Memoria Transaccional Hardware en Memoria Local de GPU

Abstract

Los aceleradores gráficos (GPUs) se han convertido en procesadores de prop ́osito general muy populares para el cómputo de aplicaciones que presen- tan un gran paralelismo de datos. Su modelo de ejecución SIMT (Single Instruction - Multiple Thread) y su jerarquía de memoria son piezas clave en la alta eficiencia de estas arquitecturas, que permiten el manejo de cientos o miles de hilos de ejecución. La jerarquía de memoria está dividida en dos espacios direccionables: Una memoria local, pequeña, rápida y visible por un subconjunto de los hilos en ejecución; y una memoria global, mayor, más lenta y visible por todos los hilos. Sin embargo, el modelo de programación SIMT no es eficiente cuando hay que sincronizar este desbordante número de hilos para garantizar exclusión mútua en una sección crítica. Utilizar atómicos para implementar cerrojos es problemático e ineficiente en este tipo de modelo de programación. La memoria transaccional (TM) ha sido propuesta como una alternativa más fiable y eficiente que los cerrojos para esta sincronización. Con TM, se permite el acceso especulativo a la sección crítica, registrando los accesos a memoria, deshaciendo los cambios de aquellos hilos que han tenido un conflicto y reiniciando su ejecución. En este trabajo presentamos una solución TM hardware que sincroniza aquellos hilos de ejecución que comparten la memoria local. En las pruebas realizadas, el uso de TM permite conseguir aceleraciones superiores a las soluciones basadas en cerrojos de grano grueso, así como igualar a aquellas basadas en cerrojos de grano fino, pero con un menor esfuerzo de programación.