硬科技:GPU虛擬化為何超級難搞(上)

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硬科技GPU虛擬化為何超級難搞(上)
硬科技GPU虛擬化為何超級難搞(上)
by 痴漢水球
2020.10.21 04:51PM
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照片中跟英偉達有關包含了英偉達、索泰GeForce GTX
660 NVIDIA、NVIDIA GeForce GTX TITAN系列、GeForce GTX 660
Ti、英偉達
專家觀點
硬科技
CPU
gpu
vmware
x86
硬科技
筆者很久以前用了6篇文章簡單解釋x86電腦虛擬化的困難之處與解決方案但留下了1個尚未完成的結尾相較於「比較單純」的CPU「GPU虛擬化」更是個值得大書特書的複雜議題絕對只有站在時代浪頭的科科們才有權獨享。
所以筆者試圖用僅僅3篇的規模簡單解釋GPU虛擬化究竟有哪些棘手的挑戰。為了避免混淆相關術語(Terminology)也優先採用VMware和NVIDIA的東西畢竟十幾年的光陰過去了在這個領域的領導者依舊是他們2家。
> 硬科技為何x86的虛擬化這麼難搞(上)
> 硬科技為何x86的虛擬化這麼難搞(中)
> 硬科技為何x86的虛擬化這麼難搞(下)
> 硬科技x86虛擬化由內到外還是繼續難搞(上)
> 硬科技x86虛擬化由內到外還是繼續難搞(中)
> 硬科技x86虛擬化由內到外還是繼續難搞(下)
在遙遠的20年或更早之前就應用層面來看顯示卡就像隻荒野孤狼某個應用程式一旦要上下其手如執行亟需3D運算資源的遊戲就得全權佔有油門踩到底再加上過去缺乏統一的3D
API規範與相對應的GPU指令集架構形同作業系統眼中的化外之民。
VMware曾在2005年4月首度在其Workstation
5.0加入實驗性(不保證穩定度和性能表現)3D虛擬化功能2008年導入於Workstation
6.5和Fusion
2.0的SVGA則是首次嘗試GPU共享虛擬化。後來被Oracle併購的Sun其以功能強大又免費而著稱的VirtualBox到了2009年6月的3.0版,才有比較像樣(但毛病還是不少)的DirectX
8/9和OpenGL 2.0支援度。
照片中提到了Virtual Graphics Stack、App、VMware SVGA
Driver包含了組織、的VMware、虛擬化、虛擬機、I /
O虛擬化
就算不提虛擬機作業系統要「充分掌握」GPU也是一件難事。其實2006年底的Windows
Vista有一件少人記得的大事將繪圖記憶體納入分頁(Paging)管理機制。為何微軟當時要這樣做因為導入3D化的GUI後意味著將會有大量應用程式須同時使用顯示卡多工作業系統絕對有直接管理顯示記憶體內容的必要性這就是Windows
Vista之後華麗的Flip 3D介面的技術基礎。
更進一步各位科科可用力回想一件事Windows是何時才能在工作管理員看到GPU每個在驅動程式層面、由不同功能模組化身的不同引擎(Engine)答案是Windows
10秋季創作者更新1709版本足足是Windows
Vista上市的10年之後還發生過使用率測不準的狀況這也充分證明了要讓GPU可被作業系統或虛擬機Hypervisor完全掌控困難度究竟有多高。
那麼GPU虛擬化到底是哪裡難搞原因很複雜也很簡單。
一、不像CPUGPU並沒有統一的指令集標準即使單一廠商的歷代產品之間也是天差地遠(到了AMD的GCN和NVIDIA的Fermi後才算「勉強」大致穩定下來)硬體規格的混亂度就更不用講了配合持續推陳出新的3D
APIGPU的硬體架構演進遠比CPU迅速且激進歷代GPU架構幾乎各自有其獨特的執行狀態格式硬體底層的技術細節更是高度商業機密外人難以一窺其全貌。
照片中提到了RADEON™ ARCHITECTURAL ADVANCES、OF PROGRAMMABLE
GRAPHICS、PRE 2000包含了進化架構和、迪蘭恆進Radeon RX
