CPU和GPU真融合 APU異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)解析
計(jì)算機(jī)從誕生之日起就配有中央處理器，即執(zhí)行通用計(jì)算任務(wù)的CPU。但在過去的二、三十年中，主流的計(jì)算系統(tǒng)同時(shí)配置了其他計(jì)算處理單元，其中最常見的是圖形處理器(GPU)。最初，GPU應(yīng)用于并行化的特殊的圖形計(jì)算。隨著時(shí)間推移，GPU的絕對計(jì)算能力越來越強(qiáng)，而專用芯片的特點(diǎn)則逐漸淡化，此消彼長的結(jié)果是，GPU可以較好的性能-功耗比完成通用并行計(jì)算的任務(wù)。
今天數(shù)量越來越多的主流應(yīng)用要求兼具高性能和低功耗的素質(zhì)，并行計(jì)算是達(dá)成目標(biāo)的唯一途徑。但是，當(dāng)前的CPU和GPU是分立設(shè)計(jì)的處理器，不能高效率地協(xié)同工作，編寫同時(shí)運(yùn)行于CPU和GPU的程序也是相當(dāng)麻煩。由于CPU和GPU擁有獨(dú)立的地址空間，應(yīng)用程序不得不明確地控制數(shù)據(jù)在CPU和GPU之間的流動。
CPU代碼通過系統(tǒng)調(diào)用向GPU發(fā)送任務(wù)，此類系統(tǒng)調(diào)用一般由GPU驅(qū)動程序管理，而驅(qū)動程序本身又受到其他調(diào)度程序管理。這么多的環(huán)節(jié)造成了很大的調(diào)用開銷，以至于，只有在任務(wù)所需處理的數(shù)據(jù)規(guī)模足夠大，任務(wù)的并行計(jì)算量足夠大時(shí)，這樣的調(diào)用開銷才是劃算的。而其他的調(diào)用形式，比如由GPU向CPU發(fā)送任務(wù)，或者GPU向自己發(fā)送任務(wù)，在今天則根本不被支持！
為了充分釋放并行處理器的計(jì)算能力，架構(gòu)設(shè)計(jì)者必須打破既有格局，采用新的思路。設(shè)計(jì)者必須重塑計(jì)算系統(tǒng)，把同一個(gè)平臺上分立的處理單元緊密整合成為不斷演進(jìn)單顆處理器，同時(shí)無需軟件開發(fā)者的編程方式發(fā)生重大的改變，這是HSA設(shè)計(jì)中的首要目標(biāo)。
為此，異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)(HSA，Heterogeneous System Architecture)創(chuàng)造了一種更佳的處理器設(shè)計(jì)，展示了CPU和GPU被無縫集成后所帶來的益處和潛能。通過HSA，程序可以在統(tǒng)一的地址空間中建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在最合適的處理器上創(chuàng)建任務(wù)。處理器之間的數(shù)據(jù)交互不過是傳遞一個(gè)指針。多個(gè)計(jì)算任務(wù)之間通過coherent memory，barrier，和atomic等操作來保證數(shù)據(jù)的同步(和多核CPU的方式相同)。
關(guān)注我們
