CUDA 有 unified memory 还需要内存优化吗？

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于 2020-11-30 12:43:09 发布 · 549 阅读

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#深度学习 #cuda

CUDA的unified memory并非消除Host和Device间拷贝，而是将内存管理自动化，但性能优化仍需手动进行。以OneFlow框架为例，其在不依赖unified memory的情况下实现了透明的内存管理，简化编程并进行内存优化，如梯度复用策略，显著减少了内存使用，甚至在某些情况下，OneFlow的内存占用仅为竞争对手的一半。因此，即使有unified memory，针对特定业务逻辑的内存优化仍然是必要的。

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CUDA 有 unified memory 还需要内存优化吗？

先说结论，不管有没有 unified memory，只要有性能要求的软件，都必需自己做优化。

因为 unified memory 的主要工作，并不是去掉了 Host Memory 与 Device Memory 之间的拷贝，而是将原有的需要人工手写的这部分代码，交给了运行时，使得这些工作对程序员透明，但是 Host2Device、Device2Host 的内存拷贝所造成的 overhead 依然存在。

其次，“内存优化”其实是一个非常宽泛的话题，他通常可以指内存生命周期的自动管理（如各种解释型语言使用的垃圾回收机制）；也包括减少动态内存重复申请、释放频率提高效率；还包括用更少的内存占用量完成一样的功能（当年阿波罗登月飞船上的计算机内存只有4KB）等。

以深度学习框架 OneFlow 为例，研发团队在不依赖 unified memory 的前提下，就在框架中自己实现了对开发者透明的 Host/Device 内存管理。

在 OneFlow 中，开发者只需要使用简单的表达式：user_op::HobDeviceTag() == DeviceType::kGPU 或者 user_op::HobDeviceTag() == DeviceType::kCPU 就可以告之框架相关功能是使用 GPU 内存还是 CPU 内存，编程过程中拿到的内存地址就是对应内存空间的地址。那些烦人的内存分配、设备之间的内存拷贝、动态内存的生命周期管理统统不用操心。

除了编程易用性外，怎样使用更少的内存完成更多的工作量也是内存优化重点。很多人会认为这块应该交给硬件厂商做，同时也常认为：如果硬件厂商做得足够好，就没有软件开发者什么事情了，遗憾的是，这是一个无法达到的理想境界。因为极致的内存优化与业务逻辑强相关，而硬件厂商要兼顾通用。

举个业务逻辑相关的例子，比如做深度学习框架，假设我们有 N 个参数，那么在反向过程中，需要为这 N 个参数