【NVIDIA GTC2022】揭秘 Jetson 上的统一内存

发布网友发布时间：2024-10-15 11:28

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热心网友时间：2024-10-26 00:24

在NVIDIA GTC2022的讲座[SE2600]中，Jetson的特色在于其集成的GPU设计，这里的统一内存与传统独立GPU的内存系统有着显著不同。独立GPU通常拥有独立于CPU的显存，导致数据在CPU、内存和GPU内存间频繁迁移，成为性能瓶颈。讲座旨在帮助数据科学家、研究人员和开发人员理解Jetson内存架构的独特性。

课程内容主要针对Jetson开发者，无需专业知识，通过探讨统一内存的含义和使用方式，演示如何在Python代码中调整以适应Jetson。从基础的向量加法示例开始，逐步扩展到使用TensorRT优化神经网络推理。讲座强调，尽管统一内存简化了内存管理，但它并不是性能提升的唯一因素，而是提升了程序员的编写效率和代码简洁性。

传统的独立GPU架构中，CPU和GPU通过PCIe连接，每个组件有自己的内存，数据传输涉及显存复制，增加了代码复杂性。而在Jetson上，统一内存消除了显存复制的必要，简化了开发过程。例如，使用PyCUDA的示例中，通过统一内存，不再需要为Host和Device分配额外内存，减少了样板代码。

Jetson的统一内存是物理层面的真正集成，与CUDA 6.0引入的虚拟统一内存概念不同。Jetson的统一内存意味着GPU和CPU共享同一物理存储器，这使得内存操作更为直接，减少了内存复制，尤其是在内存有限的Jetson平台上，性能和内存使用效率显著提升。

讲座还提到了Pinned Memory，这是一种在Jetson上进一步利用物理统一内存的方式，但需要更深入的内存管理知识。通过比较统一内存和Pinned Memory，讲座鼓励开发者根据具体应用评估内存选择，以实现最佳性能。

讲座的最后，分享了TensorRT优化神经网络推理的例子，展示了如何调整代码以在Jetson上运行，以及如何利用TensorRT引擎进行高效推理。整体上，Jetson的统一内存提供了显著的便利性和性能优化，值得开发者充分利用。