CN111078514A - 一种gpu存储系统验证方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于计算机图形领域，尤其涉及一种GPU存储系统验证方法。该验证方法包括GPU存储设备基本资源验证(1)、GPU存储空间分配方式验证(2)、GPU存储空间功能验证(3)、Cache结构对访存效率的影响验证(4)、压缩/非压缩数据特征正确性及对访存效率的影响验证(5)、GPU存储空间多路访存竞争验证(6)。本发明针对GPU存储系统特征，从存储系统的功能、性能出发，实现全面、高效的GPU存储系统验证。

Description

一种GPU存储系统验证方法

技术领域

本发明属于计算机图形领域，尤其涉及一种GPU存储系统验证方法。

背景技术

存储系统是GPU的重要组成部分，GPU的访存数据类型非常复杂，数据格式种类多达20多种，包括颜色、深度、2D纹理、3D纹理、压缩数据、非压缩数据等。且每块存储空间允许多个单元访存，每个单元的访存数据、访存通路不尽相同。另外，由于GPU集成了大量功能部件，可能在高负载和高温条件下出现系统缺陷和瞬时故障，若GPU功能模块在GPU绘图过程中发生故障，可能导致功能模块访存存储缓冲区发生错误，故容错验证十分重要。综上，存储系统验证的复杂度高，然而没有公开的对GPU存储系统验证的机制和方法，不能有效验证自主设计实现的图形处理器存储系统的访存需求。

发明内容

本发明的目的是：提供一种GPU存储系统验证方法，实现全面、高效的GPU存储系统验证。

本发明的技术方案是：

提供了一种GPU存储系统验证方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：GPU存储设备基本资源验证；

步骤2：GPU存储空间分配方式验证；

步骤3：GPU存储空间单路功能验证；

步骤4：Cache结构对访存效率的影响验证；

步骤5：压缩/非压缩数据特征正确性及对访存效率的影响验证；

步骤6：GPU存储空间多路访存竞争验证。

进一步的，所述步骤1为在正常的数据读写操作之前进行存储设备的寄存器配置操作和存储设备的初始化操作，然后进行寄存器资源验证和存储设备资源验证，验证通过则进入步骤2；

所述寄存器资源包括存储控制器寄存器资源和存储功能寄存器资源；

所述寄存器资源验证包括寄存器复位值验证、读写验证，确保存储系统控制器单元初始化序列、功能寄存器配置的正确性；

所述存储设备资源验证包括可访问地址空间、保留地址空间、越界地址空间、空洞地址空间，验证方法覆盖单读单写和片读片写的验证。

进一步的，所述步骤2中的存储空间分配方式为动态分配方式，

上电后首先创建和分配各存储区为极小值，以达到不满足存储空间分配需求的目的，通过各功能区向各存储区加载数据，应读取到存储空间错误中断，同时读取存储区中不应有加载的数据；

然后依次创建和分配各存储区为较小值和较大值，以达到满足存储空间分配需求的目的，通过各功能单元向各存储区内加载与已分配存储区空间大小等量的数据，从相应存储区中读取的数据应与预期值一致，同时收集图形绘制性能统计数据，验证存储空间动态分配对访存效率的影响，验证通过则进入步骤3。

若存储空间分配方式为静态时，上电后系统自动按初始化值创建和分配各存储区，此时读存储空间基地址和大小寄存器值应为初始化值。通过各功能单元向各存储区内加载与已分配存储区空间大小等量的数据，从相应存储区中读取的数据应与预期值一致；

进一步的，所述步骤3为：

步骤3.1：以发起访存操作的功能单元为主键，验证各功能单元对其所允许访问存储空间全地址的读写验证；

所述存储空间包括颜色数据存储区、纹理数据存储区和深度数据存储区；

步骤3.2：进行存储空间容错验证，包括存储空间未开启和存储访问超范围异常处理验证；

所述存储空间容错验证为通过各功能区向各存储区加载超过存储区容量的数据、关闭各存储区，应读取到存储空间错误中断，同时读取存储区中不应有加载的数据，验证通过后进入步骤4。

进一步的，所述步骤4为：有/无Cache时，分别通过各功能单元向各存储区内加载相同且等量的数据，查询Cache命中率，并通过命令处理器接收存储器带宽占用统计数据，验证Cache对访存效率的影响，验证通过后进入步骤5。

进一步的，所述步骤5具体为：

步骤5.1：关闭Cache，数据存储为非压缩模式，依次向颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区加载非压缩格式的颜色数据、深度数据、纹理数据，统计存储空间资源占用率和访存速率；

