本文主要是对《Pump Up the Volume: Processing Large Data on GPUs with Fast Interconnects》的阅读，同时记录了自己的一些想法。
本文针对GPU的NVLink进行进一步研究，阅读下来感觉非常前沿，能学习很多insight。所以我将本文总结出来，加深自己的理解，也方便读者阅读。
本文为SIGMOD’20的文章，感兴趣的同学可以下载来自行阅读。
一、前沿与背景
1 背景
贡献：
- 1 分析NVLink 2.0并理解其性能以及新特性；
- 2 对接口的传输速度进行实验探究，并采取最后的数据传输策略；
- 3 提出新的方案使得GPU-CPU能更好的协同工作；
- 4 测试；
背景部分需要我们了解哈希join算法，文章中使用的无分区的哈希合并，由于该算法能够很好的测试GPU与CPU的性能，所以全文以该算法贯穿，并在NVLink2.0的基础上对该算法进行重设计，使其更高效。
2、PCIe-3.0知识
PCIe具有两种数据传输的原语，memory-mapped I/O(MMIO)以及DMA。其中MMIO将GPU的显存与GPU地址空间相连。CPU使用load和store指令对数据进行访问。
DMA是的GPU能直接访问CPU的内存，而与MMIO的不同点是DMA能直接访问pinned memory。（在我理解来，就是普通的malloc与cudamalloc的区别，respectively）
cudaMemcpyAsync拷贝non-pinned内存通过MMIO，对pinned内存使用DMA的方案。Unified Virtual Addressing使用DMA进行zero-copy，对pinned memory进行访问。
针对Unified Memory，若GPU中没有该数据，操作系统会收到缺页，并把数据从CPU转移到GPU。
3、NVLink 2.0
借用https://blog.csdn.net/BtB5e6Nsu1g511Eg5XEg/article/details/86762135的一些知识：
NVLink控制器由3层组成，即物理层（PHY）、数据链路层（DL）以及交易层（TL）。下图展示了P100 NVLink 1.0的各层和链路。
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P100搭载的NVLink 1.0，每个P100有4个NVLink通道，每个拥有40GB/s的双向带宽，每个P100可以最大达到160GB/s带宽。
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V100搭载的NVLink 2.0，每个V100增加了50%的NVLink通道达到6个，信号速度提升28%使得每个通道达到50G的双向带宽，因而每个V100可以最大达到300GB/s的带宽。
Nvidia Volta GPUs以及IBM POWER9 CPUs支持NVLink2.0。其中一个CPU可以连接6个GPU。每一个方向最高有25GB/s的带宽。文中说，2个GPU就能把CPU的带宽吃满，再多一个GPU就会使得每个GPU带宽降三分之一。
地址转换也有所区别。NVLink处理单元通过遍历CPU的页表来提供地址转换。此外，CPU能将GPU的cache同样保存到L1中，GPU一个计算单元的cache保存到L1 cache中，其他的计算单元都可以看到。
与1.0版本相比，NVLink2.0有更快的带宽，有cache一致性，以及更有效的地址转换。
文章提到，AMD的 Infinity Fabric 以及 Intel CXL 也有类似的特性，但是他们目前商业还不对GPU开源使用。
二、不同连接性能测试
本章节针对不同的连接配置进行了性能的测试，配置与实验结果如下：
- 性能测试
不同测试路径示意图：
We compare NVLink 2.0’s ➁ performance to GPU (PCI-e 3.0 ➀) and CPU interconnects (Intel Xeon Ultra Path Interconnect (UPI) ➂, IBM POWER9 X-Bus ➃), CPU memory (Intel Xeon ➄, IBM POWER9 ➅), and GPU memory (Nvidia V100➆).
