NVIDIA CUDA MPS：提升GPU利用率的多进程服务技术

标题 "IMPROVING GPU UTILIZATION WITH MULTI-PROCESS SERVICE (MPS)" 是一篇关于如何通过NVIDIA CUDA Multi-Process Service (MPS) 提升GPU性能和利用率的专业技术文档。CUDA MPS是NVIDIA提供的一项功能，旨在让多个CUDA进程共享同一GPU资源，从而实现更高效的并行计算。本文将探讨以下几个关键知识点： 1. **GPU并行性与CPU并行性区分**：文档中提到了GPU的并行化部分、CPU的并行部分以及串行部分，强调了在不同场景下，如N=4, N=2, N=1和N=8的进程数量情况下，如何划分任务以最大化GPU的利用效率。 2. **多核CPU与GPU加速**：对于多核心CPU，文章可能讨论了单纯使用CPU的并行处理能力与引入GPU加速的对比，以及在有Hyper-Q/MPS的支持下，如何提升整体性能。 3. **Hyper-Q/MPS架构改变**：Hyper-Q是NVIDIA硬件变化的关键组成部分，它允许在同一GPU上同时处理多个CUDA kernel，从而增加了并发执行的能力。这对于提高GPU的吞吐量和响应速度至关重要。 4. **CUDA MPS的工作原理**：MPS允许多个进程分配到GPU的不同部分，每个进程负责一部分计算任务，这样可以实现kernel和内存复制操作的交错，进一步提升GPU的利用率。 5. **硬件需求**：该功能在Linux系统上运行，需要支持统一虚拟地址空间（Unified Virtual Addressing）以及至少CUDA 5.5版本的工具包，并且要求GPU具备compute capability 3.5或更高版本，以确保兼容性和性能。 6. **限制与架构调整**：MPS服务器受到独家模式的限制，这意味着在使用MPS时，服务器的角色更为关键。GPU需要进行特定的架构调整来支持这一特性。 7. **MPI应用的强扩展性**：文章还可能涉及多进程服务对大规模分布式计算应用（如Message Passing Interface, MPI）的性能优化，包括如何实现性能的线性或接近线性增长。 通过学习这些内容，读者可以了解如何在实际开发中有效地利用CUDA MPS来提升GPU资源的使用效率，适用于需要高性能计算和GPU密集型任务的场景。