越来越多的数据中心和其他高性能计算环境开始使用GPU，因为GPU能够快速处理深度学习和机器学习应用中生成的大量数据。不过，就像许多可提高应用性能的新型数据中心创新一样，这项创新也暴露出新的系统瓶颈。在这些应用中，用于提高系统性能的新兴架构涉及通过一个PCIe®结构在多个主机之间共享系统资源。
PCIe标准（特别是其基于树的传统层级）会限制资源共享的实现方式（和实现程度）。不过，可以实现一种低延时的高速结构方法，这种方法允许在多个主机之间共享大量GPU和NVMe SSD，同时仍支持标准系统驱动程序。
PCIe结构方法采用动态分区和多主机单根I/O虚拟化（SR-IOV）共享。各PCIe结构之间可直接路由点对点传输。这样便可为点对点传输提供最佳路由，减少根端口拥塞，并且更有效地平衡CPU资源的负载。
传统上，GPU传输必须访问CPU的系统存储器，这会导致端点之间发生存储器共享争用。 当GPU使用其共享的存储器映射资源而不是CPU存储器时，它可以在本地提取数据，无需先通过CPU传递数据。这消除了跳线和链路以及由此产生的延时，从而使GPU能够更高效地处理数据。
PCIe的固有限制
PCIe主层级是一个树形结构，其中的每个域都有一个根联合体，从该点可扩展到“叶子”，这些“叶子”通过交换网和桥接器到达端点。链路的严格层级和方向性给多主机、多交换网系统带来了成本高昂的设计要求。
图1——多主机拓扑
以图1所示的系统为例。要符合PCIe的层级，主机1必须在交换网1中有一个专用的下行端口，该端口连接到交换网2中的专用上行端口。它还需要在交换网2中有一个专用的下行端口，该端口连接到交换网3中的专用上行端口，依此类推。主机2和主机3也有类似的要求，如图2所示。
图2——每个主机的层级要求
即使是基于PCIe树形结构的最基本系统，也需要各交换网之间有三个链路专用于每个主机的PCIe拓扑。而且，由于主机之间无法共享这些链路，因此系统会很快变得极为低效。
此外，符合PCIe的典型层级只有一个根端口，而且尽管“多根I/O虚拟化和共享”规范中支持多个根，但它会使设计更复杂，并且当前不受主流CPU支持。结果会造成未使用的PCIe设备（即端点）滞留在其分配到的主机中。不难想象，这在采用多个GPU、存储设备及其控制器以及交换网的大型系统中会变得多么低效。
例如，如果第一个主机（主机1）已经消耗了所有计算资源，而主机2和3未充分利用资源，则显然希望主机1访问这些资源。但主机1无法这样做，因为这些资源在它的层级域之外，因此会发生滞留。非透明桥接（NTB）是这种问题的一个潜在解决方案，但由于每种类型的共享PCIe设备都需要非标准驱动程序和软件，因此这同样会使系统变得复杂。更好的方法是使用PCIe结构，这种结构允许标准PCIe拓扑容纳多个可访问每个端点的主机。
实施方法
系统使用一个PCIe结构交换网（本例中为Microchip Switchtec® PAX系列的成员）在两个独立但可透明互操作的域中实现：即包含所有端点和结构链路的结构域以及每个主机专用的主机域（图3）。主机通过在嵌入式CPU上运行的PAX交换网固件保留在单独的虚拟域中，因此，交换网将始终显示为具有直连端点的标准单层PCIe设备，而与这些端点出现在结构中的位置无关。
图3——每个结构的独立域
来自主机域的事务会在结构域中转换为ID和地址，反之，结构域中通信的非分层路由也是如此。这样，系统中的所有主机便可共享连接交换网和端点的结构链路。交换网固件会拦截来自主机的所有配置平面通信（包括PCIe枚举过程），并使用数量可配置的下行端口虚拟化一个符合PCIe规范的简单交换网。
当所有控制平面通信都路由到交换网固件进行处理时，数据平面通信直接路由到端点。其他主机域中未使用的GPU不再滞留，因为它们可以根据每个主机的需求动态分配。结构内支持点对点通信，这使其能够适应机器学习应用。当以符合PCIe规范的方式向每个主机提供功能时，可以使用标准驱动程序。
操作方法
为了解这种方法的工作原理，我们以图4中的系统为例，该系统由两个主机（主机1采用Windows®系统，主机2采用Linux®系统）、四个PAX PCIe结构交换网、四个Nvidia M40 GPGPU和一个支持SR-IOV的Samsung NVMe SSD组成。在本实验中，主机运行代表实际机器学习工作负载的通信，包括Nvidia的CUDA点对点通信基准测试实用程序和训练cifar10图像分类的TensorFlow模型。嵌入式交换网固件处理交换网的低级配置和管理，系统由Microchip的ChipLink调试和诊断实用程序管理。
图4：双主机PCIe结构引擎
四个GPU最初分配给主机1，PAX结构管理器显示在结构中发现的所有设备，其中GPU绑定到Windows主机。但是，主机上的结构不再复杂，所有GPU就像直接连接到虚拟交换网一样。随后，结构管理器将绑定所有设备，Windows设备管理器将显示GPU。主机将交换网视为下行端口数量可配置的简单物理PCIe交换网。
一旦CUDA发现了四个GPU，点对点带宽测试就会显示单向传输速率为12.8 GBps，双向传输速率为24.9 GBps。这些传输直接跨过PCIe结构，而无需通过主机。如果运行用于训练Cifar10图像分类算法的TensorFlow模型并使工作负载分布在全部四个GPU上，则可以将两个GPU释放回结构池中，将它们与主机解除绑定。这样可以释放其余两个GPU来执行其他工作负载。与Windows主机一样，Linux主机也将交换网视为简单的PCIe交换网，无需自定义驱动程序，而CUDA也可以发现GPU，并在Linux主机上运行P2P传输。性能类似于使用Windows主机实现的性能，如表1所示。
表1：GPU点对点传输带宽
| 事务类型 | 主机1平均带宽 | 主机2平均带宽 |
| 单向P2P | 12.8 GBps | 12.7 GBps |
| 双向P2P | 24.9 GBps | 24.6 GBps |
下一步是将SR-IOV虚拟功能连接到Windows主机，PAX将此类功能以标准物理NVM设备的形式提供，以便主机可以使用标准NVMe驱动程序。此后，虚拟功能将与Linux主机结合，并且新的NVMe设备将出现在模块设备列表中。本实验的结果是，两个主机现在都可以独立使用其虚拟功能。
务必注意的是，虚拟PCIe交换网和所有动态分配操作都以完全符合PCIe规范的方式呈现给主机，以便主机能够使用标准驱动程序。嵌入式交换网固件提供了一个简单的管理接口，这样便可通过成本低廉的外部处理器来配置和管理PCIe结构。设备点对点事务默认情况下处于使能状态，不需要外部结构管理器进行额外配置或管理。
总结
PCIe交换网结构是一种能够充分利用CPU巨大性能的绝佳方法，但PCIe标准本身存在一些障碍。不过，可以通过使用动态分区和多主机单根I/O虚拟化共享技术来解决这些难题，以便可以将GPU和NVMe资源实时动态分配给多主机系统中的任何主机，从而满足机器学习工作负载不断变化的需求。
