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1. 引言

随着异构计算的普及,GPU已成为高性能计算、人工智能等领域不可或缺的算力资源。AMD ROCm平台通过HSA(Heterogeneous System Architecture)标准,打通了CPU与GPU的协作壁垒。KFD(Kernel Fusion Driver)作为AMD GPU的内核驱动,承担着设备管理、内存分配、任务调度、事件同步等核心职责。而libhsakmt库则作为KFD的用户态“thunk”库,向上层HSA Runtime和应用程序提供了统一、易用的API接口,极大简化了用户与底层硬件的交互复杂度。

本文将围绕libhsakmt的核心功能,结合源码结构与典型应用场景,系统阐述其在设备实例管理、内存管理、任务调度、事件同步、数据传输等方面的组件。

2. HSA与KFD驱动架构概览

2.1 HSA架构简介

HSA(异构系统架构)是一套开放标准,旨在实现CPU、GPU等多种处理器的高效协作。其核心思想是通过统一的内存模型、任务调度和同步机制,消除传统CPU-GPU编程中的数据拷贝和同步瓶颈。

2.2 KFD驱动的作用

KFD(Kernel Fusion Driver)是AMD ROCm平台的内核模块,主要负责:

  • GPU设备的发现与管理

  • 进程与设备上下文的建立

  • 显存与共享内存的分配与回收

  • 任务队列的调度与执行

  • 事件与信号的同步与通知

  • 主机与设备间的数据传输

KFD通过字符设备(如/dev/kfd)向用户空间暴露接口,用户空间库(如libhsakmt)通过ioctl等机制与KFD通信。

2.3 libhsakmt的定位

libhsakmt作为KFD的用户态支撑库,承担着以下职责:

  • 封装KFD的ioctl调用,向上层提供C API

  • 管理设备实例、内存、队列、事件等资源

  • 维护进程与线程安全

  • 屏蔽不同硬件与内核版本的差异

  • 提供调试、性能计数等扩展功能

熟悉图形驱动的朋友,libhsakmt在软件栈中的位置就是libdrm的在图形栈中的位置,都是与内核态驱动交互。

具体功能描述如下:

创建和销毁设备实例:用户可以使用KFD驱动提供的API创建和销毁KFD设备实例。设备实例代表一个GPU设备,用户可以在该实例上执行计算任务。libhaskmt在打开/dev/kfd字符设别后,会使用topology相关的API(系统与节点属性发现)进行设备的具体初始化。

内存管理:KFD驱动提供了内存管理的功能,用户可以使用libhsakmt的API在GPU设备上分配和释放内存。libhsakmt支持多种类型的内存分配与管理,每种内存类型通过HsaMemoryProperties结构体描述,包含物理地址、大小、类型、可见性等属性。内存管理可以细分为几个功能组:

功能组功能概述
alloc/free内存的申请和释放,这里的内存包括RAM(GTT, CPU RAM),VRAM
mmap/munmap内存的map,让CPU\GPU能够以自己的视角访问内存
copy实现CPU-GPU,GPU-GPU间的数据拷贝

register/unregister

userptr的支持。把进程用户态的指针注册给GPU,让GPU可以直接访问这些指针,简化编程
svmshared virtual memory功能。让CPU和GPU使用相同的虚拟地址进行访问

任务调度与执行:HSA架构采用队列(Queue)机制实现任务调度。每个队列对应一个ring buffer,用户将计算任务包(例如AQL Packet、PM4 Packet)写入队列,GPU异步消费。libhsakmt中的Queue被称为“User Queue",因为直接由用户态操作,不需要内核参与调度。

事件通知和同步:KFD驱动支持事件(Event)机制,用户可注册事件回调函数,实现任务完成、错误、信号等的异步通知。事件机制是实现任务同步与控制的基础。

事件机制与任务队列紧密结合,用户可在任务包中嵌入事件信号,实现任务完成后的自动通知。libhsakmt负责事件与队列的关联管理,确保同步的准确性与高效性。

数据传输:KFD驱动提供了数据传输的功能,用户可以使用API在主机内存和GPU内存之间进行数据传输。这可以实现主机与GPU之间的数据共享和交互。

这些功能使得用户能够更方便地利用GPU设备进行计算和数据处理。

3. 典型调用流程与应用场景

3.1 设备初始化与属性查询

  1. 应用调用hsaKmtOpenKFD,libhsakmt完成设备文件打开、环境变量初始化、拓扑快照等操作。

  2. 应用调用hsaKmtAcquireSystemProperties获取系统属性,libhsakmt返回缓存的拓扑快照。

  3. 应用调用hsaKmtGetNodeProperties等接口获取各节点详细属性。

3.2 内存分配与数据传输

  1. 应用调用hsaKmtAllocMemory分配GPU显存或共享内存。

  2. 应用调用hsaKmtCopyMemory实现主机与GPU间的数据拷贝。

  3. 应用调用hsaKmtMapMemoryToGPUNodes实现多节点内存映射。

3.3 任务队列与事件同步

  1. 应用调用hsaKmtCreateQueue创建任务队列。

  2. 应用将AQL任务包写入队列,提交给GPU执行。

  3. 应用调用hsaKmtCreateEvent注册事件,等待任务完成通知。

  4. 应用调用hsaKmtWaitOnEvent实现任务同步与控制。

3.4 多GPU与多进程协作

  1. 应用为每个GPU创建独立队列,实现任务的负载均衡与并行执行。

  2. 应用通过fork创建子进程,libhsakmt自动处理资源继承与清理,确保多进程协作的安全性。

4. 总结

libhsakmt库的代码量虽然不大,但作为AMD ROCm平台HSA驱动的用户态支撑库,在设备实例管理、内存分配、任务调度、事件同步、数据传输等方面实现了高效、健壮、可扩展的机制。该库是理解AMD HSA机制设计和实现原理的核心库,对于理解KFD内核驱动和上层ROCR(基于libhsakmt API封装的C++类库)的实现有着关键作用。

 

http://www.dtcms.com/a/617223.html

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