В преддверии ежегодной Международной конференции для высокопроизводительных вычислительных систем, сетей, хранения и анализа, более известной как SC, Nvidia объявила о своей новой версии CUDA, CUDA 6. В то время как в самых последних обновлениях CUDA было довольно много новых функций, CUDA 6 будет главным образом сосредоточена на нескольких элементах, которые могут быть весьма важными.
Самой большой новостью, безусловно, является поддержка единой памяти в CUDA. В то время как CUDA 4 уже имела поддержку объединенной виртуальной адресации, которая позволила x86 и GPU памяти рассматриваться вместе в едином пространстве, это было только упрощенное управление памятью и по-прежнему требовало копирования памяти, чтобы позволить GPU работать с ней.
С CUDA 6, Nvidia перешла к устранению такой проблемы, как копирование памяти путем внедрения единой системы памяти поверх существующей структуры пула памяти. В принципе, единая память позволяет программистам получить доступ к любому ресурсу или адресу в рамках доступного адресного пространства, независимо от места, где он расположен, и на самом деле использовать его без необходимости копировать.
Хотя это не решает технические ограничения, которые требуют копирования памяти, такие как ограниченная пропускная способность и задержки PCI, оно перемещает управление памятью на CUDA, таким образом делая жизнь программиста намного легче.
В основном это не решает никаких проблем с производительностью, а просто упрощает программирование для CUDA. Этот шаг сделан для того, чтобы CUDA-программирование стало более доступным для более широкой аудитории.
Nvidia не пролила свет относительно влияния на производительность, и в то время как ручное управление памятью по-прежнему присутствует, единая память CUDA, безусловно, должна обеспечить определенный небольшой прирост производительности.
Nvidia также сообщала, что в то время, как мы в настоящее время видим программную реализацию единой памяти в CUDA, Maxwell, скорее всего, будет иметь своего рода аппаратные функции для реализации единой памяти, таким образом удаляя любые потери производительности и, скорее всего, будет делать это гораздо лучше, чем программное решение с CUDA 6.
Чтобы написать здесь комментарий необходимо