GPU P2P 数据传输机制详解

核心问题：P2P是否意味着不经过CPU？

简短回答：是的，但传输路径不只是PCIe。

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1. 有P2P vs 无P2P 的区别

1.1 有P2P支持（直接传输）

GPU0 VRAM ──────────> GPU1 VRAM
          直接DMA传输

特点：

• ✅ 不经过CPU内存
• ✅ 不经过CPU参与数据搬运
• ✅ 使用GPU的DMA引擎直接传输
• ✅ 只需一次拷贝

代码路径：

// rocvirtual.cpp
if (p2pAllowed) {
  // 直接 GPU-to-GPU 拷贝
  result = blitMgr().copyBuffer(*srcDevMem, *dstDevMem, 
                                srcOrigin, dstOrigin, size);
}

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1.2 无P2P支持（staging buffer方式）

GPU0 VRAM ──> CPU内存 ──> GPU1 VRAM
           (staging buffer)
           两次拷贝

特点：

• ❌ 需要CPU内存作为中转（staging buffer）
• ❌ 需要两次拷贝：GPU0→CPU、CPU→GPU1
• ❌ 性能损失显著
• ⚠️ CPU不参与数据搬运（仍使用DMA），但需要CPU内存

代码路径：

// rocvirtual.cpp - 无P2P时的回退路径
else {
  // 同步当前队列，因为P2P staging使用设备队列进行传输
  releaseGpuMemoryFence();
  
  amd::ScopedLock lock(dev().P2PStageOps());
  
  // 获取staging buffer
  Memory* dstStgMem = static_cast<Memory*>(
      dev().P2PStage()->getDeviceMemory(*cmd.source().getContext().devices()[0]));
  Memory* srcStgMem = static_cast<Memory*>(
      dev().P2PStage()->getDeviceMemory(*cmd.destination().getContext().devices()[0]));
  
  // 两步传输
  // 步骤1: GPU0 → CPU staging buffer
  result &= srcDevMem->dev().xferMgr().copyBuffer(*srcDevMem, *dstStgMem, 
                                                   srcOrigin, stageOffset, cpSize);
  
  // 步骤2: CPU staging buffer → GPU1
  result &= dstDevMem->dev().xferMgr().copyBuffer(*srcStgMem, *dstDevMem, 
                                                   stageOffset, dstOrigin, cpSize);
}

Staging Buffer分配：

// rocdevice.cpp::Device::init()
// 只在没有任何P2P支持时才分配staging buffer
if ((devices.size() >= 1) && !p2p_available) {
  amd::Buffer* buf = new (*glb_ctx_) amd::Buffer(
      *glb_ctx_, 
      CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR,  // CPU可见内存
      kP2PStagingSize          // 默认1MB
  );
  if ((buf != nullptr) && buf->create()) {
    p2p_stage_ = buf;  // 全局staging buffer
  }
}

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2. P2P传输的物理路径

2.1 通过PCIe（最常见）

     CPU
      |
  PCIe Switch
   /       \
GPU0      GPU1

传输路径： GPU0 → PCIe Switch → GPU1
特点：

• 不经过CPU
• 速度受限于PCIe带宽（16-32 GB/s）
• 延迟较XGMI高

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2.2 通过XGMI/Infinity Fabric（AMD高端卡）

GPU0 ←─XGMI─→ GPU1

传输路径： GPU0 ↔ GPU1（专用高速互连）
特点：

• 完全不经过PCIe
• 速度可达 200-400 GB/s
• 延迟极低（类似GPU内部内存访问）

代码中如何区分：

// rocdevice.cpp::Device::findLinkInfo()
hsa_status_t status = Hsa::agent_memory_pool_get_info(
    bkendDevice_, pool, 
    HSA_AMD_AGENT_MEMORY_POOL_INFO_NUM_LINK_HOPS,  // 查询hop数
    &hops
);