英文列出来吧就不翻译了。
4-byte read accesses on 1 GiB of data
实验结果表明NVLink2.0连续读写比PCIe3.0快5倍，比其他两个快2倍。随机访问更快，分别为14倍以及35%。
图b是与cpu内存访问性能的对比，图c是与GPU内存访问性能的对比。
- Cache一致性
GPU可以直接访问CPU内存的任意位置，不需要Pinned memory。分配Pageable memory比pinned memory更快；
PCIe的缺点有：1 数据一致性必须在软件中管理，而不是在硬件中。程序员或者手动刷新缓存，或者操作系统迁移页面；2 系统级别的原子性无法保障；
文中提到，由于PCIe延迟太高，无法很好的应用细粒度的cahce一致性。（具体原因待解释）
- 在无分区哈希场景下NVLink的好处
首先，由于NVLink 2.0的高顺序访问带宽，我们能够将访问到数据。通过将哈希表存储在GPU内存中，我们保留了GPU相对于CPU连接的性能优势。其次，我们利用NVLink 2.0的低延迟和高随机访问带宽，为任意数据量提供构建端可伸缩性。因此，我们能够将哈希表从GPU内存溢出到CPU内存。第三，我们利用缓存一致性和nvlink 2.0的全系统原子来共享CPU和GPU之间的哈希表，并扩展数据处理规模。
三、CPU与GPU之间数据的传输效率
数据在CPU与GPU之间必须要有传输的操作，而这个过程设计两种模式，Pull模式与Push模式。其中Push为CPU推到GPU中，而Pull为GPU向CPU拉取指定的数据。
下图共有8种方案，push一般为粗粒度，Pull粒度很细，达到page或者byte粒度。
1 Push
- Pageable Copy
通过cudaMemcpyAsync发起，然后将数据块直接以pageable内存的形式转移。
- Pinned memory
使用DMA对Pinned memory进行访问。该过程使用copy engine，而不是像Pageable memory一样使用MMIO用CPU线程copy。所以很快。
- Staged Copy
大量数据使用Pinned memory会加重管理负担，且耗费大量资源。于是Staged Copy使用Pinned staging buffer。首先将Pageable数据块注意到pinned buffer中，然后再copy。
- Dynamic Pinning
在传输前将特定的Pageable页面转换为pinned内存。
- Unified Memory Prefetch
如果知道要访问什么内容，就可以从CPU预取过来。
2 Pull
哈希访问随机性很大，所以使用Push进行数据块访问性能并不好。
- Unified memory migration
使用操作系统级别的页迁移方案，4kb。
- zero-copy
使用Unified Virtual Address对数据进行byte粒度的访问，但是必须为Pinned memory，且为硬件主导，不涉及软件或操作系统。
- Coherence
NVLink2.0的新特性。使用硬件地址转换，GPU可以直接访问CPU的地址，与Unified memory类似，但是是byte粒度（Unified memory migration为page
粒度），且与zero-copy相比，不需要pinned memory，直接访问Pageable内存。
三、HASH JOINS算法如何在NVLink2.0下扩展
HASH JOINS算法包括两个阶段，建立+探测。而建立阶段需要大量的随机访问，所以对延迟的要求很高，而探测阶段需要很高的带宽。所以也呼应了这个算法能很好的对设备连接性能进行测试。
后面的内容更偏向一个新型方案的设计，我们主要关注NVLink部分，所以后续内容不展开。
四、Insight
全文在使用NVLink+新方案并经过实验测试后，得到了一些insight，这里记录下来：
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1 GPU在使用了NVLink2.0后能够非常快的访问CPU内存。所以使得从CPU中load数据成为可能；
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2 GPU访问不再是一个严重的问题（快了PCIe3.0有6倍），之后说不定瓶颈就在计算以及显存容量上；
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3 GPU内部访存的速度依然是NVLink2.0的6.5倍以上，所以最好还是将数据放GPU中；
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4 使用cache一致性连接方案使得CPU与GPU的整体性能比较高；
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5 cache一致性使得pinned内存不在需要，内存管理变得简单。
五、总结
NVLink不得不说，是个好东西。它从最基本的出发点解决转移瓶颈的问题，能够很好的加速当今应用。然而当前该设备还没铺开，似乎常用的服务器还是使用PCIe，但是未来的几年后，随着新设备的普及，我认为下面的研究方向就要改变一下，不能一直盯着如何解决PCIe带宽不足这个点，还是需要提出像本文一样，在更快速的NVLink基础上，新的应用若转移不是瓶颈，那么后期新的应用应该怎么发展。
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