面向GPU Cache 的访存请求处理技术.pdf

【GPU Cache 访存请求处理技术】 GPU（Graphics Processing Unit）是现代计算机系统中的关键组件，主要用于处理图形和计算密集型任务。随着技术的发展，GPU不仅限于图形处理，还广泛应用于高性能计算、机器学习等领域。然而，GPU的高性能往往伴随着复杂的内存管理问题，尤其是L1 Cache（一级高速缓存）的资源竞争。 GPU内部的多线程并行执行是其高效处理能力的基础。每个线程可能会产生多个访存请求，当这些请求集中在L1 Cache的同一组时，如果资源不足，就会导致停顿现象，影响整体性能。这种问题被称为"CSF"（Cache Set Full），即缓存集满，无法分配新的Cache行。此外，GPU的缺失状态保持寄存器（Miss Status Holding Register, MSHR）也有其容量限制，当MSHR满载时，新的缺失请求同样会导致停顿。 针对这些问题，文章提出了“REOD”（一种减少访存请求停顿的方法）。REOD引入了一个多缓存队列结构，用于管理和调度访存请求。通过将请求分发到不同的队列，然后根据预设策略选择不会引起停顿的请求进行处理，以此缓解L1 Cache的资源竞争，减少停顿次数，从而提升GPU性能。 在具体实现中，当访存请求到达时，它们首先被送入对应的队列。调度策略会选择那些不会触发CSF或MSHR满载的请求，优先处理。这样可以确保L1 Cache的利用率更高，减少等待时间，提高并发处理能力。 实验结果表明，REOD方法可以显著减少停顿次数，平均提升GPU性能约26%。这种方法对于处理不规则数据结构、数据访问模式复杂的应用尤其有效，能够更好地支持GPU在大规模并行计算中的应用。 GPU Cache的访存请求处理技术是优化GPU性能的关键。通过智能的缓存管理和调度策略，可以解决因资源竞争导致的停顿问题，从而最大化利用GPU的计算潜力。这对于未来GPU在大数据处理、深度学习等领域的应用具有重要的理论和实践价值。