroy(Device)

位于设备内存某处，Grid全局可见。只读方式访问，系统会将数据放在只读高速缓存内加速访问。

---

设备内存使用

• 申请和释放: cudaMalloc/cudaFree
• 申请和释放: cudaMallocAsync/cudaFreeAsync
• 数据移动: cudaMemcpy/cudaMemcpyAsync
• ZeroCopy
• UVM

---

GPU卡上缓存&SM流处理器上资源

---

L2 Cache(off-chip)

---

L1 Cache(on-chip,SM流处理器上)

---

Shared Memory(on-chip,SM流处理器上)

---

Registers File(on-chip,SM流处理器上)

---

Local Memory(Resigter Spilling)

---

参考资料

• Better Performance at Lower Occupancy Volkov 2010
• Better Performance at Lower Occupancy解读
• Benchmarking GPUs to Tune Dense Linear Algebra 2008
• Maximizing Unified Memory Performance in CUDA
• CUDA C Best Practices Guide: 9 Memory Optimization
• Local Memory and Register Spilling 2011
• Maximizing Unified Memory Performance in CUDA 2017
• Improving GPU Memory Oversubscription Performance 2021
• how to use thrust with unified memory?
• A-Framework-for-Memory-Oversubscription-Management
• Rodinia: Accelerating Compute-Intensive Applications with Accelerators
• Introducing Low-Level GPU Virtual Memory Management 2020