Rocm-Programming with HIP 内存分配

最新推荐文章于 2025-11-13 02:00:47 发布

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#HIP #Rocm #异构计算

1. 主机内存（Host Memory）

hipHostMalloc 是 HIP API 中的一个函数，它用于在主机上分配特殊的内存，这种内存被称为 "pinned" 或 "page-locked" 内存。这种内存有以下特点和用途：

GPU 地址空间映射：分配的内存被映射到系统中所有 GPU 的地址空间。这意味着 GPU 可以直接访问这块内存，而不需要数据复制操作。
加速数据传输：使用 hipHostMalloc 分配的内存可以加速主机（Host）到设备（Device）以及设备到主机的数据传输速度。由于这种内存已经被映射到 GPU 的地址空间，因此在数据传输时可以减少一些设置步骤。
零拷贝 GPU 访问：GPU 能够直接访问使用 hipHostMalloc 分配的主机内存，无需复制数据到 GPU 的本地设备内存。这种特性称为 "zero-copy" 访问。然而，尽管避免了复制操作，但每次内核访问内存时，数据必须通过 CPU/GPU 互连传输，这可能比直接访问 GPU 的本地内存慢很多。
适用场景：
- 当内存访问不频繁时（例如仅访问一次），零拷贝内存是一个不错的选择。
- 它可以用于需要 GPU 直接访问大量数据而不需要频繁复制的场景。
一致性与缓存：
- 零拷贝内存通常是 "Coherent"（一致的），意味着它不会被 GPU 缓存。这样可以保证数据的一致性，但可能会影响性能。
- 如果需要，可以覆盖这一行为，允许 GPU 缓存这些内存，但这需要开发者根据具体的性能需求和数据一致性要求来决定。
工具使用：可以使用 hipBusBandwidth 工具来测试和比较使用 hipHostMalloc 分配的内存与普通内存在数据传输速度上的差异。通过 --unpinned 和 --pinned 开关来测试不同的内存配置。

总结来说，hipHostMalloc 提供了一种方式来分配可以被 GPU 直接访问的主机内存，这可以用于加速数据传输和实现零拷贝访问，但同时也需要考虑内存访问模式和数据一致性的需求。

2. 内存分配标志

hipHostMallocPortable 和 hipHostMallocMapped 是用于 hipHostMalloc 函数的标志（flags），它们定义了不同但相关的内存特性：

hipHostMallocPortable：
- 此标志用于分配可以跨多个 GPU 使用的内存。当内存需要在多个设备之间共享时，使用 hipHostMallocPortable 可以确保分配的内存对所有参与的 GPU 都是可访问的。这种内存通常用于多 GPU 环境，其中不同的 GPU 需要直接访问同一块内存空间。
hipHostMallocMapped：
- 此标志用于分配的内存会被映射到所有 GPU 的地址空间，允许 GPU 直接访问这些内存。这种映射通常用于零拷贝操作，其中 GPU 可以直接读取或写入主机内存，无需数据复制。这可以减少数据传输的开销，但可能涉及到跨 CPU 和 GPU 的内存访问延迟。
hipHostMallocNumaUser:
- 这个标志允许用户指定 NUMA（Non-Uniform Memory Access）策略，根据用户的设置来分配主机内存。NUMA 策略可以影响内存访问的性能，特别是在多处理器系统上。

区别主要在于它们的使用目的和行为：

hipHostMallocPortable 关注的是内存的可移植性和共享性，确保在多 GPU 系统中，所有 GPU 都能够识别和使用同一块内存。
hipHostMallocMapped 关注的是内存访问的直接性和性能，允许 GPU 直接与主机内存交互，避免了数据传输的需要。

在实际使用中，hipHostMalloc 通常会同时设置这两个标志，因为它们共同支持了多 GPU 环境下的高性能内存访问模式。这样分配的内存既能够被多个 GPU 共享，又能够被每个 GPU 直接访问，从而实现高效的数据传输和零拷贝操作。

3. NUMA-aware host memory allocation

NUMA（Non-Uniform Memory Architecture）是一种多处理器系统架构，它允许每个CPU（或CPU核心组）拥有自己的本地内存，并且可以通过互连访问其他CPU的内存。这种架构下，访问本地内存比访问远程内存更快。
NUMA-aware host memory allocation 是一种在多处理器和多GPU系统中优化内存分配的策略。NUMA策略决定如何分配内存，以及如何选择与每个GPU最近的CPU。这个策略会衡量GPU和CPU设备之间的距离（NUMA距离），并尽量将内存分配在与GPU最近的NUMA节点上。
默认情况下，每个GPU会自动选择一个NUMA CPU节点，该节点与GPU之间的NUMA距离最短。这样，主机内存会自动分配在当前GPU设备所在NUMA节点的内存池中。
使用hipSetDevice API切换到不同的GPU时，可以访问之前分配的主机内存。但是，如果新选择的GPU与该内存的NUMA节点距离较远，可能会增加内存访问延迟。
在HIP API中，可以使用hipHostMallocNumaUser标志进行NUMA-aware的主机内存分配。这允许开发者根据NUMA策略手动指定内存应该分配在哪个NUMA节点上。

4. 托管内存分配（Managed Memory Allocation）

在 HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) 中，托管内存分配（Managed Memory Allocation）是一种允许在 GPU 和 CPU 之间共享内存的机制，无需显式地在两者之间复制数据。

在调用托管内存 API hipMallocManaged 之前，HIP 应用程序会执行能力检查，以确保当前设备支持托管内存。

如果设备不支持托管内存，hipMallocManaged 调用将退回到使用系统内存。在这种情况下，其他托管内存 API 调用可能会表现出未定义的行为。
如果设备支持托管内存，使用 hipMallocManaged 分配的内存可以提供更好的性能，因为它允许 GPU 和 CPU 透明地访问同一块内存，避免了数据复制的开销。
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