AMD公開HSA運算架構細節
2013-05-13 20:09:11 本站原創
AMD發表新運算架構技術hUMA，可讓CPU與GPU共享同一記憶體空間，解決過去的資料重覆拷貝問題
2012年，AMD就攜手ARM、高通、三星、聯發科等廠商成立HSA(Heterogeneous Systems Architecture)基金會，希望拓展CPU和GPU協同運算的新架構，并輔助此架構發展的異質運算新軟體開發環境。
日前，AMD進一步公開說明此運算架構的新技術：hUMA(heterogeneous Uniform Memory Access)。透過hUMA，CPU和GPU能共享同一個記憶體空間，并且CPU能夠直接存取GPU的記憶體位址，不必像過去得花工夫再將GPU的運算資料復寫到CPU上。
換句話說，以過去技術發展的狀態，即便GPU和CPU已整合到同一個晶片上(GPGPU技術)，晶片在運算時要定位記憶體的位置仍然得經過繁雜的步驟，這是因為CPU和GPU的記憶體池仍然是獨立運作。
先前為了解決兩者記憶體池獨立的運算問題，當CPU程式需要在GPU上進行部分運算時，CPU都必須從CPU的記憶體上復制所有的資料到GPU的記憶體上，而當GPU上的運算完成時，這些資料還得再復制回到CPU記憶體上。這些步驟都會不斷耗費時間以及程式處理的效能。
此外，復制資料的步驟也代表著，當CPU正在運作時，GPU就無法同時運算相同的資料。而當不同程式語言間的關鍵術語(exact terminology)變化時，CPU資料架構會啟動指標器(pointers)來指示相關的資料，但是，因為CPU的指標器是指示到CPU記憶體上的位置，而GPU的記憶體又是另一個獨立架構，因此這樣的架構若復制到GPU上運作，反而會產生位置錯置的問題。
而hUMA技術，就是來解決兩者記憶體獨立的問題。
hUMA像個連貫快取的系統，讓CPU和GPU能共享同一個記憶體空間，讓CPU和GPU在記憶體上看到的資料都能維持一致，如果其中一方上的資料改變，即便舊資料經過快取，另一方還是能看到經改變的資料。換句話說，hUMA能讓GPU直接存取CPU的記憶體位置，當CPU在讀寫資料時，GPU也能同時讀寫資料。
此外，hUMA也能用在CPU的需要配置虛擬記憶體(demand-paged virtual memory)上。當GPU要存取寫在磁碟上的位置時，CPU就能讓作業系統去尋找，并加載相關的資料進記憶體中。
第一款支援hUMA的產品將會是AMD的Kaveri APU，預計今年下半年上市。根據AMD表示，hUMA將會支援C++和Java等開發語言。
