通过与几所大学的合作，英伟达和 IBM 打造了一套新架构，致力于为 GPU 加速应用程序，提供对大量数据存储的快速“细粒度访问”。所谓的“大加速器内存”（Big Accelerator Memory）旨在扩展 GPU 显存容量、有效提升存储访问带宽，同时为 GPU 线程提供高级抽象层，以便轻松按需、细粒度地访问扩展内存层次中的海量数据结构。
以 CPU 为中心的传统模型示例
显然，这项技术将使人工智能、分析和机器学习训练等领域更加受益。而作为 BaM 团队中的重量级选手，英伟达将为创新项目倾注自身的广泛资源。
比如允许 NVIDIA GPU 直接获取数据，而无需依赖于 CPU 来执行虚拟地址转换、基于页面的按需数据加载、以及其它针对内存和外存的大量数据管理工作。
对于普通用户来说，我们只需看到 BaM 的两大优势。其一是基于软件管理的 GPU 缓存，数据存储和显卡之间的信息传输分配工作，都将交给 GPU 核心上的线程来管理。
通过使用 RDMA、PCI Express 接口、以及自定义的 Linux 内核驱动程序，BaM 可允许 GPU 直接打通 SSD 数据读写。
BaM 模型示例
其次，通过打通 NVMe SSD 的数据通信请求，BaM 只会在特定数据不在软件管理的缓存区域时，才让 GPU 线程做好参考执行驱动程序命令的准备。
基于此，在图形处理器上运行繁重工作负载的算法，将能够通过针对特定数据的访问例程优化，从而实现针对重要信息的高效访问。
显然，以 CPU 为中心的策略，会导致过多的 CPU-GPU 同步开销（以及 I/O 流量放大），从而拖累了具有细粒度的数据相关访问模式 —— 比如图形与数据分析、推荐系统和图形神经网络等新兴应用程序的存储网络带宽效率。
为此，研究人员在 BaM 模型的 GPU 内存中，提供了一个基于高并发 NVMe 的提交 / 完成队列的用户级库，使得未从软件缓存中丢失的 GPU 线程，能够以高吞吐量的方式来高效访问存储。
BaM 设计的逻辑视图
更棒的是，该方案在每次存储访问时的软件开销都极低，并且支持高度并发的线程。而在基于 BaM 设计 + 标准 GPU + NVMe SSD 的 Linux 原型测试平台上开展的相关实验，也交出了相当喜人的成绩。
作为当前基于 CPU 统管一切事务的传统解决方案的一个可行替代，研究表明存储访问可同时工作、消除了同步限制，并且 I/O 带宽效率的显著提升，也让应用程序的性能不可同日而语。
此外 NVIDIA 首席科学家、曾带领斯坦福大学计算机科学系的 Bill Dally 指出：得益于软件缓存，BaM 不依赖于虚拟内存地址转换，因而天生就免疫于 TLB 未命中等序列化事件。
最后，三方将开源 BaM 设计的新细节，以期更多企业能够投入到软硬件的优化、并自行创建类似的设计。有趣的是，将闪存放在 GPU 一旁的 AMD Radeon 固态显卡，也运用了类似的功能设计理念。
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