// hops = 1: 直接连接（可能是XGMI）
// hops > 1: 通过中间节点（可能是PCIe switch）

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2.3 Large BAR场景

如果GPU支持Large BAR（Resizable BAR）：

CPU可以直接访问GPU的全部VRAM（不只是256MB窗口）

但这不影响GPU-to-GPU P2P传输，Large BAR主要优化CPU↔GPU访问。

检测代码：

// rocdevice.cpp::iterateGpuMemoryPoolCallback()
hsa_amd_memory_pool_access_t tmp{};
Hsa::agent_memory_pool_get_info(dev->cpu_agent_info_->agent, pool,
                                HSA_AMD_AGENT_MEMORY_POOL_INFO_ACCESS, &tmp);

if (tmp == HSA_AMD_MEMORY_POOL_ACCESS_NEVER_ALLOWED) {
  dev->info_.largeBar_ = false;  // 不支持Large BAR
} else {
  dev->info_.largeBar_ = ROC_ENABLE_LARGE_BAR;
}

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3. 性能对比

3.1 不同传输方式的性能

传输方式	典型带宽	延迟	CPU参与
XGMI P2P	200-400 GB/s	~1-2 μs	❌ 不参与
PCIe 4.0 P2P	~32 GB/s	~5-10 μs	❌ 不参与
PCIe 3.0 P2P	~16 GB/s	~5-10 μs	❌ 不参与
Staging Buffer	<10 GB/s	~50-100 μs	⚠️ 需要CPU内存
CPU拷贝	<5 GB/s	>100 μs	✅ CPU执行memcpy

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3.2 实测示例（MI250X，4卡XGMI拓扑）

# P2P带宽测试
$ rocm-bandwidth-test

# 同一GPU内拷贝
GPU0 → GPU0: 1600 GB/s (HBM内部)

# XGMI P2P
GPU0 → GPU1: 380 GB/s  (直接XGMI连接)
GPU0 → GPU2: 340 GB/s  (1-hop XGMI)

# 无P2P（如果禁用）
GPU0 → GPU1: 8 GB/s   (通过staging buffer)

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4. CPU是否参与？详细说明

4.1 有P2P：CPU完全不参与数据传输

// GPU发起DMA传输，CPU只负责提交命令
hipMemcpyPeerAsync(dst_gpu1, gpu1, src_gpu0, gpu0, size, stream);
  ↓
提交DMA命令到GPU0的命令队列
  ↓
GPU0的DMA引擎直接将数据发送到GPU1
  ↓
传输过程中CPU可以做其他事情
  ↓
GPU1完成信号通知CPU（可选）

CPU角色：

• 提交传输命令
• 等待完成信号（如果同步）
• 不参与实际数据搬运

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4.2 无P2P：CPU仍然不搬运数据，但需要CPU内存

// 仍使用DMA，但分两步
步骤1: GPU0 DMA → CPU staging buffer
  ↓
步骤2: CPU staging buffer → GPU1 DMA

关键点：

• CPU内存作为中转站（pinned memory）
• 数据搬运仍由GPU的DMA引擎完成
• CPU不执行memcpy，只是内存空间被借用

对比真正的CPU拷贝：

// 这才是CPU真正参与数据搬运
void* tmp = malloc(size);
hipMemcpy(tmp, gpu0_ptr, size, hipMemcpyDeviceToHost);  // DMA
memcpy(tmp2, tmp, size);  // CPU执行，极慢！
hipMemcpy(gpu1_ptr, tmp2, size, hipMemcpyHostToDevice); // DMA

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5. 如何判断是否使用了P2P？

5.1 编程方式检查

#include <hip/hip_runtime.h>

int gpu0 = 0, gpu1 = 1;
int canAccess = 0;

// 检查是否支持P2P
hipDeviceCanAccessPeer(&canAccess, gpu0, gpu1);

if (canAccess) {
    printf("GPU %d 可以 P2P 访问 GPU %d\n", gpu0, gpu1);
    
    // 启用P2P访问
    hipSetDevice(gpu0);
    hipDeviceEnablePeerAccess(gpu1, 0);
    
    // 现在可以直接传输
    hipMemcpyPeer(dst_gpu1, gpu1, src_gpu0, gpu0, size);
} else {
    printf("不支持P2P，将使用staging buffer\n");
}