步骤5.2：清除颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区的数据；

步骤5.3：使能Cache，数据存储为压缩模式，依次向颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区加载压缩格式的颜色数据、深度数据、纹理数据，在不同场景下，根据不同的压缩算法将绘制的图片以块数据为单位设置为不同的压缩比，同时统计不同压缩比时的存储空间资源占用率、访存速率，与非压缩模式下的存储空间资源占用率和访存速率进行对比，验证压缩/非压缩数据特征对访存效率的影响验证，验证通过则进入步骤6。

进一步的，所述步骤6包括如下步骤：

步骤6.1：进行大数据访问验证，主要验证多个功能单元同时工作时，对多个存储区以最大带宽访问时数据传输的正确性；

步骤6.2：进行随机访问验证，主要验证随机几个功能单元对存储区随机访问时数据传输的正确性；

步骤6.3：进行存储空间多路访存竞争验证，主要验证多个功能模块同时访问同一片存储空间时数据传输的正确性。

有益效果：

本发明针对GPU存储系统特征，从存储系统的功能、性能出发，实现全面、高效的GPU存储系统验证。

(1)GPU存储设备基本资源验证确保了存储系统控制器单元初始化序列、功能寄存器配置的正确性。

(2)GPU存储空间动态分配方式验证可供用户根据需求自行修改、分配存储空间大小，保证了存储空间分配的灵活性和正确性。

(3)GPU存储空间功能验证从GPU存储系统的功能、性能出发，在全面验证存储资源正确的基础上，确保存储空间与功能模块间的访存数据流及访存数据格式的正确性；

(4)Cache结构和压缩/非压缩数据特征的影响验证充分验证了Cache和压缩存储资源对提升存储器访问效率的影响，减轻主存储器带宽需求，达到各级上的存储负载均衡，提高存储系统性能；

(5)GPU存储空间多路访存竞争验证保证了验证覆盖的完整性，可及时发现在高负载的条件下系统可能出现的缺陷以及故障发生时存储系统的容错性。

附图说明

图1为本发明具体实施流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地表述。显然，所表述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。如图1所示，本发明提供了一种GPU存储系统验证方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：GPU存储设备基本资源验证：

在正常的数据读写操作之前进行存储设备的寄存器配置操作和存储设备的初始化操作，然后进行寄存器资源验证和存储设备资源验证，验证通过则进入步骤2；

所述寄存器资源包括存储控制器寄存器资源和存储功能寄存器资源；

所述寄存器资源验证包括寄存器复位值验证、读写验证，确保存储系统控制器单元初始化序列、功能寄存器配置的正确性；

所述存储设备资源验证包括可访问地址空间、保留地址空间、越界地址空间、空洞地址空间，验证方法覆盖单读单写和片读片写的验证。

步骤2：GPU存储空间分配方式验证；

所述步骤2中的存储空间分配方式为动态分配方式，

上电后首先创建和分配各存储区为极小值，以达到不满足存储空间分配需求的目的，通过各功能区向各存储区加载数据，应读取到存储空间错误中断，同时读取存储区中不应有加载的数据；

然后依次创建和分配各存储区为较小值和较大值，以达到满足存储空间分配需求的目的，通过各功能单元向各存储区内加载与已分配存储区空间大小等量的数据，从相应存储区中读取的数据应与预期值一致，同时收集图形绘制性能统计数据，验证存储空间动态分配对访存效率的影响，验证通过则进入步骤3。

步骤3：GPU存储空间单路功能验证：

步骤3.1：以发起访存操作的功能单元为主键，验证各功能单元对其所允许访问存储空间全地址的读写验证；

所述存储空间包括颜色数据存储区、纹理数据存储区和深度数据存储区；

步骤3.2：进行存储空间容错验证，包括存储空间未开启和存储访问超范围异常处理验证；

所述存储空间容错验证为通过各功能区向各存储区加载超过存储区容量的数据、关闭各存储区，应读取到存储空间错误中断，同时读取存储区中不应有加载的数据，验证通过后进入步骤4。

步骤4：Cache结构对访存效率的影响验证：

有/无Cache时，分别通过各功能单元向各存储区内加载相同且等量的数据，查询Cache命中率，并通过命令处理器接收存储器带宽占用统计数据，验证Cache对访存效率的影响，验证通过后进入步骤5。

步骤5：压缩/非压缩数据特征正确性及对访存效率的影响验证：

步骤5.1：关闭Cache，数据存储为非压缩模式，依次向颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区加载非压缩格式的颜色数据、深度数据、纹理数据，统计存储空间资源占用率和访存速率；

