weixin_46251155的博客

由于GIL的存在，Python的原生线程（即Python解释器中的线程）不能实现真正的并行执行，即使在多核处理器上。GIL的设计初衷是保护Python解释器内部的数据结构，因为Python的早期版本在设计时并没有考虑到并行执行的需求。：Python社区一直在讨论如何改进并最终移除GIL，但这是一个复杂的过程，需要在不破坏现有代码的同时提供真正的并行执行能力。总的来说，GIL是Python中的一个关键组件，它在简化Python解释器设计的同时，也带来了多线程并行执行的限制。

w/：with。

with Fine-Grained Intra-Kernel CommunicationComputation Pipelining on Multi-GPU Platforms）中提到的MGG系统中，SHMEM被用来支持多GPU平台上的GNN计算，通过利用SHMEM提供的跨GPU共享内存能力，实现了更高效的数据放置和访问策略，从而提高了GNN模型在多GPU系统中的训练和推理性能。这对于处理大规模数据集和复杂计算任务尤其重要，因为它们可以减少数据传输的开销和提高内存访问速度。

MGG系统中的混合GNN数据放置策略，就是利用这种共享全局内存的特性，将图神经网络的节点嵌入数据（Node Embeddings）存储在共享全局内存中，使得所有的GPU都可以高效地访问这些数据，以支持GNN的计算需求。GPU之间的共享内存：通过使用如NVSHMEM这样的库，不同的GPU可以直接访问彼此的内存空间，而无需通过主机（CPU）内存进行数据传输。这样可以显著减少数据传输的延迟和提高带宽。全局内存：这是GPU上的一种内存类型，与CPU程序中的RAM类似，可以由GPU上的不同线程共享。

GPU设计用于同时执行大量线程，以此来提高性能。由于一个warp内的线程必须执行相同的指令，当它们分歧时，GPU不得不多次执行相同的分支，或者让一些线程处于空闲状态，这会降低执行效率。例如，如果一个warp内的线程执行不同的指令路径，GPU可能需要多次访问不同的内存地址来满足所有线程的需求，或者一些线程可能需要等待其他线程完成，这增加了执行的延迟并降低了性能。因此，为了避免这些问题，最佳实践是确保每个warp中的线程尽可能地执行相同的路径，并且有足够的线程来填满warp，以便GPU可以高效地执行并行计算。

GEMMs 是指广义矩阵乘法（General Matrix Multiply）的缩写，它是线性代数中一种基本的运算，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。GEMM 操作涉及两个矩阵的乘法，并且可以扩展到三个矩阵的乘法（也称为矩阵的三元乘法）。在深度学习中，GEMMs 是用于训练神经网络的关键操作，特别是在前向传播和反向传播过程中。：这是一个矩阵和一个向量相乘的操作，通常表示为。：这是一个向量和矩阵相乘的操作，通常表示为。：这是两个矩阵相乘的基本操作，通常表示为。：这是两个矩阵相乘的操作，通常表示为。