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5.2 系统级检查

# 查看拓扑信息
rocminfo | grep -A 10 "Link Type Info"

# 输出示例（支持P2P）：
# Link Type: XGMI
# Numa Distance: 15
# Weight: 15
# Bandwidth: 400000 (MB/s)

# 输出示例（不支持P2P）：
# Link Type: N/A
# Access: No

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5.3 运行时监控

# 使用rocprof监控P2P传输
rocprof --hip-trace ./my_app

# 查看日志
# 有P2P: CopyDeviceToDevice (direct)
# 无P2P: CopyDeviceToHost + CopyHostToDevice

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6. 典型场景分析

场景1：单机4卡训练（XGMI连接）

GPU0 ←XGMI→ GPU1
  ↑           ↑
 XGMI       XGMI
  ↓           ↓
GPU2 ←XGMI→ GPU3

传输特性：

• 所有GPU间P2P: ✅
• 传输路径: 全部通过XGMI
• 不经过CPU: ✅
• 不经过PCIe: ✅（XGMI专用通道）
• 性能: 极佳（200-400 GB/s）

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场景2：双GPU工作站（PCIe连接）

    CPU
     ↓
  PCIe Switch
   ↙     ↘
GPU0    GPU1

传输特性：

• GPU间P2P: ✅
• 传输路径: PCIe Switch
• 不经过CPU: ✅（不经过CPU内存和CPU核心）
• 经过PCIe: ❌（通过PCIe但不经过CPU）
• 性能: 中等（16-32 GB/s）

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场景3：集成GPU + 独立GPU

CPU
 ├─ iGPU (集成显卡)
 └─ PCIe → dGPU (独立显卡)

传输特性：

• GPU间P2P: ❌（通常不支持）
• 传输路径: 使用staging buffer
• CPU内存参与: ✅（但CPU核心不搬运数据）
• 性能: 差（<10 GB/s）

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7. 关键代码片段

7.1 P2P检测和启用

// hip_peer.cpp::hipDeviceEnablePeerAccess()
hipError_t hipDeviceEnablePeerAccess(int peerDeviceId, unsigned int flags) {
  int deviceId = hip::getCurrentDevice()->deviceId();
  int canAccess = 0;
  
  // 检查硬件是否支持
  if ((hipSuccess != canAccessPeer(&canAccess, deviceId, peerDeviceId)) || 
      (canAccess == 0)) {
    HIP_RETURN(hipErrorInvalidDevice);
  }
  
  // 在HSA层启用P2P
  amd::Device* device = g_devices[deviceId]->asContext()->devices()[0];
  amd::Device* peer_device = g_devices[peerDeviceId]->asContext()->devices()[0];
  
  // 关键：授权peer访问当前设备的内存
  peer_device->enableP2P(device);
  
  return hipSuccess;
}

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7.2 实际传输路径选择

// rocvirtual.cpp::submitCopyMemory()
bool VirtualGPU::submitCopyMemory(amd::CopyMemoryCommand& cmd) {
  // 检查是否允许P2P
  bool p2pAllowed = (srcDevMem->dev().P2PAccessAllowed(*dstDevMem)) &&
                    (dstDevMem->dev().P2PAccessAllowed(*srcDevMem));
  
  if (p2pAllowed) {
    // 直接GPU-to-GPU传输（一步到位）
    result = blitMgr().copyBuffer(*srcDevMem, *dstDevMem, 
                                  srcOrigin, dstOrigin, size);
  } else {
    // 使用staging buffer（两步传输）
    releaseGpuMemoryFence();
    amd::ScopedLock lock(dev().P2PStageOps());
    
    Memory* stageMem = static_cast<Memory*>(dev().P2PStage()->...);
    
    // 步骤1: GPU0 → staging
    result &= srcDevMem->dev().xferMgr().copyBuffer(*srcDevMem, *stageMem, ...);
    
    // 步骤2: staging → GPU1
    result &= dstDevMem->dev().xferMgr().copyBuffer(*stageMem, *dstDevMem, ...);
  }
}

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8. 总结

1. P2P = GPU直接传输，不经过CPU

   • 数据传输由GPU DMA引擎完成
   • CPU只负责提交命令，不参与数据搬运
   • CPU在传输过程中可以做其他工作

2. 传输路径可能是：

   • ✨ XGMI/Infinity Fabric（最快，200-400 GB/s）
   • 🔧 PCIe（较快，16-32 GB/s）
   • 都不经过CPU核心

3. 无P2P时的回退机制：

   • 使用CPU内存作为staging buffer
   • 仍然用DMA传输（不是CPU memcpy）
   • 但需要两次拷贝，性能大幅下降

📊 性能优先级：

XGMI P2P (400 GB/s) > PCIe P2P (32 GB/s) > Staging Buffer (8 GB/s) > CPU memcpy (5 GB/s)