Abstract-Hantera minne mellan CPU och GPU är en stor utmaning i GPU dator. En programmeringsmodell, Uniified Memory Access (UMA), har nyligen införts av Nvidia för att förenkla komplexiteten i minneshantering samtidigt som man hävdar god prestanda. I detta dokument undersöker vi denna programmeringsmodell och utvärderar dess prestanda- och programmeringsmodellförenklingar utifrån våra experimentella resultat. Vi finner att utöver on-demand dataöverföringar till CPU, GPU kan också begära delmängder av data som den kräver på begäran. Denna funktion gör det möjligt för UMA att överträffa fullständiga dataöverföringsmetoder för vissa parallella applikationer och små datastorlekar. Vi finner dock också att för majoriteten av applikationer och minnesaccess mönster, prestanda overheads i samband med UMA är betydande, medan förenklingarna till programmeringsmodellen begränsar flexibilitet för att lägga till framtida optimeringar.
I papper REF undersökte författarna Uniified Memory Access prestanda i CUDA.
An investigation of Unified Memory Access performance in CUDA
{'venue': '2014 IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC)', 'journal': '2014 IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}