虽然PIM可以有缓解内存墙的问题,但是PIM设计面临着一系列技术和工程上的挑战,这些挑战直接影响着PIM技术的实用化和广泛应用:
地址翻译与操作映射:
在传统计算机体系结构中,地址空间由操作系统管理和调度,通过虚拟地址到物理地址的转换确保程序正确访问内存资源。然而,在PIM环境中,由于计算发生在内存内部,直接操作物理地址,因此需要一种有效的地址翻译和映射机制来确保PIM操作能够正确寻址和处理操作数。这包括如何在不引入过多开销的情况下,将应用程序的逻辑地址或虚拟地址转换为PIM单元可以直接理解的物理地址,以及如何合理组织和映射操作以最大化利用PIM架构的并行处理能力。工作负载分析与应用识别:
不是所有应用程序或其所有部分都适合或能从PIM技术中获益。识别那些能够有效利用PIM特点(如数据局部性、大规模并行处理)的计算密集型应用或应用片段至关重要。这要求进行深入的工作负载分析,理解应用程序的访问模式、数据依赖关系、计算特性等,以便精准识别出能被PIM加速的代码段,并设计相应的PIM指令集、编译器优化策略和运行时调度机制。一致性问题:
当多个计算单元(包括CPU核心、GPU和其他PIM单元)同时访问共享数据时,保持数据一致性是一项关键挑战。PIM设计需要集成有效的缓存一致性协议、数据同步机制以及事务处理机制,以确保在并发执行PIM操作时,数据状态的一致性和完整性得到维护。能效与散热管理:
尽管PIM通过减少数据搬运提高了整体能效,但增加的计算元件可能会增加内存子系统的功耗和发热量。设计者需精心权衡计算与存储资源的配比,优化电路设计,采用低功耗工艺和架构,以及开发先进的散热解决方案,以确保PIM系统在提供高性能的同时,保持良好的能效比和热稳定性。
PIM设计涉及多方面的技术挑战,需要从硬件架构、软件栈、系统集成等角度进行全面考虑和创新性解决。克服这些挑战对于充分发挥PIM技术的潜力,推动其在实际应用中的广泛部署至关重要。
参考文献:
Memories - Materials, Devices, Circuits and Systems:A survey on processing-in-memory techniques: Advances and challenges
https://semiconductor.samsung.com/news-events/tech-blog/hbm-pim-cutting-edge-memory-technology-to-accelerate-next-generation-ai/
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