Intel SHMEM : Faire avancer la communication GPU en informatique

Les systèmes informatiques modernes utilisent de plus en plus un mélange de différents types de processeurs pour améliorer les performances. Cela inclut des unités de traitement graphique (GPU) polyvalentes et d'autres accélérateurs. De nombreuses tâches de calcul haute performance, comme les simulations scientifiques et l'intelligence artificielle, doivent gérer efficacement la communication des données et les calculs. Cela a conduit à de nouvelles bibliothèques et outils qui aident les programmeurs à utiliser les GPU plus efficacement.

Intel SHMEM est l'une de ces bibliothèques qui permet aux programmeurs d'écrire du code compatible avec les GPU. Cette bibliothèque permet des méthodes de communication qui peuvent être lancées directement à partir de programmes s'exécutant sur des GPU. C'est différent des anciennes méthodes qui exigeaient l'implication du CPU. L'objectif d'Intel SHMEM est de faciliter la création d'applications efficaces qui tirent parti de la puissance de traitement offerte par la technologie GPU moderne.

#Qu'est-ce qu'OpenSHMEM ?

OpenSHMEM est un modèle de programmation qui existe depuis plusieurs années. Il a été conçu pour simplifier le travail des développeurs avec des systèmes à mémoire distribuée, où différentes parties d'un programme tournent sur des ordinateurs différents. Cela permet une communication efficace entre ces parties.

Le modèle OpenSHMEM se concentre sur l'accès unilatéral aux données, où une partie d'un programme peut lire ou écrire dans la mémoire d'une autre partie sans nécessiter de réponse. Cela peut améliorer les performances car cela réduit la surcharge liée à la communication.

#Pourquoi les GPU sont-ils importants ?

Les unités de traitement graphique (GPU) sont devenues une partie cruciale de l'informatique moderne. Elles sont particulièrement efficaces pour gérer des calculs complexes et de grands ensembles de données, ce qui les rend idéales pour des tâches comme le rendu graphique et l'exécution de simulations. En fait, de nombreux supercalculateurs parmi les plus puissants d'aujourd'hui utilisent largement les GPU pour améliorer leurs performances.

Des enquêtes récentes sur les supercalculateurs les plus rapides ont montré que la plupart d'entre eux intègrent la technologie GPU. L'utilisation croissante des GPU pousse à mettre à jour les modèles de programmation existants pour qu'ils puissent tirer pleinement parti de ce que les GPU peuvent offrir.

#Intel SHMEM : Caractéristiques clés

Intel SHMEM est conçu pour fonctionner sans problème avec les GPU Intel et utilise le System-wide Compute Language (SYCL). SYCL est un modèle de programmation qui permet aux développeurs d'écrire du code pouvant s'exécuter sur différents types de matériel de différents fabricants. Cette capacité multiplateforme est un avantage considérable car elle augmente la flexibilité des applications et réduit la dépendance à un matériel spécifique.

Intel SHMEM apporte plusieurs fonctionnalités importantes :

1. Support de la communication GPU et hôte : Il permet aux programmes d'initier des opérations de communication à partir du CPU et du GPU, ce qui facilite l'optimisation des performances.

2. Opérations Collectives : Intel SHMEM prend en charge les opérations collectives, qui sont importantes pour les tâches où plusieurs éléments de traitement doivent travailler ensemble.

3. Support API pour l'appareil et l'hôte : Il dispose d'API pouvant être appelées à la fois depuis le GPU et le CPU, offrant une interface cohérente pour les programmeurs.

4. Collaboration des threads : La bibliothèque inclut des fonctionnalités permettant à plusieurs threads sur un GPU de travailler ensemble efficacement lors des transferts de données.

5. Gestion de la mémoire spécialisée : Intel SHMEM propose des moyens de gérer la mémoire située sur le GPU, optimisant les performances pour les transferts de données petits et grands.

#Programmer avec SYCL

SYCL simplifie la programmation pour des plateformes hétérogènes, où différents types de processeurs travaillent ensemble. Dans un programme SYCL, les développeurs peuvent déléguer des fonctions au GPU sous forme de noyaux de calcul parallèles. Cela signifie que de nombreuses opérations peuvent se dérouler simultanément, exploitant pleinement les capacités du GPU.

Dans SYCL, les données organisées en éléments de travail peuvent être regroupées en groupes de travail, ce qui permet un traitement parallèle organisé. Les développeurs peuvent concevoir leurs programmes pour paralléliser et optimiser automatiquement le flux d'exécution, améliorant ainsi les performances du système.