步骤5.2：清除颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区的数据；

步骤5.3：使能Cache，数据存储为压缩模式，依次向颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区加载压缩格式的颜色数据、深度数据、纹理数据，在不同场景下，根据不同的压缩算法将绘制的图片以块数据为单位设置为不同的压缩比，同时统计不同压缩比时的存储空间资源占用率、访存速率，与非压缩模式下的存储空间资源占用率和访存速率进行对比，验证压缩/非压缩数据特征对访存效率的影响验证，验证通过则进入步骤6。

步骤6：GPU存储空间多路访存竞争验证：

步骤6.1：进行大数据访问验证，主要验证多个功能单元同时工作时，对多个存储区以最大带宽访问时数据传输的正确性；

步骤6.2：进行随机访问验证，主要验证随机几个功能单元对存储区随机访问时数据传输的正确性；

步骤6.3：进行存储空间多路访存竞争验证，主要验证多个功能模块同时访问同一片存储空间时数据传输的正确性。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种GPU存储系统验证方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：GPU存储设备基本资源验证；

步骤2：GPU存储空间分配方式验证；

步骤3：GPU存储空间单路功能验证；

步骤4：Cache结构对访存效率的影响验证；

步骤5：压缩/非压缩数据特征正确性及对访存效率的影响验证；

步骤6：GPU存储空间多路访存竞争验证。

2.根据权利要求1所述的一种GPU存储系统验证方法，其特征在于，所述步骤1为在正常的数据读写操作之前进行存储设备的寄存器配置操作和存储设备的初始化操作，然后进行寄存器资源验证和存储设备资源验证，验证通过则进入步骤2；

所述寄存器资源包括存储控制器寄存器资源和存储功能寄存器资源；

所述寄存器资源验证包括寄存器复位值验证、读写验证；

所述存储设备资源验证包括可访问地址空间、保留地址空间、越界地址空间、空洞地址空间，验证方法覆盖单读单写和片读片写的验证。

3.根据权利要求1所述的一种GPU存储系统验证方法，其特征在于，所述步骤2中的存储空间分配方式为动态分配方式，

上电后首先创建和分配各存储区为极小值，通过各功能区向各存储区加载数据，应读取到存储空间错误中断，同时读取存储区中不应有加载的数据；

然后依次创建和分配各存储区为较小值和较大值，通过各功能单元向各存储区内加载与已分配存储区空间大小等量的数据，从相应存储区中读取的数据应与预期值一致，同时收集图形绘制性能统计数据，验证存储空间动态分配对访存效率的影响，验证通过则进入步骤3。

4.根据权利要求1所述的一种GPU存储系统验证方法，其特征在于，所述步骤3为：

步骤3.1：以发起访存操作的功能单元为主键，验证各功能单元对其所允许访问存储空间全地址的读写验证；

所述存储空间包括颜色数据存储区、纹理数据存储区和深度数据存储区；

步骤3.2：进行存储空间容错验证，包括存储空间未开启和存储访问超范围异常处理验证；

所述存储空间容错验证为通过各功能区向各存储区加载超过存储区容量的数据、关闭各存储区，应读取到存储空间错误中断，同时读取存储区中不应有加载的数据，验证通过后进入步骤4。

5.根据权利要求1所述的一种GPU存储系统验证方法，其特征在于，所述步骤4为：有/无Cache时，分别通过各功能单元向各存储区内加载相同且等量的数据，查询Cache命中率，并通过命令处理器接收存储器带宽占用统计数据，验证Cache对访存效率的影响，验证通过后进入步骤5。

6.根据权利要求1所述的一种GPU存储系统验证方法，其特征在于，所述步骤5包括如下步骤：

步骤5.1：关闭Cache，数据存储为非压缩模式，依次向颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区加载非压缩格式的颜色数据、深度数据、纹理数据，统计存储空间资源占用率和访存速率；

步骤5.2：清除颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区的数据；

步骤5.3：使能Cache，数据存储为压缩模式，依次向颜色数据存储区、深度数据存储区、纹理数据存储区加载压缩格式的颜色数据、深度数据、纹理数据，在不同场景下，根据不同的压缩算法将绘制的图片以块数据为单位设置为不同的压缩比，同时统计不同压缩比时的存储空间资源占用率、访存速率，与非压缩模式下的存储空间资源占用率和访存速率进行对比，验证压缩/非压缩数据特征对访存效率的影响验证，验证通过则进入步骤6。

7.根据权利要求2所述的一种GPU存储系统验证方法，其特征在于，所述步骤6包括如下步骤：

步骤6.1：进行大数据访问验证，主要验证多个功能单元同时工作时，对多个存储区以最大带宽访问时数据传输的正确性；

步骤6.2：进行随机访问验证，主要验证随机几个功能单元对存储区随机访问时数据传输的正确性；

步骤6.3：进行存储空间多路访存竞争验证，主要验证多个功能模块同时访问同一片存储空间时数据传输的正确性。

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