5700 XT、AMD Vega、Advanced Micro Devices公司、AMD公司
也因此套句VMware的說法GPU的驅動程式本質上也是1套編譯器(Compiler)管你GPU硬體採用哪種阿貓阿狗怪異指令集將中間碼(Immediate)編譯成符合3D
API規範的二進位執行檔即可所以科科一定不難理解為何指令集層面的Bug會造成CPU的大麻煩但GPU卻有機會用驅動程式「蓋掉」的道理你有聽說過那顆x86
CPU需要先安裝驅動程式才能開機的嗎
照片中提到了Unique challenges、• API、The OpenGL
IMachine包含了角度、產品設計、產品、儀表、線
順便一題要如何「因應來自於客戶的強烈要求開源繪圖驅動程式並隱藏硬體架構細節」也是擺在NVIDIA和AMD眼前的大難題。假以時日這2間廠商的旗艦GPU都偷偷塞了顆可自我開機的ARM指令集相容處理器(筆者故意不點破,請各位科科細細思量),也不是太讓人感到意外的發展。
二、如同多工作業系統高效能的虛擬化奠基於「可迅速收集系統運行狀態資訊並高速切換執行內容」這也是科科們應當熟悉的x86
CPU虛擬化的基本原理作業系統教科書絕對會提到的Context
Switch。
但這些年來因水漲船高的可程式化3D
API與其定義的繪圖管線複雜度也持續破表動輒數百個程式進入點和不同的程式語言規範加上GPU在硬體實作層面帶來的龐大運算單元規模、如紡紗機般千絲萬縷的多重執行緒、數以萬計的資料暫存器檔案都讓GPU能像CPU一樣的「換位子馬上跟著換腦袋」成為不可能的任務。
> 淺談GPU到底是什麼不同的運算型態
> 淺談GPU到底是什麼兼具SIMD與MIMD優點的SIMT
> 淺談GPU到底是什麼走向汎用化的GPGPU
別的不提在2008年也就是VMware發表 ”GPU
Virtualization on VMwares Hosted I/O Architecture”
一文並公佈SVGA之時那時最具代表性的旗艦GPU是14億電晶體的NVIDIA
GTX280(CPU則是將近3億電晶體的Intel Core 2 Duo
“Penryn”)。
照片中提到了How much computation?、NVIDIA GeForce GTX
280:、1.4 billion transistors包含了中央處理器、GeForce
200系列、中央處理器、英偉達、圖形處理單元
根據VMware的說法那時的GPU硬體狀態的紀錄資訊量就是
“GB” 等級切換「整顆」GPU的Context
Switch的時間成本之高完全讓人連想都不敢想。反觀Intel的Penryn包含全部指令集架構(如暫存器的資料)和大多數處理器微架構(像執行單元的內容)1個CPU核心的狀態也只不過需要8kB而已根本天差地遠。結果就是CPU的Context
Switch或虛擬機切換可能僅僅需要幾個nsGPU卻是好幾百個ns甚至上看ms這也讓虛擬GPU的調度策略變成1個難搞的議題。
不過俗語說的好出來混的總是要還既然時下已經四處可見所謂的「雲端GPU」這10幾年來各家廠商也是一步一腳印的見招拆拆、提出解決方案而VMware早在2008年就確立了GPU虛擬化的技術走向遠比很多人認知中的時間點還要早很多年。科科。
是科科就要追蹤 硬科技
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NVIDIA
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痴漢水球
不良單身中年男子從雜誌業逃難至產業界不知不覺已歷十多年光陰從最沒實力技術編輯、轉型成最沒能力產品經理仍無豐功偉業可供說嘴反倒敗戰血淚磬竹難書據說著作等身現從事工業電腦產業現在只關心何時日本旅行次數可以達陣70次。個人部落格https://molesterwaterball.blogspot.com/
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