Si has llegado hasta aquí, probablemente no necesite que te expliquemos que los CPU son muy importantes para realizar diferentes tareas a la vez, sin embargo, las GPU son muy buenas para hacer muchas de las mismas cosas que hace el CPU a la vez. Son un paradigmas de diseño radicalmente diferentes, y una computadora generalmente funciona mejor, al menos actualmente, cuando tiene ambos trabajando en conjunto.
En cuestión, tanto el CPU como la GPU se encargan de capturar datos y calcularlos para la salida, es el típico sistema de E/S de datos que está conectado con el CPU, mientras que cuando la GPU requiere datos específicos, por lo tanto está recurre al CPU, pero en la actualidad, la GPU está haciendo mucho más trabajo que el propio CPU.
BAM es el nuevo mecanismo diseñado para comunicar a la GPU con las SSD
Entonces aquí hay un problema. Ya que si la GPU realiza actualmente mucho más trabajo que el propio GPU entonces debería de obtener los datos que necesita sin autorización previa del CPU. Por lo tanto, Nvidia que es uno de los fabricantes más grandes de GPU y tiene mucho interés en acelerar el rendimiento de su hardware en cuanto a la obtención y procesamiento de datos.
Para ello, la compañía en colaboración con IBM, así como con algunas personas de Stanford y la Universidad de Buffalo, parecen haber ideado otro método para resolver este problema, y le han dado un nombre maravillosamente evocador: BAM.
BAM, estilizado también como BaM, significa «Big Accelerator Memory«. En pocas palabras, es un enfoque basado en software para mover cosas que normalmente se harían con el CPU a los núcleos de la GPU. Esto permite que los «aceleradores» en los servidores y los sistemas HPC obtengan datos directamente de la RAM y el almacenamiento SSD sin necesidad de la aprobación previa del CPU, lo que acelera drásticamente el acceso y reduce los gastos generales de los recursos.
Por supuesto, omitir el CPU tiene muchas otras ventajas además de liberar sus recursos para otras tareas primordiales. La capacidad de procesamiento paralelo masivo de la GPU se puede aprovechar para paralelizar el acceso al almacenamiento y superar los obstáculos históricos que surgen de los problemas de serialización y traducción de direcciones virtuales.
Por otra parte, los investigadores pudieron demostrar que el sistema BAM está utilizando un prototipo equipado con GPU y SSD estándar que ejecutan Linux. Esto permite que la GPU trabaje casi de forma independiente del CPU en cuanto a la obtención y lanzamiento de datos.
Si quieres profundizar más acerca de este tema puede visitar BAM (Big Accelerator Memory).
