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为什么不能直接从外存加载到显存上？？

news 2025/10/18 14:37:18

您这个问题问到了计算机体系结构的核心——速度与成本的权衡，以及硬件架构的限制。

模型不能直接从外存加载到显存，而必须经过内存，主要原因有以下几点，我们从慢到快一步步分析：

这是最直观的原因。我们来看一下大致的速度对比（数字为近似值，用于表示量级）：

问题所在：
如果让显存（目标）直接从一个速度只有7GB/s的外存（源）读取数据，就如同让一辆F1赛车（GPU）在一条乡间小路上（SSD到GPU的路径）行驶。赛车的极速毫无用武之地，它会被前方缓慢的数据流死死堵住。

内存的作用：内存作为中间缓冲区，它的速度（~100GB/s）比SSD快一个数量级。数据可以先被快速地从SSD“搬运”到内存，形成一个高速的数据预备队。然后，GPU就可以利用其极高的显存带宽，从内存中飞速地将数据“抓取”到显存中。

简单来说：内存充当了一个“蓄水池”或“集结区”，缓冲了慢速外存和高速GPU之间的巨大速度差。

计算机的硬件不是可以随意连通的，它遵循严格的架构。

CPU是系统的管理者：所有I/O操作（包括读写硬盘、网络通信）都必须由CPU来发起和控制。GPU不能直接对硬盘说“把数据给我”。
PCIe总线是主干道：CPU、内存、GPU（通过PCIe插槽）、SSD（通过M.2接口，本质也是PCIe）都连接在PCIe总线上。
DMA：为了解放CPU，有一种叫直接内存访问 的技术。它可以让设备（如GPU）在不经过CPU的情况下，直接从内存中搬运数据。这是非常高效的。
- 关键点：DMA的源和目标地址通常必须是内存。GPU可以发起DMA操作，从系统内存 直接传输数据到显存。但GPU无法发起一个从NVMe SSD 到显存的DMA操作。

数据流的正确路径：
SSD -> (在CPU控制下，通过PCIe) -> 系统内存 -> (GPU发起DMA，通过PCIe) -> 显存

任何试图绕过内存的路径，在当前的标准化硬件架构下都是不被支持的。

CPU管理着系统的物理内存地址空间。硬盘上的数据没有“地址”，它只有“逻辑块地址”。当数据从硬盘加载时，它必须被放置到由CPU管理的物理内存页中，才能被其他硬件组件（如GPU）访问。

GPU在访问系统资源时，它看到的是CPU映射给它的那部分内存地址。它无法直接寻址硬盘的存储单元。

您的问题非常有前瞻性。业界确实正在努力打破这个瓶颈，这就是 NVLink 和 CXL 等技术出现的原因。

GPU Direct Storage：这正是为了尽可能接近“从外存直接加载到显存”而设计的技术。
它如何工作？
1. GPU驱动程序向操作系统申请，让NVMe SSD和GPU显存之间建立一条直接的DMA路径。
2. 数据从SSD读出后，仍然会经过PCIe总线，但它绕过系统内存的拷贝，直接进入GPU的显存。
优势：
- 降低延迟：减少了一次数据拷贝。
- 解放CPU和内存带宽：CPU不需要参与数据搬运，内存带宽也被节省出来用于其他任务。
- 对于加载超大的模型文件，这种优化效果非常明显。

请注意：即使有GDS，数据流仍然是 SSD -> PCIe -> 显存，它只是避免了在系统内存中做一个临时副本，但并没有改变底层PCIe的硬件连接方式。

CXL 是一种更革命性的互联协议，它旨在实现更高效的内存一致性。
在未来，基于CXL的内存池有可能让GPU、CPU甚至SSD共享一个巨大的、统一的池化内存地址空间。到那时，“内存”和“显存”的界限可能会变得模糊，数据搬运的概念也将被重新定义。

为什么内存是快速的模型加载缓冲区？为什么不能直连？

速度匹配：内存填补了外存和显存之间的巨大速度鸿沟，作为一个高速缓冲区，让GPU能全速加载数据。
架构限制：在标准的x86/PC架构下，CPU是所有I/O操作的控制中心，而DMA等高效数据传输机制通常只允许在内存和设备之间进行。GPU无法直接控制硬盘。
地址空间：数据必须被加载到CPU管理的物理内存地址空间中，才能被系统内的其他设备访问。

所以，您可以将内存理解为整个计算机系统的 “中央交通枢纽” 或 “数据调度中心” ，所有需要高速交换的数据，几乎都必须经过这里。而像GPU Direct Storage这样的技术，则是在不改变核心架构的前提下，为特定的“特快专列”开辟了一条更高效的“绿色通道”。