【導讀】 越來越多的數(shù)據(jù)中心和其他高性能計算環(huán)境開始使用GPU，因為GPU能夠快速處理深度學習和機器學習應用中生成的大量數(shù)據(jù)。不過，就像許多可提高應用性能的新型數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新一樣，這項創(chuàng)新也暴露出新的系統(tǒng)瓶頸。
越來越多的數(shù)據(jù)中心和其他高性能計算環(huán)境開始使用GPU，因為GPU能夠快速處理深度學習和機器學習應用中生成的大量數(shù)據(jù)。不過，就像許多可提高應用性能的新型數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新一樣，這項創(chuàng)新也暴露出新的系統(tǒng)瓶頸。在這些應用中，用于提高系統(tǒng)性能的新興架構涉及通過一個PCIe®結構在多個主機之間共享系統(tǒng)資源。
PCIe標準（特別是其基于樹的傳統(tǒng)層級）會限制資源共享的實現(xiàn)方式（和實現(xiàn)程度）。不過，可以實現(xiàn)一種低延時的高速結構方法，這種方法允許在多個主機之間共享大量GPU和NVMe SSD，同時仍支持標準系統(tǒng)驅(qū)動程序。
PCIe結構方法采用動態(tài)分區(qū)和多主機單根I/O虛擬化（SR-IOV）共享。各PCIe結構之間可直接路由點對點傳輸。這樣便可為點對點傳輸提供最佳路由，減少根端口擁塞，并且更有效地平衡CPU資源的負載。
傳統(tǒng)上，GPU傳輸必須訪問CPU的系統(tǒng)存儲器，這會導致端點之間發(fā)生存儲器共享爭用。 當GPU使用其共享的存儲器映射資源而不是CPU存儲器時，它可以在本地提取數(shù)據(jù)，無需先通過CPU傳遞數(shù)據(jù)。這消除了跳線和鏈路以及由此產(chǎn)生的延時，從而使GPU能夠更高效地處理數(shù)據(jù)。
PCIe的固有限制
PCIe主層級是一個樹形結構，其中的每個域都有一個根聯(lián)合體，從該點可擴展到“葉子”，這些“葉子”通過交換網(wǎng)和橋接器到達端點。鏈路的嚴格層級和方向性給多主機、多交換網(wǎng)系統(tǒng)帶來了成本高昂的設計要求。
圖1——多主機拓撲
以圖1所示的系統(tǒng)為例。要符合PCIe的層級，主機1必須在交換網(wǎng)1中有一個專用的下行端口，該端口連接到交換網(wǎng)2中的專用上行端口。它還需要在交換網(wǎng)2中有一個專用的下行端口，該端口連接到交換網(wǎng)3中的專用上行端口，依此類推。主機2和主機3也有類似的要求，如圖2所示。
圖2——每個主機的層級要求
即使是基于PCIe樹形結構的最基本系統(tǒng)，也需要各交換網(wǎng)之間有三個鏈路專用于每個主機的PCIe拓撲。而且，由于主機之間無法共享這些鏈路，因此系統(tǒng)會很快變得極為低效。
此外，符合PCIe的典型層級只有一個根端口，而且盡管“多根I/O虛擬化和共享”規(guī)范中支持多個根，但它會使設計更復雜，并且當前不受主流CPU支持。結果會造成未使用的PCIe設備（即端點）滯留在其分配到的主機中。不難想象，這在采用多個GPU、存儲設備及其控制器以及交換網(wǎng)的大型系統(tǒng)中會變得多么低效。
例如，如果第一個主機（主機1）已經(jīng)消耗了所有計算資源，而主機2和3未充分利用資源，則顯然希望主機1訪問這些資源。但主機1無法這樣做，因為這些資源在它的層級域之外，因此會發(fā)生滯留。非透明橋接（NTB）是這種問題的一個潛在解決方案，但由于每種類型的共享PCIe設備都需要非標準驅(qū)動程序和軟件，因此這同樣會使系統(tǒng)變得復雜。更好的方法是使用PCIe結構，這種結構允許標準PCIe拓撲容納多個可訪問每個端點的主機。
實施方法
系統(tǒng)使用一個PCIe結構交換網(wǎng)（本例中為Microchip Switchtec® PAX系列的成員）在兩個獨立但可透明互操作的域中實現(xiàn)：即包含所有端點和結構鏈路的結構域以及每個主機專用的主機域（圖3）。主機通過在嵌入式CPU上運行的PAX交換網(wǎng)固件保留在單獨的虛擬域中，因此，交換網(wǎng)將始終顯示為具有直連端點的標準單層PCIe設備，而與這些端點出現(xiàn)在結構中的位置無關。
圖3——每個結構的獨立域