#Architecture d'Intel SHMEM

Intel SHMEM est conçu pour offrir des performances élevées dans des environnements de calcul exigeants. Il repose sur l'architecture du supercalculateur Aurora, qui comprend plusieurs GPU connectés via un réseau sophistiqué. Dans ce design, plusieurs GPU peuvent communiquer directement entre eux, facilitant un transfert de données rapide et efficace.

#Technologie Xe-Link

La connexion entre les GPU dans un système comme Aurora utilise une technologie appelée Xe-Link, qui permet une communication à faible latence entre les GPU. Cette technologie est cruciale car elle permet des transferts de données à haute vitesse qui améliorent les performances globales.

Intel SHMEM tire parti de cette architecture en optimisant les chemins de transfert de données en fonction de la taille et du type de données transférées. Pour les petits transferts de données, une communication directe peut être utilisée, tandis que les transferts plus importants peuvent tirer parti de méthodes plus complexes qui maximisent le débit.

#Communication entre l'hôte et le GPU

Intel SHMEM facilite la communication entre le CPU et le GPU. Lorsqu'un GPU doit initier une demande qui nécessite une entrée du CPU, il envoie un message au CPU, qui traite la demande et retourne le résultat. Cette communication utilise un système de files de messages spécialement conçu pour garantir que le processus est efficace et ne ralentit pas le système global.

#Gestion de la mémoire

La gestion de la mémoire est un aspect critique d'Intel SHMEM. Elle permet aux GPU d'avoir leur propre espace mémoire dédié tout en permettant l'accès à la mémoire hôte. Cette correspondance un-à-un simplifie le modèle de programmation et garantit que les données sont facilement disponibles pour chaque élément de traitement.

Intel SHMEM prend également en charge la création de régions mémoire situées dans la mémoire GPU, permettant une utilisation de la mémoire flexible et efficace. Ces régions mémoire peuvent être enregistrées et gérées tout au long du cycle de vie de l'application, améliorant encore les performances.

#Accès mémoire à distance et opérations collectives

Intel SHMEM inclut la capacité pour un élément de traitement de lire ou d'écrire dans la mémoire d'un autre. Cela s'appelle l'accès mémoire à distance (RMA). L'efficacité de ces opérations est cruciale pour les performances, surtout dans les applications nécessitant des transferts de données fréquents.

Les opérations collectives sont également prises en charge, permettant à des groupes d'éléments de traitement de collaborer lors des tâches. Ces opérations peuvent s'adapter en fonction de la topologie de communication, du nombre d'éléments de traitement impliqués et de la taille des données. L'objectif est de s'assurer que la méthode choisie pour effectuer l'opération est efficace pour la configuration spécifique du système.

#Évaluation des performances

Des métriques de performance pour Intel SHMEM ont été recueillies à l'aide de divers micro-benchmarks évaluant la vitesse et la bande passante dans différentes conditions. Ces évaluations montrent qu'Intel SHMEM fournit des performances efficaces, surtout pour les messages de petite à moyenne taille grâce à sa capacité à utiliser directement la mémoire GPU.

#Résultats des micro-benchmarking

Des expériences menées sur Intel SHMEM ont été conçues pour mesurer son efficacité par rapport aux approches traditionnelles. Les résultats indiquent que pour les petits messages, Intel SHMEM surpasse d'autres méthodes car il contourne la surcharge associée au transfert de données vers et depuis le CPU.

Au fur et à mesure que la taille du message augmente, les caractéristiques de performance changent, et différentes stratégies peuvent être utilisées, comme le passage à des transferts initiés par l'hôte qui peuvent tirer parti des moteurs de copie pour des tailles de données plus grandes.

#Conclusion

Intel SHMEM représente une avancée significative dans la communication efficace entre les environnements CPU et GPU. L'accent mis sur l'utilisation à la fois de l'accès direct à la mémoire et des opérations collectives marque un développement notable dans le paysage de la programmation pour l'informatique haute performance.

Alors que la demande pour des ressources computationnelles plus puissantes continue de croître, des outils comme Intel SHMEM joueront un rôle essentiel dans l'optimisation de l'utilisation du matériel moderne. En permettant aux développeurs d'écrire du code portable qui fonctionne sur différentes plateformes tout en tirant le meilleur parti des capacités avancées des GPU, Intel SHMEM est prêt à soutenir les développements futurs dans l'informatique haute performance.