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Magnum IO存储的优点和实施

NVIDIA 寻求尽可能采用现有标准,并在必要时明智地扩展这些标准。 POSIX 标准的pread和pwrite提供了存储和 CPU 缓冲区之间的拷贝,但尚未启用到 GPU 缓冲区的拷贝。随着时间的推移, Linux 内核中不支持 GPU 缓冲区的缺点将得到解决。\” />

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这是世界上第四个帖子加速 IO系列它解决了存储问题,并与我们的合作伙伴分享了最近的成果和方向。我们将介绍新的 GPU 直接存储版本、优点和实施。

加速计算需要加速 IO 。否则,计算资源就会缺乏数据。考虑到所有工作流程中数据存储在内存中的比例正在减少,优化存储 IO 变得越来越重要。存储数据的价值、窃取或破坏数据的行为以及保护数据的法规要求也在不断增加。为此,人们对数据中心基础设施的需求日益增长,这些基础设施可以为用户提供更大程度的隔离,使其与不应访问的数据隔离开来。

GPU 直接存储

GPU 直接存储简化了存储和 GPU 缓冲区之间的数据流,适用于在 GPU 上消费或生成数据而无需 CPU 处理的应用程序。不需要增加延迟和阻碍带宽的额外拷贝。这种简单的优化导致了改变游戏规则的角色转换,数据可以更快地从远程存储(而不是 CPU 内存)馈送到 GPU s 。

GPU 直系亲属的最新成员

GPUDirect系列技术能够访问 GPU 并有效地将数据移入和移出 GPU 。直到最近,它还专注于内存到内存的传输。随着 GPU 直接存储(GDS)的添加,使用存储的访问和数据移动也加快了。 GPU 直接存储使在本地和远程存储之间向 CUDA 添加文件IO迈出了重要的一步。

使用 CUDA 11 . 4 发布 v1 . 0

GPU 直接存储经过两年多的审查,目前可作为生产软件使用。 GDS 以前仅通过单独安装提供,现在已并入 CUDA 11 . 4 版及更高版本,它可以是 CUDA 安装的一部分,也可以单独安装。对于 CUDA 版本X-Y的安装,libcufile-X-Y. so 用户库gds-tools-X-Y默认安装,nvidia-fs.ko内核驱动程序是可选安装。有关更多信息,请参阅 GDS故障排除和安装文档。

GDS 现在在RAPIDS中提供。它还有PyTorch 集装箱和MXNet 容器两种版本。

GDS 说明和好处

GPU 直接存储启用存储和 GPU 内存之间的直接数据路径。在本地 NVMe 驱动器或与远程存储器通信的 NIC 中,使用直接内存访问( DMA )引擎移动数据。

使用该 DMA 引擎意味着,尽管 DMA 的设置是一个 CPU 操作, CPU 和 GPU 完全不涉及数据路径,使它们自由且不受阻碍(图 1 )。在左侧,来自存储器的数据通过 PCIe 交换机进入,通过 CPU 进入系统内存,然后一直返回 GPU 。在右侧,数据路径跳过 CPU 和系统内存。下面总结了这些好处。

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无 GPU 直接存储

受进出 CPU 的带宽限制。导致 CPU 反弹缓冲区的延迟。内存容量限制为 0 ( 1TB )。存储不是 CUDA 的一部分。没有基于拓扑的优化。

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使用 GPU 直接存储

GPU 的带宽仅受 NIC 限制。由于直接复制,延迟更低。访问 O ( PB )容量。简单的 CUDA 编程模型。通过 NVLink 、 GPU 缓冲区自适应路由。

图 1 . GDS 软件堆栈,其中应用程序使用 cuFile API ,启用 GDS 的存储驱动程序调用nvidia-fs.ko内核驱动程序以获得正确的 DMA 地址。

GPU 直接存储提供了三个基本的性能优势:

增加带宽:通过消除通过 CPU 中的反弹缓冲区的需要,在某些平台上可以使用备用路径,包括通过 PCIe 交换机或 NVLink 提供更高带宽的平台。虽然 DGX 平台同时具有 PCIe 交换机和 NVLink ,但并非所有平台都具有。我们建议使用这两种方法来最大限度地提高性能。火星着陆器的例子实现了 8 倍的带宽增益。

潜伏期缩短:通过 CPU 内存避免额外拷贝的延迟和管理内存的开销(在极端情况下可能非常严重),从而减少延迟。延迟减少 3 倍是常见的。

CPU 利用率降低:使用跳出缓冲区会在 CPU 上引入额外的操作,以执行额外的复制和管理内存缓冲区。当 CPU 利用率成为瓶颈时,有效带宽会显著下降。我们测量了多个文件系统的 CPU 利用率提高了 3 倍。

没有 GDS ,只有一条可用的数据路径:从存储器到 CPU ,从 CPU 到具有 CUDA Memcpy 的相关 GPU 。对于 GDS ,还有其他可用的优化:

用于与 DMA 引擎交互的 CPU 线程与最近的 CPU 内核密切相关。

如果存储器和 GPU 挂断不同的插槽,并且 NVLink 是可用的连接,则数据可通过存储器附近的 GPU 内存中的快速反弹缓冲区暂存,然后使用 CUDA 传输到最终的 GPU 内存目标缓冲区。这可能比使用 intersocket 路径(例如 UPI )快得多。

没有cudaMemcpy参与分割 IO 传输,以适应 GPU BAR1 孔径,其大小随 GPU SKU 变化,或者在目标缓冲区未固定cuFileBufRegister的情况下,分割到预固定缓冲区。这些操作由libcufile.so用户库代码管理。

