Nvidia和IBM计划将GPU直接连接到SSD
发布时间：2024-05-20 20:51:45 作者：玩站小弟 
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我要评论Nvidia和IBM计划将GPU直接连接到SSD2022-03-17 10:45:32贡阳邦导读 Nvidia、IBM和研究人员制定了一项计划，让从事机器学习工作的人的生活更轻松：将GPU直接连接到S
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Nvidia和IBM计划将GPU直接连接到SSD
贡阳邦导读 Nvidia、计划将IBM和研究人员制定了一项计划，直接让从事机器学习工作的连接人的生活更轻松：将GPU直接连接到SSD。在一篇研究论文中详细介绍了这个想法，计划将称为大加速器内存(BaM)，直接涉及将GPU直接连接到大量SSD存储，连接帮助消除ML训练和其他密集型任务的计划将瓶颈。研究人员写道：BaM通过让GPU线程按需读取或写入少量数据(由计算决定)来缓解I O流量放大。直接BaM的连接目标是扩展GPU内存容Nvidia、IBM和研究人员制定了一项计划，计划将让从事机器学习工作的直接人的生活更轻松：将GPU直接连接到SSD。在一篇研究论文中详细介绍了这个想法，连接称为大加速器内存(BaM)，计划将涉及将GPU直接连接到大量SSD存储，直接帮助消除ML训练和其他密集型任务的连接瓶颈。
研究人员写道：“BaM通过让GPU线程按需读取或写入少量数据(由计算决定)来缓解I/O流量放大。”
“BaM的目标是扩展GPU内存容量并增强有效的存储访问带宽，同时为GPU线程提供高级抽象，以便轻松按需、细粒度地访问扩展内存层次结构中的海量数据结构。”
最终目标是减少对NvidiaGPU和硬件加速通用CPU的依赖。通过允许NvidiaGPU直接访问存储，然后对其进行处理，这项工作正在由最专业的可用工具执行。
WhamBaM上阿朗
技术细节非常复杂(如果这是您的领域，我们建议您阅读论文)，但要点是双重的。
BaM使用由软件管理的GPU内存缓存以及一个库，其中GPU线程可以直接请求存储在NVMeSSD上的数据。之间的移动信息由GPU处理。
最终结果是机器学习训练和其他密集活动可以更快地访问数据，更重要的是，以有助于工作负载的特定方式访问数据。在测试中，这一点得到了证实：GPU和SSD可以很好地协同工作，快速传输数据。
团队计划最终开源他们的硬件和软件设计，这对ML社区来说是一个巨大的胜利。
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