CUDA:测试基于P2P的GPU间带宽和延迟

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本文介绍了如何使用CUDA API在多个GPU之间测试点对点(P2P)通信的带宽和延迟。首先检查系统P2P传输支持,然后启用P2P并进行不同数据大小的传输速率与延迟测量,以优化CUDA程序。

CUDA:测试基于P2P的GPU间带宽和延迟

本文将介绍如何利用CUDA在多个GPU之间测试点对点(P2P)通信的带宽和延迟。我们将使用CUDA中的相应API来启用Peer-to-Peer传输,并测量各种数据大小下的传输速率和延迟。

首先,我们需要检查系统是否支持P2P传输。我们可以使用CUDA API函数cudaDeviceCanAccessPeer()来查询两个设备之间是否存在可访问性。以下是示例代码:

int canAccessPeer;
cudaDeviceCanAccessPeer(&canAccessPeer, device1, device2);
if (canAccessPeer == 1) {
    printf("Device %d and Device %d can access each other\n", device1, device2);
} else {
    printf("Device %d and Device %d cannot access each other\n", device1, device2);
}

在确定了两个设备之间的互相可访问性后,我们可以开启P2P传输并测试不同大小数据的传输速率和延迟。以下是示例代码:

cudaDeviceEnablePeerAccess(device2, 0);
void* gpu1Ptr;
void* gpu2Ptr;
cudaMalloc(&gpu1Ptr, dataSize);
cudaMalloc(
两块2080Ti通过NVLink互联:P2P开启前后带宽与延迟实测 在多卡GPU并行计算中,卡间通信效率是决定整体性能的关键因素之一。PCIe总线虽为通用互连方案,但带宽有限且路径需经过主机内存,导致多卡协同时的数据传输延迟高、吞吐低。NVLink作为GPU专用直连通道,在硬件上提供了高带宽低延迟的物理链路,然而软件层面必须正确开启P2P(Peer-to-Peer)访问才能真正发挥其优势。基于两块RTX 2080Ti搭建双卡平台,通过CUDA编程控制P2P开关,实测对比NVLink链路在两种状态下的单向带宽与消息延迟。结果显示,关闭P2P时128MB数据拷贝带宽仅7.1GB 阅读详情

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