解析HSA----CPU+GPU異構系統架構

先來了解一下HSA

HSA全稱為Heterogeneous System Architecture，翻譯成中文就是“異構系統架構”，強調的是CPU+GPU異構計算。

我們認為，現在的CPU發展已經遇到了瓶頸，傳統CPU架構決定了它無法在并行運算上做出更大的貢獻。

而CPU+GPU運算就能很好地解決這個難題：GPU作為一個多重單位運算體系，在并行計算上有得天獨厚的優勢，通過CPU與GPU的結合讓串行工作與并行工作協調處理，將大幅度提高計算機的計算能力。

2012年6月份，AMD聯合ARM、Imagination、聯發科、德州儀器共同組建了非營利組織“異構系統架構基金會”(HSA Foundation)，隨后吸引了三星電子、高通以及大批行業公司、科研機構的加盟，到2013年1月份已經成為開放式行業標準。

如今HSA聯盟正逐~步~擴~展~

第一款使用HSA架構的APU產品由Kaveri擔任，也就是TrinityAPU處理器的正式繼任者。

Kaveri實現了架構整合，在指令集架構(ISA)的層面上完成CPU、GPU完全一致性內存，支持統一尋址，GPU可以通過CPU指針使用可分頁系統內存。這款史上最強APU Kaveri已經發布啦!

HSA的關鍵技術：hUMA

在過去，即便GPU和CPU已整合到同一個芯片上(GPGPU技術)，芯片在運算時要定位存儲的位置仍然得經過繁雜的步驟，這是因為CPU和GPU的數據儲存區相互獨立，當CPU程序需要在GPU上進行部分運算時，CPU必須將存儲區上的所有的資料復制到GPU的存儲上，而當GPU上的運算完成時，這些資料還要再復制回到CPU存儲。這些步驟都會不斷耗費時間以及降低程序處理的效率。

為了解決這個問題，HSA聯盟公布了hUMA技術，透過hUMA，CPU和GPU能共享同一個存儲空間，并且CPU能夠直接存取GPU的存儲位址，不必像過去得花工夫再將GPU的運算資料復寫到CPU上，So easy~

UMA的誕生解決了系統中計算核心訪問與讀取內存的問題，在一個真正的UMA系統資源內，所有的計算核心都將共享一個單一的內存地址空間，并且CPU或GPU中任意一個處理單元做出的更新，對其他所有處理單元均可見。

除此之外透過hUMA GPU還可以支持分頁內存管理，GPU可以產生缺頁異常，不再受限于傳統上的頁表鎖定內存，而且內存整體空間得到了有效利用，CPU和GPU進程可以從整個內存空間中動態分配內存，避免了以前硬性分配造成資源浪費的尷尬。

那么， HSA架構體系將為我們的生活帶來哪些改變的可能性呢?

HSA異構體系的未來

由于HSA是一種開放性的標準，在未來發展道路上有著更多的可能性，通過異構體系可以融合不同廠商的芯片優勢，而CPU/GPU的協作運算將帶來更加明顯的功耗優勢。

而且異構體系的開放性使得芯片廠商更容易去開拓新市場——不僅僅局限于PC，包括服務器、嵌入式領域、平板手機游戲機等等都將成為HSA聯盟的市場目標。

對消費者而言，我們可以體驗到更加極速的計算性能，系統將高負載計算交由GPU完成，GPU中每一個流處理器都相當于一個CPU核心。試想下GPU中成百上千的流處理器合作運算，那會是一種完全不同的用戶體驗。

我們相信，HSA體系的出現將引發芯片市場的新一輪改革，當然，這還需要包括系統以及APP在內的生態圈合作支持才行。hUMA將會支援C++和Java等開發語言，或許在不久的將來，我們就能看到HSA體系遍地開花，涌現出各種各樣更高效、更優質的設備。