來自主機域的事務會在結構域中轉(zhuǎn)換為ID和地址，反之，結構域中通信的非分層路由也是如此。這樣，系統(tǒng)中的所有主機便可共享連接交換網(wǎng)和端點的結構鏈路。交換網(wǎng)固件會攔截來自主機的所有配置平面通信（包括PCIe枚舉過程），并使用數(shù)量可配置的下行端口虛擬化一個符合PCIe規(guī)范的簡單交換網(wǎng)。
當所有控制平面通信都路由到交換網(wǎng)固件進行處理時，數(shù)據(jù)平面通信直接路由到端點。其他主機域中未使用的GPU不再滯留，因為它們可以根據(jù)每個主機的需求動態(tài)分配。結構內(nèi)支持點對點通信，這使其能夠適應機器學習應用。當以符合PCIe規(guī)范的方式向每個主機提供功能時，可以使用標準驅(qū)動程序。
操作方法
為了解這種方法的工作原理，我們以圖4中的系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)由兩個主機（主機1采用Windows®系統(tǒng)，主機2采用Linux®系統(tǒng)）、四個PAX PCIe結構交換網(wǎng)、四個Nvidia M40 GPGPU和一個支持SR-IOV的Samsung NVMe SSD組成。在本實驗中，主機運行代表實際機器學習工作負載的通信，包括Nvidia的CUDA點對點通信基準測試實用程序和訓練cifar10圖像分類的TensorFlow模型。嵌入式交換網(wǎng)固件處理交換網(wǎng)的低級配置和管理，系統(tǒng)由Microchip的ChipLink調(diào)試和診斷實用程序管理。
圖4：雙主機PCIe結構引擎
四個GPU最初分配給主機1，PAX結構管理器顯示在結構中發(fā)現(xiàn)的所有設備，其中GPU綁定到Windows主機。但是，主機上的結構不再復雜，所有GPU就像直接連接到虛擬交換網(wǎng)一樣。隨后，結構管理器將綁定所有設備，Windows設備管理器將顯示GPU。主機將交換網(wǎng)視為下行端口數(shù)量可配置的簡單物理PCIe交換網(wǎng)。
一旦CUDA發(fā)現(xiàn)了四個GPU，點對點帶寬測試就會顯示單向傳輸速率為12.8 GBps，雙向傳輸速率為24.9 GBps。這些傳輸直接跨過PCIe結構，而無需通過主機。如果運行用于訓練Cifar10圖像分類算法的TensorFlow模型并使工作負載分布在全部四個GPU上，則可以將兩個GPU釋放回結構池中，將它們與主機解除綁定。這樣可以釋放其余兩個GPU來執(zhí)行其他工作負載。與Windows主機一樣，Linux主機也將交換網(wǎng)視為簡單的PCIe交換網(wǎng)，無需自定義驅(qū)動程序，而CUDA也可以發(fā)現(xiàn)GPU，并在Linux主機上運行P2P傳輸。性能類似于使用Windows主機實現(xiàn)的性能，如表1所示。
表1：GPU點對點傳輸帶寬
下一步是將SR-IOV虛擬功能連接到Windows主機，PAX將此類功能以標準物理NVM設備的形式提供，以便主機可以使用標準NVMe驅(qū)動程序。此后，虛擬功能將與Linux主機結合，并且新的NVMe設備將出現(xiàn)在模塊設備列表中。本實驗的結果是，兩個主機現(xiàn)在都可以獨立使用其虛擬功能。
務必注意的是，虛擬PCIe交換網(wǎng)和所有動態(tài)分配操作都以完全符合PCIe規(guī)范的方式呈現(xiàn)給主機，以便主機能夠使用標準驅(qū)動程序。嵌入式交換網(wǎng)固件提供了一個簡單的管理接口，這樣便可通過成本低廉的外部處理器來配置和管理PCIe結構。設備點對點事務默認情況下處于使能狀態(tài)，不需要外部結構管理器進行額外配置或管理。
總結
PCIe交換網(wǎng)結構是一種能夠充分利用CPU巨大性能的絕佳方法，但PCIe標準本身存在一些障礙。不過，可以通過使用動態(tài)分區(qū)和多主機單根I/O虛擬化共享技術來解決這些難題，以便可以將GPU和NVMe資源實時動態(tài)分配給多主機系統(tǒng)中的任何主機，從而滿足機器學習工作負載不斷變化的需求。
（來源：Microchip Technology Inc.，作者：固件工程技術顧問 Vincent Haché）
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