AMD揭露HSA運算架構細節

[Glax Chen]

http://www.ithome.com.tw/itadm/article.php?c=80264

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

晶片製造商AMD發表HSA運算架構的新技術：hUMA，來解決CPU與GPU間的重覆資料拷貝問題。  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，並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，並且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的運算資料複寫到CPU上。  過去CPU和GPU的記憶體池仍獨立運作  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的記憶體上複製所有的資料到GPU的記憶體上，而當GPU上的運算完成時，這些資料還得再複製回到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，複製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，因此這樣的架構若複製到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能讓GPU直接存取CPU的記憶體位置  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，並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。文⊙楊晨欣  hUMA概念

[Spark]

這個不錯哦～

nVidia CUDA 運算前要把資料搬進顯卡ddr，算完在搬回來

搬來搬去浪費很多時間，也是個瓶頸

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