Unidified Virtual Memory (UVM) introducerades nyligen på nyligen NVIDIA GPU:er. Genom programvaru- och hårdvarustöd ger UVM ett sammanhängande delat minne över hela heterogena noden och migrerar data när så är lämpligt. Den äldre CUDA programmeringsstilen är ungefär som äldre stora minnes UNIX-program som används för att direkt ladda och avlasta minnessegment. Nyare CUDA-program har börjat dra nytta av UVM av samma skäl av överlägsen programmerbarhet som UNIX-program för länge sedan bytte till att anta förekomsten av virtuellt minne. Därför kommer kontroll av UVM att bli allt viktigare, särskilt som NVIDIA CUDA fortsätter att få större popularitet: 87 av de 500 bästa superdatorerna i de senaste listorna är GPU-accelererade, med en nuvarande trend på ytterligare tio GPU-baserade superdatorer varje år. En ny skalbar kontrollmekanism, CRUM (Checkpoint-Restart för Unified Memory), visas för hybrid CUDA/MPI beräkningar över flera datornoder. CRUM stöder en snabb, kluven kontroll, som oftast överlappar CUDA-beräkningen med lagring av checkpoint-avbildningen i stabil lagring. Omkostnaderna för att använda CRUM är i genomsnitt 6%, och tiden för gaffelkontroll anses vara en faktor på upp till 40 gånger mindre än traditionell, synkron kontroll.
Paper REF föreslår en CRUM-mekanism (Checkpoint-Restart för Unified Memory) som gör det möjligt att kläcka checkpointing för Unified Memory med överlappningar som skriver ner en kontrollpunkt under programmets genomförande.
CRUM: Checkpoint-Restart Support for CUDA's Unified Memory
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}