处理未对齐的访问,其中要传输的文件中的数据偏移量与页面边界不对齐。

在未来的GDS版本中,cuFileAPI将支持异步和批处理操作。这使得 CUDA 内核能够在 CUDA 流中的读取之后对其进行排序,该 CUDA 流为该内核提供输入,并且在生成要写入的数据的内核之后对写入进行排序。随着时间的推移,cuFileAPI也将在 CUDA 图形的上下文中可用。

表 1 显示了 NVIDIA DGX-2 和 DGX A100 系统的峰值和测量带宽。该数据表明,在理想条件下,从本地存储到 GPU s 的可实现带宽超过了 CPU 内存的最大带宽,最高可达 1 TB 。通常从 PB 级远程内存测量的带宽可能是 CPU 内存实际提供带宽的两倍以上。

将 GPU 内存中无法容纳的数据溢出到甚至 PB 的远程存储中,可能会超过将其分页回 CPU 内存中 1 TB 的可实现性能。这是历史的一次显著逆转。

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表 1 .在带宽超过 CPU 内存 1 TB 的情况下,可以访问数 PB 的数据。

*此处显示的 NVIDIA GPU 直接存储在 NVIDIA DGX A100 插槽 0-3 和 6-9 上的性能数字不是官方支持的网络配置,仅供实验使用。为计算和存储共享相同的网络适配器可能会影响 NVIDIA 先前在 DGX A100 系统上发布的标准或其他基准测试的性能。

GDS 的工作原理

NVIDIA 寻求尽可能采用现有标准,并在必要时明智地扩展这些标准。 POSIX 标准的pread和pwrite提供了存储和 CPU 缓冲区之间的拷贝,但尚未启用到 GPU 缓冲区的拷贝。随着时间的推移, Linux 内核中不支持 GPU 缓冲区的缺点将得到解决。

一种称为 dma _ buf 的解决方案正在进行中,该解决方案支持 NIC 或 NVMe 和 GPU 等设备之间的拷贝,它们是 PCIe 总线上的对等设备,以解决这一差距。同时, GDS 带来的性能提升太大,无法等待上游解决方案传播到所有用户。多种供应商提供了支持 GDS 的替代解决方案,包括 MLNX _ OFED (表 2 )。 GDS 解决方案涉及与 POSIXpread和pwrite类似的新 APIcuFileRead或cuFileWrite。

动态路由、 NVLink 的使用以及 CUDA 流中使用的异步 API (仅可从 GDS 获得)等优化使cuFileAPI 成为 CUDA 编程模型的持久特性,即使在 Linux 文件系统中的漏洞得到解决之后也是如此。

以下是GDS实现的功能。首先,当前Linux实现的基本问题是通过虚拟文件系统(VFS)向下传递 GPU 缓冲区地址作为DMA目标,以便本地NVMe或网络适配器中的DMA引擎可以执行到 GPU 内存或从 GPU 内存的传输。这会导致出现错误情况。我们现在有办法解决这个问题:在 CPU 内存中传递一个缓冲区地址。

当使用cuFileAPI (如cuFileRead或cuFileWrite)时,libcufile。因此,用户级库捕获 GPU 缓冲区地址,并替换传递给 VFS 的代理 CPU 缓冲区地址。就在缓冲区地址用于 DMA 之前,启用 GDS 的驱动程序对nvidia-fs.ko的调用识别 CPU 缓冲区地址,并再次提供替代 GPU 缓冲区地址,以便 DMA 可以正确进行。

libcufile.so中的逻辑执行前面描述的各种优化,如动态路由、预固定缓冲区的使用和对齐。图 2 显示了用于此优化的堆栈。cuFileAPI 是 Magnum IO 灵活抽象体系结构原则的一个示例,它支持特定于平台的创新和优化,如选择性缓冲和 NVLink 的使用。

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图 2 . GDS 软件堆栈,其中应用程序使用 cuFile API ,启用 GDS 的存储驱动程序调用 NVIDIA -fs . ko 内核驱动程序以获得正确的 DMA 地址。

关于作者

CJ Newburn 是 NVIDIA 计算软件组的首席架构师,他领导 HPC 战略和软件产品路线图,特别关注系统和规模编程模型。 CJ 是 Magnum IO 的架构师和 GPU Direct Storage 的联合架构师,与能源部领导 Summit Dev 系列产品,并领导 HPC 容器咨询委员会。在过去的 20 年里, CJ 为硬件和软件技术做出了贡献,拥有 100 多项专利。他是一个社区建设者,热衷于将硬件和软件平台的核心功能从 HPC 扩展到 AI 、数据科学和可视化。在卡内基梅隆大学获得博士学位之前, CJ 曾在几家初创公司工作过,致力于语音识别器和 VLIW 超级计算机。他很高兴能为他妈妈使用的批量产品工作。

Kiran K. Modukuri 是 NVIDIA 的首席软件工程师,负责加速 IO 管道。他是 GPU 直接存储产品的联合架构师。在加入 NVIDIA 之前,他曾在 NetApp 担任高级软件工程师。他在亚利桑那大学获得了计算机科学硕士学位。他在分布式文件系统和存储技术方面拥有超过 15 年的经验。

Kushal Datta 是 Magnum IO 的产品负责人,专注于加速多 GPU 系统上的 AI 、数据分析和 HPC 应用程序。他的兴趣包括创建新的工具和方法,以提高复杂人工智能和大规模系统上的科学应用的总挂钟时间。他发表了 20 多篇学术论文、多篇白皮书和博客文章。他拥有五项美国专利。他在北卡罗来纳大学夏洛特分校获得欧洲经委会博士学位,并在印度贾达夫普尔大学获得计算机科学学士学位。

审核编辑:郭婷

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作者: admin

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