使用MPI进行多GPU编程与NVIDIA CUDA MPS

"S8314_Multi_GPU_Programming_with_MPI.pdf" 是一份关于使用MPI（Message Passing Interface）进行多GPU编程的资料，重点介绍了NVIDIA CUDA Multi-Process Service (MPS)如何加速多进程服务。 在高性能计算领域，GPU（图形处理器）已经成为并行计算的关键组件，特别是NVIDIA的CUDA平台，它为开发者提供了直接编程GPU的能力。MPI是实现分布式计算系统中进程间通信的标准协议，它可以使得多台计算机上的多个进程协同工作，处理大规模计算任务。 本资料中，Cheng Yi，作为NVIDIA的高级解决方案架构师，探讨了如何结合MPI与CUDA来实现跨GPU的通信。图示展示了一个典型的节点网络，每个节点包含CPU、GPU、内存和InfiniBand（高速网络技术）连接，通过PCIe交换机互连。这种架构允许GPU之间的数据交换，而不仅仅是局限于CPU。 文档提到的学习目标包括理解什么是MPI，以及如何利用MPI进行CUDA和OpenACC环境下的GPU间通信。CUDA-aware MPI是一种优化的MPI实现，它能够直接感知GPU内存，从而减少了数据在GPU和CPU之间传输的开销。这提升了效率，因为数据可以直接在GPU之间传递，而不是先回传到CPU再转发。 NVIDIA CUDA Multi-Process Service (MPS) 是一种特殊的服务，它允许多个独立的GPU应用在同一个GPU上同时运行。通过MPS，多个CUDA进程可以共享一个GPU，从而提高资源利用率和并行处理能力。学习如何配置和使用MPS是提升GPU集群性能的重要一环。 此外，资料还将教授如何在MPI环境中使用NVIDIA的工具，这些工具能够帮助开发者更好地调试、性能分析和优化MPI应用。隐藏MPI通信时间是提高整体应用性能的关键，通过智能调度和优化通信模式，可以减少等待时间，增加计算效率。 这份资料深入浅出地介绍了在大规模计算环境中如何有效利用MPI和CUDA MPS进行多GPU编程，对于希望提升GPU并行计算性能的开发者具有极高的参考价值。